### [美团 LongCat 上手：缓存免费很香，就是速度太慢，思考时间 looooong](https://www.zuoshipin.com/article/2453)

**Published:** 2026-07-14T15:02:35

**Author:** 17600879176

**Excerpt:** 美团 LongCat-2.0 支持大上下文和缓存免费，适合 OpenClaw、Claude Code 等 Agent 工作流降低 Token 成本，但实际体验里速度偏慢、复杂任务稳定性仍需观察。

美团 LongCat-2.0 最近开放体验，源文的核心感受很明确：**缓存免费很香，整体价格不算离谱，但速度确实慢，思考时间非常 long。**如果把它放到 [**OpenClaw**](https://www.zuoshipin.com/link/916.html)、Claude Code 这类 Agent 工作流里，优势和短板都会被放大。

站内对应工具页可以看这里：[**美团 LongCat-2.0**](https://www.zuoshipin.com/link/2430.html)。下面这篇保留源文的测试脉络：价格、Token Plan、缓存免费、OpenClaw 接入、下载视频任务、vibecoding 体验，以及最后对速度和质量的判断。

![美团 LongCat-2.0 上手体验封面](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-1.jpg)

美团 LongCat-2.0 上手体验封面

**一句话观点：**LongCat-2.0 更像是“适合大量缓存命中的低成本 Agent 模型”，不是“反应很快的日常主力模型”。如果你的工作流高度依赖反复调用工具，它的缓存免费很有吸引力；如果你对响应速度敏感，就要谨慎。

## 价格和 Token Plan：缓存免费是最大亮点

源文一开始就吐槽了价格：LongCat-2.0 使用国产芯片训练，意义是有的，但价格并没有给人“国产替代一定更便宜”的直觉。相比一些常用模型，它的输入价格有优势，但真实使用里大量输入会命中缓存，所以关键反而变成了**缓存命中后的计费策略**。

![LongCat API 价格页面](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-2.jpg)

LongCat API 价格页面

LongCat 的 Token Plan 里，除了低价尝鲜包，主要看点是资源包的**缓存命中免费**。源文认为这个点值得表扬，甚至建议所有厂商跟进。因为 Agent 工作流里会反复把上下文、工具结果、项目结构带进去，缓存率一旦高，费用差距会非常明显。

![LongCat 与其他模型价格对比](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-3.jpg)

LongCat 与其他模型价格对比

![LongCat 10 亿 Token 资源包](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-4.jpg)

LongCat 10 亿 Token 资源包

## 缓存命中免费为什么重要？

源文提到自己一天大概用了 250 万 Token，但缓存率能接近 98%。如果缓存部分免费，账单压力会低很多。对 OpenClaw、Claude Code、Codex CLI 这类工具来说，很多 Token 消耗都来自重复上下文和工具调用记录，缓存策略直接影响长期成本。

![缓存命中统计截图](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-5.jpg)

缓存命中统计截图

![缓存免费后的成本估算](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-6.jpg)

缓存免费后的成本估算

**做视频网观点：**对视频后期、CG 工程、素材管理、批量脚本这类任务，模型不一定每次都要重新理解全部上下文。如果缓存免费，长项目、循环任务、多 Agent 并行会更有性价比。

## OpenClaw 接入 LongCat

源文把 LongCat 接入 OpenClaw 做了实际测试。这个模型支持 1M 上下文和深度思考，参数上很适合 Agent。但实际体验里，最明显的问题是**速度慢**。

![OpenClaw 中选择 LongCat-2.0 模型](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-7.jpg)

OpenClaw 中选择 LongCat-2.0 模型

测试任务是一个比较实际的自动化场景：给 OpenClaw 一个短视频链接，让它自动下载无水印版本，上传到 NAS 指定文件夹并归类。因为相关 Skill 已经写好，所以这个任务主要考验模型能不能稳定调用工具和处理错误。

![OpenClaw 调用工具执行任务截图](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-8.jpg)

OpenClaw 调用工具执行任务截图

过程中出现过调用报错，模型会尝试自己解决；但对话时能明显感到慢。后续速度测试也印证了这个体感：LongCat 能跑，但等待时间长，尤其在日常交互里会比较磨人。

![LongCat 任务中断与重试截图](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-9.jpg)

LongCat 任务中断与重试截图

![LongCat 速度测试对比截图](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-10.jpg)

LongCat 速度测试对比截图

另一个有意思的点是统计差异：OpenClaw 侧提示消耗约 2M Token，而 LongCat 后台显示只消耗约 18 万。这个差异大概率和缓存命中、计费口径有关，也再次说明缓存免费对 Agent 场景很关键。

![OpenClaw 侧 Token 消耗统计](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-11.jpg)

OpenClaw 侧 Token 消耗统计

![LongCat 后台 Token 余额与消耗](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-12.jpg)

LongCat 后台 Token 余额与消耗

## 质量互评：能用，但不算稳

源文还让几个模型互评写作质量。从结果看，LongCat 的整体质量并不差，部分场景甚至能给出不错的答案。但它的主要短板仍然是速度和理解稳定性：有时能解决问题，有时又会在上下文理解上犯低级错误。

![模型写作质量互评截图](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-13.jpg)

模型写作质量互评截图

如果用在人机对话或日常助理里，慢会非常明显；但如果是后台批处理、长任务、低频工具调用，等待感就没那么致命。

## vibecoding：接入 Claude Code 做开发测试

源文还把 LongCat 接入到 [**Claude Code**](https://www.zuoshipin.com/link/1282.html) 类的 vibecoding 场景，做了一个 UI 优化任务：把某个界面的 UI 优化成和登录界面风格一致。

![vibecoding 任务：优化登录成功页 UI](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-14.jpg)

vibecoding 任务：优化登录成功页 UI

![LongCat 读取并分析授权页面代码](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-15.jpg)

LongCat 读取并分析授权页面代码

这类任务对速度要求也高，但如果差距只是十几 tokens/s，体感可能没有 OpenClaw 那么明显。源文的主观体验是：LongCat 有时解决问题能力不错，成品也能看，但智商和稳定性还是让人担心。

![LongCat 生成的授权成功界面](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-16.jpg)

LongCat 生成的授权成功界面

![UI 优化后的授权页面效果](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-17.jpg)

UI 优化后的授权页面效果

后续让它修一个“客户端登录不弹授权界面”的 bug，半小时没搞定，还改了一些错误内容。这个结论很现实：LongCat 可以做基础任务、可以跑 Agent，但在复杂代码修复里还不能无脑信任。

![LongCat 长时间思考截图](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-18.jpg)

LongCat 长时间思考截图

![LongCat 修复 bug 时的推理过程](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-19.jpg)

LongCat 修复 bug 时的推理过程

![切回其他模型后的修复建议](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-20.jpg)

切回其他模型后的修复建议

## 适合哪些场景？

| 场景  | 适合程度 |
| --- | --- |
| **OpenClaw 多工具循环任务** | 适合，缓存免费能降低长任务成本，但要接受速度慢。 |
| **视频素材整理、归档、批处理** | 适合放后台跑，成本优势比即时响应更重要。 |
| **vibecoding 和 UI 草稿** | 可以尝试，但复杂 bug 修复要人工 Review。 |
| **日常高频聊天/即时助手** | 不太适合，速度慢会影响体验。 |

**注意：**LongCat 当前不支持多模态读取图片，所以如果你的后期工作流需要模型直接看画面、看截图、看节点树，它不能替代多模态模型。

## 做视频网总结

LongCat-2.0 的亮点很清楚：**缓存免费、上下文大、能接 Agent、基础质量可用**。短板也很明显：**速度慢、复杂任务稳定性不足、消费档位不够灵活**。

如果你愿意用它跑后台任务，尤其是 OpenClaw、Claude Code 这类会重复调用上下文的 Agent 工作流，[**美团 LongCat-2.0**](https://www.zuoshipin.com/link/2430.html) 值得测试。但如果你要一个反应快、判断稳、复杂代码修复少返工的主力模型，它目前还不是最省心的选择。

![LongCat-2.0 体验补充截图](https://admin.zuoshipin.com/wp-content/uploads/2026/07/longcat-2-openclaw-vibecoding-21.jpg)

LongCat-2.0 体验补充截图

**Tags:** AI Agent, Claude Code, LongCat-2.0, OpenClaw, Token Plan, Vibe Coding, 美团LongCat

**Categories:** AI资讯

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