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LongCat-2.5: 멀티모달 Agent, API 연결과 가격

2026년 11월 3일

LongCat-2.5메이퇀멀티모달AgentAPI

LongCat-2.5: 멀티모달 Agent, API 연결과 가격 cover

LongCat-2.5는 메이퇀이 장기 Agent 작업을 위해 개발한 네이티브 멀티모달 모델입니다. 이미지를 보고 코드를 작성하고, 복잡한 개발 작업을 처리하며, 도구를 연속으로 사용하는 데 초점을 맞췄습니다. 단순히 텍스트 답변을 반환하는 것을 넘어, 브라우저·터미널·테스트 도구가 있는 환경에서 같은 목표를 향해 수정, 실행, 결과 확인을 반복하는 용도입니다.공식 발표

귀수지능(贵数智能)의 현재 실시간 카탈로그에는 정확한 모델 ID LongCat-2.5가 등록되어 있으며, 텍스트와 이미지 입력을 지원한다고 표시됩니다. 카탈로그 상태가 모든 클라이언트, 도구, 장기 작업의 실측 검증 완료를 의미하지는 않습니다. 연결 전에 모델 가이드와 실시간 가격을 확인하세요. 이 글의 확인 날짜는 2026-11-03입니다.

매개변수와 버전: 정식 버전 이름에는 Preview가 없다

항목	현재 정보
모델 ID	`LongCat-2.5`, 대소문자와 ASCII 하이픈 유지
모델 규모	전체 매개변수 1.6조 개, token당 약 480억 개 활성화
공식 컨텍스트 한도	1,048,576 tokens, 즉 1M; 입력과 출력의 합계
공식 최대 출력	`max_tokens` 한도 262,144, 즉 256K
주요 용도	시각적 코딩, 3D 상호작용, 장기 코드 및 도구 작업
공개 시점	공식 발표 글은 11월 1일, API 변경 기록은 11월 2일 출시로 표기

출처: 공식 발표, 모델 매개변수, 변경 기록. 현재 공식 매개변수 페이지의 최대 출력은 256K이며, 일부 초기 소개에 나온 128K가 아닙니다. 이는 공급업체 API의 상한이며, 타사 게이트웨이나 클라이언트는 더 낮은 한도를 설정할 수 있습니다.

이미지 기반 코딩과 장기 작업에 적합한 이유

LongCat-2.5는 이미지를 여러 층의 이산 token으로 표현해 텍스트와 함께 처리합니다. 강화학습에는 실제 코드 환경, 검증 가능한 테스트, Agent의 실패 궤적에서 재구성한 작업이 포함됩니다. 이는 단일 답변만 개선하기보다 ‘자료 이해—실행—피드백 확인—수정 지속’이라는 작업 방식에 맞춘 설계입니다.공식 기술 소개

개발자에게 중요한 것은 확인 결과를 다시 모델에 전달하는 일입니다. 스크린샷이 목표 레이아웃과 비슷한지, 테스트가 통과하는지, 생성한 파일을 열 수 있는지 확인해야 합니다. 시각 기능을 지원한다고 브라우저 권한이 자동으로 생기는 것은 아닙니다. 도구, 파일 접근 권한, 실행 환경은 여전히 애플리케이션이 제공합니다.

3D 장면: 보기 좋을 뿐 아니라 조작할 수 있어야 한다

‘赛博禅心’의 필자 ‘金色传说大聪明’은 도시 야경, 블랙홀, 조작 가능한 루빅스 큐브, 입자 피아노, 풍등 등의 사례를 소개하고 3D 시각 효과를 평가했습니다. 이는 제3자의 사용 경험이며 귀수지능의 독립적인 실측 결과가 아닙니다.원문

비슷한 작업을 재현할 때는 검수 기준을 실제로 확인할 수 있는 조건으로 작성하는 것이 좋습니다.

도시 장면: 주문과 배달원이 실제로 이동하는가? 일시 정지와 속도 조절이 작동하는가? 빛 효과만 확인하지 마세요.
루빅스 큐브: 각 층을 돌린 뒤에도 상태가 일관되는가? 섞기와 복원이 동일한 상태 모델에 적용되는가?
입자 피아노: 터치와 키보드 입력이 일치하는가? 사용자 조작 후 오디오가 시작되는가? 입자 수를 줄여도 사용할 수 있는가?

같은 프롬프트, 자원 예산, 실행 환경을 고정하고 첫 결과와 수정 기록을 보관해야 모델별 작업 완료 비용을 비교할 수 있습니다.

사무 작업과 코드: ‘완료’의 의미를 명확히 정하기

경영 분석에서는 먼저 필드, 통화, 기간을 정하고 모든 결론을 원본 데이터로 추적할 수 있도록 해야 합니다. 보기 좋은 차트가 올바른 수식을 대신하지는 못합니다. 코드 작업에서는 기존 테스트 상태를 기록하고 수정 가능한 디렉터리를 제한한 뒤, 작업 종료 시 Agent가 변경 파일, 테스트 결과, 미해결 문제를 나열하도록 하세요. 보고서의 정식 발송, 코드 배포, 운영 데이터 변경에는 여전히 애플리케이션 자체의 권한 제어가 필요합니다.

벤치마크 읽는 법: 작업별로 비교하고 전면적 우위를 단정하지 않기

공급업체가 공개한 평가	LongCat-2.0	LongCat-2.5
Terminal Bench v4.0	3.0	38.5
Program Bench Almost Resolved	2.5	25.5
AutomationBench v1.0.6	15.8	51.8

점수는 LongCat 공식 평가표에서 가져왔으며 이 사이트의 실측값이 아닙니다. 평가는 해당 도구 환경, 컨텍스트 예산, 채점 방식에 영향을 받습니다. 장기 작업 능력이 개선되었다는 판단은 뒷받침하지만, 어떤 프로젝트든 한 번에 완성할 수 있다는 보장은 아닙니다.

가격: 공급업체 직접 연결 요금과 사이트 배율 구분하기

LongCat의 현재 기간 한정 공식 요금은 백만 tokens당 캐시 미적중 입력 ¥2, 캐시 입력 ¥0.04, 출력 ¥8입니다. 금액은 중국 위안화 기준입니다. 가격은 바뀔 수 있으며 공급업체 청구액은 해당 플랫폼을 따릅니다.공식 가격 페이지

귀수지능 참고표에는 2배율, 입력 참고 가격 ¥0.8 / 백만 tokens가 유지됩니다. 반면 2026-11-03 확인한 사이트 실시간 모델 카탈로그는 백만 tokens당 입력 ¥0.4, 출력 ¥1.6, 캐시 ¥0.04를 표시하며, 입력 가격은 1배율에 해당합니다. 참고표와 실시간 설정에 차이가 있으므로 실시간 가격과 실제 요청 청구액을 기준으로 삼고 두 가격 체계를 혼용하지 마세요.

장기 작업의 비용을 비교할 때는 한 번의 입력 단가만 볼 것이 아니라 전체 작업의 모든 대화 차례, 도구 반환 내용, 재시도, 출력을 합산해야 합니다.

API 연결: 주소, Key, 모델 ID를 올바르게 짝짓기

다음은 공급업체에 직접 연결하는 최소 텍스트 예제입니다. LongCat 플랫폼이 발급한 Key를 사용하며 귀수지능의 요청 주소가 아닙니다.공식 빠른 시작

curl https://api.longcat.chat/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LONGCAT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "LongCat-2.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how to validate a generated 3D scene."}],
    "max_tokens": 1024
  }'

귀수지능을 이용할 때는 사이트의 Key, Base URL, 해당 프로토콜로 바꾸세요. 공급업체의 Key를 다른 서비스에 전송하지 마세요. 정확한 주소와 프로토콜 설명은 API 엔드포인트 튜토리얼에 있으며 모델 페이지에도 최신 연결 정보가 제공됩니다.

이미지 요청에서는 content를 text와 image_url이 포함된 콘텐츠 블록 배열로 바꿉니다. 먼저 질문이 명확한 작은 이미지 한 장으로 인식 결과를 확인한 다음 이미지 수와 도구 호출을 늘리세요. 공급업체 문서는 동영상 입력도 설명하지만 이 사이트의 현재 카탈로그는 텍스트와 이미지만 표시합니다. 이 글은 게이트웨이의 동영상 지원을 보장하지 않습니다.공식 시각 API

자주 묻는 질문

LongCat-2.5와 LongCat-2.0 중 무엇을 선택해야 하나요?

스크린샷 이해, 시각적 질의응답, 이미지를 참고한 UI 수정이 필요하면 2.5를 먼저 평가하세요. 기존 텍스트 전용 흐름은 같은 작업 집합으로 2.0과 정확도, 총비용, 지연 시간을 비교할 수 있습니다. LongCat-2.0 소개를 참고하고, 버전 번호만 보고 모든 운영 작업을 교체하지 마세요.

3D 지원은 이미지나 동영상 생성 API라는 뜻인가요?

같은 개념이 아닙니다. 여기의 3D 사례는 주로 모델이 코드를 생성하고 브라우저나 다른 실행 환경이 렌더링하는 방식입니다. 이미지나 동영상을 직접 반환하는 전용 API가 있는지는 제품 문서에서 별도로 확인해야 합니다.

모델이 등록되어 있는데도 작업이 실패하는 이유는 무엇인가요?

모델 ID, Key 발급 플랫폼, Base URL, 프로토콜, 요청 크기, 도구 권한을 확인하세요. 장기 작업은 클라이언트 시간 초과, 출력 잘림, 환경 의존성의 영향도 받을 수 있습니다. 오류 유형과 요청 시간을 먼저 기록하고 원인에 맞춰 점검하세요. 이미 부작용을 일으킨 작업을 무작정 재시도하지 않도록 주의해야 합니다.

표지 이미지는 ‘赛博禅心’의 LongCat-2.5 기사에서 가져왔습니다. 모델 매개변수와 공급업체 평가는 본문에 연결한 공식 자료를 기준으로 하며, 제3자의 경험과 작업 흐름 제안은 각각 구분해 표시했습니다.

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