免费用上世界级大模型：LongCat（美团龙猫）API平台完整实操指南

摘要： ...

日领5500万Token、560B MoE架构、MIT开源协议，全球开发者的新“白嫖”宝藏

在AI大模型领域，OpenAI和Anthropic的API虽然好用，但动辄按tokens计费的支出，对个人开发者和中小企业来说是一笔不小的开销。市面上免费的AI工具也不少，但要么功能单一，要么调用受限。

如果你还不知道LongCat——美团自研的AI大模型开放平台，那你可能正错过一个隐藏的“宝藏”。LongCat不仅提供日领5500万Token的免费额度，更在代码生成、智能体推理等多项能力上达到开源SOTA（State of the Art，行业顶尖水平），部分任务甚至比肩闭源模型。

本文将从零开始，完整带你走一遍LongCat API平台的实操流程，涵盖API密钥获取、Python SDK调用、Claude Code集成、数字人视频模型部署等全场景，所有内容均基于2026年6月的最新实测验证。

一、LongCat是什么？“美团出品，必属精品”的背后实力

很多开发者的第一反应是：“美团不是做外卖的吗？怎么跑来做大模型了？”

2025年9月1日，美团正式发布LongCat-Flash-Chat大模型，同步在GitHub和Hugging Face开源，并上线官网longcat.chat。LongCat采用混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数高达5600亿，每次推理仅动态激活约18.6亿至31.3亿参数（平均27亿），实现了计算效率与性能的双重优化。

截至2026年6月，LongCat模型矩阵已覆盖以下核心版本：

2026年5月，LongCat团队还开源了商用级数字人视频生成模型LongCat-Video-Avatar 1.5，在唇形同步、物理合理性、长视频稳定性、多人互动及高效推理等核心维度上全面超越Kling Avatar 2.0、OmniHuman-1.5和HeyGen等主流闭源方案，并以MIT协议免费开放。

此外，2026年2月发布的LongCat原生“深度研究”智能体，在权威评测BrowseComp中得分73.1，性能逼近顶级闭源模型；在针对本地生活场景的“吃喝玩乐”攻略盲测中，整体可用率达61.1%，显著高于ChatGPT的42.8%。

二、新手必看：3分钟获取API Key与免费额度

Step 1：注册账号

访问LongCat API开放平台https://longcat.chat/platform/，点击右上角注册按钮。平台支持手机号注册（推荐，验证最快），注册后登录即可进入控制台。

Step 2：获取API Key

登录后进入API Keys页面（https://longcat.chat/platform/api_keys），点击“Create API Key”按钮，为你创建的密钥起一个好记的名称（例如my-dev-key）。系统会自动生成一个密钥字符串，请立即复制并妥善保管——一旦关闭页面，将无法再次查看。

注意：每个账号最多可创建10个API Key，最多3个处于启用状态。

Step 3：了解每日免费额度（这份“羊毛”值得薅）

注册即送每日免费Token额度，无需任何付费即可调用全部核心模型：

• LongCat-Flash-Lite：每日独享5000万Token

• LongCat-Flash-Chat / Flash-Thinking / Flash-Thinking-2601 / Flash-Omni-2603：四款模型共享每日500万Token

• LongCat-2.0-Preview：初始额度500万Token/天，可通过提交模型反馈刷额，最高达1.2亿Token/天

合计每日保底5500万Token，按北京时间自然日刷新。这个免费额度在同类平台中属于相当慷慨的水平。

三、基础实战：Python调用LongCat API

LongCat API完整兼容OpenAI API规范，这意味着你可以直接用OpenAI Python SDK无缝接入，代码几乎零修改。

3.1 安装依赖与环境准备

pip install openai

3.2 完整调用代码示例

from openai import OpenAI# 配置信息（替换为你的实际API Key）API_KEY = "your-api-key-here"BASE_URL = "https://api.longcat.chat/openai"# 初始化客户端client = OpenAI(
    api_key=API_KEY,
    base_url=BASE_URL,)# 调用LongCat-Flash-Thinking-2601进行深度推理response = client.chat.completions.create(
    model="LongCat-Flash-Thinking-2601",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一名资深的AI算法工程师，擅长Python编程。"},
        {"role": "user", "content": "帮我写一个批量处理文本文件进行关键词提取的Python脚本。"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048,)print(response.choices[0].message.content)

3.3 多模态对话（支持图片理解）

LongCat-Flash-Omni-2603支持视觉理解，你可以直接传入图片URL进行分析：

response = client.chat.completions.create(
    model="LongCat-Flash-Omni-2603",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？请详细描述。"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
            ]
        }
    ],)

3.4 执行效果与参数调优建议

代码执行后，模型会在3-5秒内返回结果（取决于Token消耗和网络）。参数调优建议：

• 对于代码生成任务，建议使用LongCat-Flash-Thinking-2601，temperature设置在0.3-0.5之间，输出更稳定。

• 对于创意写作任务，建议使用LongCat-Flash-Chat，temperature设置在0.7-0.9之间，输出更具多样性。

• 对于多模态识别任务，使用LongCat-Flash-Omni-2603并保持temperature默认值0.7。

3.5 两种API格式的切换技巧

LongCat API开放平台同时兼容OpenAI格式（https://api.longcat.chat/openai）和Anthropic Claude格式（https://api.longcat.chat/anthropic）。这意味着你不需要重写代码就可以在OpenAI生态和Anthropic生态之间自由切换。对于Python开发者，OpenAI SDK是最便捷的选择；对于已经在使用Claude Code或Anthropic SDK的开发者，切换到Anthropic格式只需要修改BASE_URL即可。

四、进阶实战一：将LongCat接入Claude Code

Claude Code是Anthropic推出的AI编程助手，但原版需要付费API Key。LongCat的Anthropic兼容API让你可以免费使用Claude Code进行AI编程——实测这种方法有效且使用体验流畅。

4.1 配置文件修改法（推荐）

创建或编辑Claude Code配置文件.claude/settings.json：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your_longcat_api_key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.longcat.chat/anthropic",
    "ANTHROPIC_MODEL": "LongCat-Flash-Chat",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "LongCat-Flash-Chat",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "LongCat-Flash-Chat",
    "CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS": "6000"
  }}

配置完成后，在命令行启动claude命令即可开始使用LongCat驱动的AI编程助手。

4.2 可选工具：cc switch管理

如果你偏好更便捷的配置管理，可以使用cc switch工具（需自行安装）。该工具支持多API密钥管理、聊天记录管理和一键启用/禁用供应商等附加功能。

五、进阶实战二：OpenCode与Kilo Code集成

5.1 OpenCode配置

OpenCode是一款开源的AI编程CLI工具，支持多种大模型接入。将OpenCode与LongCat对接的配置步骤如下：

1. 安装OpenCode CLI：

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash# 或使用npm安装npm i -g opencode-ai

2. 配置~/.config/opencode/opencode.json：

{
  "provider": {
    "LongCat": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "LongCat",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.longcat.chat/openai",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY"
      },
      "models": {
        "LongCat-2.0-Preview": { "name": "LongCat-2.0-Preview" }
      }
    }
  }}

3. 在OpenCode中使用/models命令切换到LongCat-2.0-Preview模型，即可开始AI辅助编程。

5.2 Kilo Code集成

LongCat系列模型同样支持在Kilo Code（VS Code的AI编程扩展）中使用，配置方式与OpenCode类似，只需在扩展设置中填入LongCat的API地址和密钥即可。

六、高阶实战：部署LongCat-Video-Avatar 1.5数字人模型

如果你对虚拟人视频生成感兴趣，LongCat-Video-Avatar 1.5是最值得尝试的开源方案。该模型支持音频文本生成视频（AT2V）、音图文生成视频（ATI2V）及视频续写功能，可生成长达5分钟的高质量视频。

6.1 硬件环境要求

6.2 软件环境搭建（Ubuntu 20.04）

# 基础环境配置sudo apt updatesudo apt install -y python3.9 python3-pip git# 创建虚拟环境python3 -m venv venvsource venv/bin/activate# 安装PyTorch（根据CUDA版本选择）pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html# 克隆模型仓库并安装依赖git clone https://github.com/Meituan/LongCat-Video-Avatarcd LongCat-Video-Avatar
pip install -r requirements.txt

6.3 模型调用示例

import torchfrom model import LongCatAvatar

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = LongCatAvatar.load_from_checkpoint("longcat_v1.5.ckpt").to(device)model.eval()# AT2V：音频+文本生成视频output_video = model.at2v(audio="speech.wav", text="大家好，欢迎收看今天的新闻播报。")# ATI2V：音频+文本+图像生成视频output_video = model.ati2v(audio="speech.wav", text="产品介绍", image="product.jpg")

6.4 性能优化建议

LongCat-Video-Avatar 1.5采用DMD蒸馏技术，将生成步数从50步压缩至8步，推理效率提升约15倍。实际测试中生成一段10秒的视频仅需约1分钟。如果显存不足，建议降低batch_size或启用梯度检查点。

七、深度研究智能体：一键生成专业报告

LongCat最新推出的原生“深度研究”智能体，是当前“最懂生活”的智能助手。其核心架构采用三层闭环设计：

• Search Agent（搜索智能体）：信息猎手，具备行业领先的复杂任务决策能力，支持最多400轮交互与256K上下文。

• Report Agent（报告智能体）：逻辑大师，采用“全局规划→递归生成”机制，先生成大纲，再逐章结合实时搜索结果撰写。

• Render Agent（渲染智能体）：视觉设计师，实现端到端自适应网页渲染，生成对比表格、决策流程图或数据可视化图表。

目前该功能已在longcat.ai网站免费开放体验，适合市场调研、学术研究、旅行规划等场景。

实操建议：如果你需要生成一份行业研究报告，直接在LongCat Chat中输入“帮我生成2026年AI Agent行业研究报告”，系统会自动启动深度研究智能体，约5-10分钟后交付一份结构完整、附可视化网页的专业报告。

八、适用人群与选型建议

九、写在最后

从API到数字人视频生成，LongCat为开发者提供了一个免费、开放、高性能的AI基础设施。以LongCat-Flash-Lite为例，每日5000万Token的免费额度理论上可以进行大约50万次简短对话，足以覆盖个人开发者的全部日常需求。

而更值得关注的是，LongCat系列模型以MIT协议开源，开发者可以自行下载模型权重在本地部署，用于商业项目二次开发而无需担心版权问题。

无论你是想降低AI应用开发成本的创业者，还是希望提升编码效率的软件工程师，或是探索虚拟人视频的新媒体创作者——LongCat都值得你花5分钟注册一个账号，开启你的AI开发新旅程。