Krea: K3 Edit مقابل Tencent: Hy Image 3.5 Preview
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Krea: K3 Edit (0.11 US$ / صورة (≈ 0.39 ر.س.)) وTencent: Hy Image 3.5 Preview (5.60 US$ / مليون رمز (≈ 21.00 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Krea: K3 Edit | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| المزوّد | Krea | Tencent |
| إخراج الصور | 0.11 US$ / صورة (≈ 0.39 ر.س.) | 5.60 US$ / مليون رمز (≈ 21.00 ر.س.) |
| إدخال الصور | 0.04 US$ / صورة (≈ 0.13 ر.س.) | 5.60 US$ / مليون رمز (≈ 21.00 ر.س.) |
| نافذة السياق | 65,536 | 100,000 |
| الحد الأقصى للإخراج | 58,982 | 90,000 |
| الإدخال | text, image | text, image |
| الإخراج | image | image |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 15/10/2026 | 05/10/2026 |
أبرز الفروق
- يقرأ Tencent: Hy Image 3.5 Preview سياقًا أكبر بمقدار 1.5× (100,000 رمز).
بالتفصيل
Krea: K3 Edit هو نموذج صور من Krea، وTencent: Hy Image 3.5 Preview هو نموذج صور من Tencent. يقع كلاهما في فئة الصور، وكلاهما يستقبل نصا وصورة كمدخلات، وكلاهما يعيد الصور فقط كمخرجات. لا يكشف أي منهما عن أي معاملات مدعومة في data api14، لذا فأنت لا تختار بينهما على أساس مقابض قابلة للضبط مثل temperature أو top_p. تواريخ إصدار المزودين متقاربة، إذ تم إدراج Hy Image 3.5 Preview في 2026-10-05 وK3 Edit في 2026-10-15، لذا لا يعد أي منهما خيارا قديما بالنسبة للآخر.
أوضح فرق قابل للقياس هو طول السياق. يقبل Hy Image 3.5 Preview حتى 100000 رمز، بينما يقبل K3 Edit حتى 65536 رمزا. وهذا يجعل Tencent النموذج ذا نافذة السياق الأكبر، وهو أمر مهم عندما يتضمن طلبك تعليمات طويلة، أو عدة صور مرجعية، أو كمية كبيرة من النص الداعم إلى جانب الصورة المدخلة. أما بالنسبة للأنماط، فالنموذجان متطابقان: نص مع صورة كمدخل، وصورة كمخرج. لا تشير المقارنة النوعية إلى أي فرق في استخدام الأدوات، أو المخرجات المنظمة، أو الاستدلال، ولا تحدد أيا من الجانبين كأرخص في المدخلات أو المخرجات، لذا اعتبر التسعير متقاربا تقريبا وتحقق من جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة للحصول على الأرقام الحالية بدلا من افتراض أن أحدهما هو الخيار الاقتصادي.
في العمل اليومي، يتعلق القرار عادة بمقدار ما تغذيه للنموذج دفعة واحدة. إذا كانت طلباتك عبارة عن مطالبات قصيرة مع صورة مرجعية أو صورتين، فإن K3 Edit خيار افتراضي معقول وسيكون سقفه الأصغر للسياق نادرا ما هو القيد الفعلي. أما إذا كنت ترسل إحاطات طويلة، أو العديد من الصور المرجعية، أو إرشادات نمط موسعة في استدعاء واحد، فإن Hy Image 3.5 Preview يمنحك مساحة أكبر قبل أن تضطر إلى تقليص الطلب أو تقسيمه. ولأن أيا من النموذجين لا يعلن عن قدرات إضافية مثل استدعاء الأدوات أو المخرجات المنظمة، فلا يوجد سبب قائم على الميزات لتفضيل أحدهما على الآخر؛ نافذة السياق هي المحور الرئيسي للاختلاف الذي تدعمه البيانات.
استدعاء أي من النموذجين عبر api14 يعمل بالطريقة نفسها، لأن البوابة تكشف واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. ترسل طلبك إلى نقطة النهاية نفسها وبشكل الطلب نفسه، والتغيير الوحيد هو سلسلة معرف النموذج. استخدم "krea/k3-edit" عندما تريد نموذج Krea و"tencent/hy-image-v3.5-preview" عندما تريد نموذج Tencent. تذهب مدخلاتك النصية والصورية في الحقول نفسها في كلتا الحالتين، وتعود الاستجابة كمخرجات صور في كلتا الحالتين. وهذا يجعل التبديل غير مكلف: يمكنك الاحتفاظ بتنفيذ عميل واحد، وتبديل معرف النموذج، ومقارنة النتائج على مدخلاتك الخاصة دون إعادة كتابة معالجة الطلبات.
هناك مبرر للإبقاء على كليهما مهيأين بدلا من الالتزام بواحد. إذا كنت قد اعتمدت Krea لتوليد معظم صورك وتحتاج مهمة معينة إلى مطالبة مركبة ومجموعة مرجعية أطول بكثير، فإن توجيه ذلك الطلب الواحد إلى "tencent/hy-image-v3.5-preview" هو تغيير من سطر واحد ويتجنب تقسيم العمل. والعكس صحيح أيضا إذا كنت تفضل Tencent افتراضيا لكنك تريد اختبار مخرجات Krea على المدخلات نفسها. وبما أن الأنماط والمعاملات المدعومة متطابقة، فلا يحتاج أي شيء في خط معالجة طلباتك إلى التغيير بخلاف معرف النموذج.
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "krea/k3-edit" إلى "tencent/hy-image-v3.5-preview"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "tencent/hy-image-v3.5-preview",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
مقارنات أخرى
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare مقابل OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare مقابل Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare مقابل Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare مقابل Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst مقابل Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst مقابل Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst مقابل Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router مقابل Auto Code