LongCat 2.5 Preview Nasıl Kurulur? Haber ve Rehber

Meituan, LongCat ailesinin yeni üyesi LongCat-2.5-Preview modelini yayımladı. Model, bir milyon 48 bin tokenlık bağlam penceresiyle, metin ve görsel girdisiyle ve isteğe bağlı düşünme moduyla geliyor. Kısa süreli indirimle listelenen fiyatı, milyon token başına 0,30 $ girdi ve 1,20 $ çıktı; kritik olan, önbelleklenmiş girdinin 0,006 $ olması.

Bu, Space Bunny Alpha yazısıyla birlikte son haftalarda dikkat çeken ikinci büyük model hamlesi. Ama aralarında önemli bir fark var: Space Bunny Alpha'nın ağırlıkları yok, LongCat'in var. LongCat-2.0'ın ağırlıkları Hugging Face'te MIT lisansıyla açık, sekiz bitlik ve dört bitlik kuantize sürümleriyle birlikte duruyor. Yani bu sefer "kurulum" deyimi, uzak bir API'yi çağırmakla sınırlı kalmıyor.

Önce haberin kendisini netleştirelim, sonra kurulumu adım adım yapalım.

Bu yazı bir haber metnidir ve elde test edilmiş bir deneyim içermez. Buradaki bütün teknik değerler LongCat'in kendi API dokümantasyonundan, Vercel AI Gateway model sayfasından ve açık ağırlıklı model kartından alınmıştır. Kaynaklar en sonda.

Haberin özeti

Özellik	Değer
Model kimliği	LongCat-2.5-Preview
Geliştirici	Meituan (LongCat ailesi)
Sürüm durumu	Önizleme (Preview)
Bağlam penceresi	1.048.576 token
Azami çıktı	131.072 token
Girdi biçimleri	metin, görsel
Düşünme modu	isteğe bağlı, varsayılan olarak açık
Girdi fiyatı (milyon token)	0,30 $
Önbelleklenmiş girdi (milyon token)	0,006 $
Çıktı fiyatı (milyon token)	1,20 $
Kendi API adresi	https://api.longcat.chat/openai/v1
Uyumlu ikinci adres	https://api.longcat.chat/anthropic/v1
Vercel AI Gateway kimliği	meituan/longcat-2.5-preview

LongCat kim

LongCat, Meituan'ın büyük dil modelleri ailesinin adı. Aile, uzun bağlamda akıl yürütme, ajan tabanlı kodlama ve ölçeklenebilir yapay zekâ sistemleri üzerine kurulmuş bir şirket içi araştırma hattı olarak başladı. Bugün LongCat adı altında uzun bağlamlı metin modelleri, görsel modeller, ses ve video üretim modelleri ile derin araştırma araçları bulunuyor.

Bu aileyi diğer açık ağırlıklı modellerden ayıran iki teknik karar var.

Seyrek dikkat (LongCat Sparse Attention). Bir milyon tokenlık bağlamda asıl darboğaz, her token çiftinin karşılaştırılması. LongCat Sparse Attention bu maliyeti üç aşamalı bir seçimle düşürüyor: donanımla hizalı ardışık erişim, katmanlar arası paylaşılan indeksleme ve kaba seçimden ince seçime geçen iki aşamalı puanlama. Kısacası model her şeyi okumuyor; okuması gerekeni seçiyor.

N-gram gömme. MoE (mixture-of-experts) mimarisinde "seyreklik tatmin edici noktayı geçtiği" için saf MoE ile yarışan bir boyutta çalışan 135 milyar parametrelik bir N-gram gömme katmanı eklenmiş. Bu, yazılım kodundaki tekrarlı kalıpları yakalayıp bellekten tasarruf sağlıyor.

Bu iki kararın ortak noktası şu: ikisi de kodlama ve uzun görevler için yapılmış. Uzun bağlam bir yan özellik değil, modelin tasarım amacı.

LongCat-2.5-Preview ne getiriyor

Önceki sürümle karşılaştırıldığında iki somut değişiklik öne çıkıyor.

Görsel girdi. LongCat-2.0 yalnızca metin kabul ediyordu. Önizleme sürümü görsel anlama, görsel soru cevaplama ve içerik özetlemeyi metin üretimiyle aynı modelde birleştiriyor. Bu, tek bir modelle hem ekran görüntüsünü okuyup hem kod yazabilen bir ajan kurabilmek anlamına geliyor.

İsteğe bağlı düşünme modu. Uzun akıl yürütme adımı istek gövdesindeki thinking alanıyla kontrol ediliyor:

{ "thinking": { "type": "enabled" } }

{"type":"disabled"} ile kapatılıyor, varsayılan olarak açık geliyor. Bu, Space Bunny Alpha'nın kapatılamayan akıl yürütmesinin tam tersi. Aynı işi yapan iki model arasındaki bu fark, basit görevlerde doğrudan gecikme olarak yansıyor.

Ayrıca bağlam penceresi 1.048.576 token. Space Bunny Alpha ile neredeyse aynı, ama çıktı sınırı daha düşük: 131.072 token.

Fiyatın asıl hikâyesi: önbellek

Listelenen 0,30 $ girdi fiyatı ilk bakışta sıradan. Asıl dikkat çeken kalem, önbelleklenmiş girdinin 0,006 $ olması, yani kırksekiz kat daha ucuz.

Neden önemli? Bir ajan döngüsünde aynı sistem mesajı, aynı araç şemaları ve aynı dosya içerikleri her tura yeniden gönderilir. Ajan yazısında kurduğumuz döngüde sekiz turda mesaj geçmişi sürekli büyüyor. Önbelleklenmiş girdi, bu tekrar eden kısmın neredeyse bedava olması demek.

Hesabı yapalım. Bir turda 200.000 token girdi, 50.000 token çıktı:

Senaryo	Girdi maliyeti	Çıktı maliyeti	Tur toplamı
Önbelleklenmemiş	0,0600 $	0,0600 $	0,1200 $
Tamamı önbelleklenmiş	0,0012 $	0,0600 $	0,0612 $

Aynı 200 bin tokenlık girdide 0,0588 $ tasarruf. Aylık otuz turda, yani birkaç saatlik aktif çalışmada, sadece önbellek sayesinde 1,76 $ tasarruf edersiniz. Modelin kendi fiyatı 0,30 $ olduğu için, 1M bağlamlı bir ajan kurmak isteyen biri için önbellek en büyük kazanç kalemi.

Karşılaştırma yazısındaki tabloyla yan yana koyduğunuzda tablo daha da ilginç bir hal alıyor: LongCat'in önbelleklenmiş fiyatı, Space Bunny Alpha'nın sıfır fiyatından bile "daha pahalı" ama ölçeklenebilir bir kalem. Sıfır fiyat hiç ölçeklenmiyor; 0,006 $ ölçekleniyor.

Adım 1: API anahtarı

LongCat'in kendi API platformunda hesap açıp anahtar almanız gerekiyor. Anahtarı longcat.chat/platform/api_keys adresinden alıyorsunuz.

export LONGCAT_API_KEY="lc-..."

Anahtarı dosyaya yazmayın. Aşağıdaki bütün örneklerde LONGCAT_API_KEY ortam değişkeninden okunuyor.

Adım 2: İlk isteği curl ile atın

LongCat'in iki uyumlu uç noktası var. OpenAI uyumlu olanla başlıyoruz:

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-Preview",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Bir cümleyle LongCat-2.5-Preview nedir?" }
    ]
  }'

Cevap OpenAI biçiminde geliyor: choices[0].message.content içinde metin, usage içinde token sayıları ve maliyet.

Modelin ayrıntılarını sorgulamak da mümkün:

curl https://api.longcat.chat/openai/v1/models/LongCat-2.5-Preview \
  -H "Authorization: Bearer $LONGCAT_API_KEY"

Bu çağrı bağlam uzunluğunu, desteklenen parametreleri ve fiyatı döndürüyor. Bir modelin yeteneklerini varsaymak yerine, bu uç noktadan okumak her zaman daha doğru.

Adım 3: Python ve TypeScript

İstemci tarafında fark yok, sadece taban adres değişiyor:

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LONGCAT_API_KEY"],
    base_url="https://api.longcat.chat/openai/v1",
    timeout=180.0,
    max_retries=2,
)

response = client.chat.completions.create(
    model="LongCat-2.5-Preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bir cümleyle LongCat-2.5-Preview nedir?"}],
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

print(response.choices[0].message.content)
print("maliyet:", response.usage.cost)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.LONGCAT_API_KEY,
  baseURL: "https://api.longcat.chat/openai/v1",
  timeout: 180_000,
  maxRetries: 2,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "LongCat-2.5-Preview",
  messages: [{ role: "user", content: "Bir cümleyle LongCat-2.5-Preview nedir?" }],
  thinking: { type: "enabled" },
});

console.log(completion.choices[0]?.message?.content);

thinking alanı standart OpenAI şemasında yok, bu yüzden Python tarafında extra_body içinde geçmesi gerekiyor.

Adım 4: Kodlama araçlarına bağlamak

LongCat'in en güçlü tarafı kurulum kolaylığı değil, entegrasyon genişliği. Resmi dokümantasyon Claude Code, Codex, opencode, Cline, Kilo Code, Cherry Studio, Chatbox, CodeBuddy, OpenClaw, Hermes Agent, CC Switch ve WorkBuddy için ayrı ayrı rehber yayımlıyor. Bu liste, tek bir model etrafında kurulmuş bir ekosistem göstergesi.

opencode. opencode'un içinde LongCat sağlayıcısı yerleşik geliyor, ayrı yapılandırma gerekmiyor:

opencode auth login

Sağlayıcı listesinden LongCat seçip anahtarı yapıştırın. Anahtar şurada saklanıyor:

• macOS / Linux: ~/.local/share/opencode/auth.json
• Windows: %USERPROFILE%\.local\share\opencode\auth.json

Düşünme modunu kapatmak isterseniz ~/.config/opencode/opencode.json içinde:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "longcat": {
      "models": {
        "LongCat-2.5-Preview": {
          "options": {
            "thinking": {
              "type": "disabled"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Claude Code. LongCat, /anthropic/v1 altında Anthropic uyumlu bir uç nokta da sunuyor. Bu, Claude Code gibi Anthropic biçimini bekleyen araçlara doğrudan bağlanabilmenizi sağlıyor. Ayrıntılar için LongCat'in Claude Code rehberine bakabilirsiniz.

Vercel AI Gateway. OpenRouter kullanmıyorsanız, Vercel AI Gateway üzerinden meituan/longcat-2.5-preview kimliğiyle de çağrılabiliyor. Aynı model, farklı bir aracı katman.

Yerelde çalıştırma gerçeği

Bu, en çok sorulan soru ve cevabı biraz sürpriz.

LongCat-2.0'ın ağırlıkları açık: Hugging Face'te meituan-longcat/LongCat-2.0 altında, MIT lisansıyla, 1,8 trilyon parametre, BF16 ve F32 tensor türlerinde. Ayrıca LongCat-2.0-FP8 ve LongCat-2.0-INT8 kuantize sürümleri var. Model kartı hem vLLM hem SGLang hem de Transformers için kurulum talimatı veriyor:

pip install vllm
vllm serve "meituan-longcat/LongCat-2.0"

Buradaki rakamları bilmek önemli. 1,8 trilyon parametre, BF16 hassasiyette yaklaşık 3,6 terabayt ağırlık demek. FP8 ile bu yarıya iniyor. Kuantize edilmiş sürümlerin varlığı, tek bir GPU'da çalıştırma beklentisi yaratmamalı: bu hâlâ çok kartlı bir kurulum.

LongCat-2.5-Preview için ağırlıklar yayımlanmamış. Yani "LongCat açık kaynaklıdır" demek, sürüm ayrımı olmadan doğru değil. Uzun vadeli plan şu yönde görünüyor, ama bugünün gerçeği önizleme sürümün yalnızca API üzerinden erişilebilir olması.

Kimler için uygun

Uzun bağlamlı kodlama ajanı kuruyorsanız: LongCat'in tasarım amacı bu. Bir milyon tokenlık pencere, seyrek dikkat mekanizması ve önbelleklenmiş girdi fiyatı, uzun oturumlu bir ajanın maliyetini yönetilebilir kılıyor.

Claude Code benzeri bir araç kullanıyorsanız: Anthropic uyumlu uç nokta, mevcut iş akışınızı değiştirmeden model değiştirmenizi sağlıyor.

Maliyet sıfır olmalıysa: LongCat bunun için değil. Space Bunny Alpha'nın sıfır fiyatı bu iş için daha uygun, ama ölçeklenmiyor.

Üretimde kendi sunucunuzda çalıştırmak istiyorsanız: LongCat-2.0'ın ağırlıklarını inceleyin, ama donanım maliyetini gözden geçirin. 2.5 için bu seçenek henüz yok.

Önizleme sürümü olduğunu unutmayın. Sürüm adındaki Preview etiketi, aynı kimliğin yarın farklı bir modele işaret edebileceği anlamına geliyor. Space Bunny Alpha karşılaştırmasında bu tür önizleme etiketlerinin neden önemli olduğunu ayrıntılı anlatıyorum.

Kaynaklar

• LongCat API dokümantasyonu: Retrieve Model (model ayrıntıları uç noktası, desteklenen parametreler, thinking)
• LongCat fiyatlandırma: LongCat-2.5-Preview (önbellekli ve önbelleksiz girdi, çıktı fiyatları)
• LongCat rehberi: opencode (yerleşik sağlayıcı, auth.json yolu, düşünme modu yapılandırması)
• Vercel AI Gateway: LongCat 2.5 Preview (bağlam penceresi, azami çıktı, model kimliği)
• Hugging Face: meituan-longcat/LongCat-2.0 (seyrek dikkat, N-gram gömme, MIT lisansı, vLLM/SGLang talimatı, kuantize sürümler)
• LongCat araç rehberleri (Claude Code, Codex, Cline ve diğer entegrasyonlar)