Meta: Muse Image vs. Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Ein direkter Vergleich von Meta: Muse Image (8,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,47 €)) und Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,99 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Meta: Muse Image | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Anbieter | Meta | Tencent |
| Bildeingabe | 8,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,47 €) | 5,60 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,99 €) |
| Bildausgabe | 8,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,47 €) | 5,60 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 4,99 €) |
| Kontextfenster | 65.536 | 100.000 |
| Max. Ausgabe | 58.982 | 90.000 |
| Eingabe | text, image | text, image |
| Ausgabe | image | image |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 26.08.2026 | 05.10.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview liest 1.5× mehr Kontext (100.000 Tokens).
Im Detail
Meta: Muse Image ist ein Bildgenerierungsmodell von Meta, veröffentlicht unter der Modell-ID meta/muse-image. Tencent: Hy Image 3.5 Preview ist ein Bildgenerierungsmodell von Tencent, veröffentlicht unter der Modell-ID tencent/hy-image-v3.5-preview. Beide liegen auf api14 in derselben Kategorie, daher ist keines von beiden ein allgemeines Chat- oder Reasoning-Modell, das man für Textantworten aufrufen würde. Sie nehmen Text- und Bildeingaben entgegen und geben Bildausgaben zurück, was sie für denselben Platz in einer Pipeline prädestiniert: Prompt rein, Bild raus. Die Wahl zwischen ihnen hängt eher von der Kontextgröße und der Parametersteuerung ab als von einem Unterschied in der Art des erzeugten Artefakts.
Der deutlichste Unterschied ist das Kontextfenster. Tencent: Hy Image 3.5 Preview akzeptiert bis zu 100000 Token, während Meta: Muse Image bis zu 65536 Token akzeptiert, das Tencent-Modell hat also den größeren Kontext. Beide akzeptieren Text und Bild als Eingabe und geben beide Bild als Ausgabe aus, es gibt also keine Modalitätslücke abzuwägen. Wo sie sich wieder unterscheiden, sind die unterstützten Parameter. Meta: Muse Image stellt max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k und top_p bereit, sodass man das Sampling-Verhalten abstimmen und die Ausgabelänge im Request-Body begrenzen kann. Tencent: Hy Image 3.5 Preview listet keine unterstützten Parameter auf, das heißt, man sendet seinen Prompt und nimmt, was das Modell zurückgibt. Der qualitative Vergleich markiert keines der Modelle als günstiger bei Input oder Output, behandeln Sie sie also als ungefähr gleich teuer und prüfen Sie die Live-Tabelle für die aktuellen Zahlen.
Für die meisten alltäglichen Bildgenerierungen ist die praktische Frage, wie viel Kontrolle man braucht. Wenn man an einem Prompt iteriert und temperature oder top_p justieren möchte, oder wenn man die Generierung mit max_tokens begrenzen will, gibt Meta: Muse Image einem diese Stellschrauben und ist das komfortablere Ziel. Wenn die Prompts lang sind, zum Beispiel ein detailliertes Briefing plus mehrere Referenzbilder, oder wenn man eine große Menge textuellen Kontext zusammen mit der Bildeingabe einspeist, ist Tencent: Hy Image 3.5 Preview die bessere Wahl, weil sein Kontextfenster größer ist. Wenn die Prompts kurz sind und man die Sampling-Parameter nicht anfassen will, erledigen beide Modelle die Aufgabe, und der entscheidende Faktor wird das, was die Live-Preistabelle in dem Moment zeigt, in dem man den Request baut.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert gleich, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Man richtet seinen Client auf dieselbe Base-URL, sendet denselben Request im Chat-Completions-Stil mit Text- und Bildinhalt und authentifiziert sich mit demselben Schlüssel. Das einzige Feld, das sich ändert, ist die Modell-ID: Verwenden Sie meta/muse-image, um zu Meta: Muse Image zu routen, oder tencent/hy-image-v3.5-preview, um zu Tencent: Hy Image 3.5 Preview zu routen. Das bedeutet, man kann einen Codepfad beibehalten, die ID aus der Konfiguration austauschen und die beiden mit den eigenen Prompts vergleichen, ohne die Request-Verarbeitung umzuschreiben. Wenn man bereits Parameterwerte für das Meta-Modell gesetzt hat, denken Sie daran, dass das Tencent-Modell keine Unterstützung dafür ausweist, lassen Sie diese Einstellungen also aus dem Request, wenn Sie wechseln.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "meta/muse-image" auf "tencent/hy-image-v3.5-preview", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
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"));
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