Meta: Llama 3.1 70B Instruct contra Tencent: Hy3 preview
Una comparativa lado a lado de Meta: Llama 3.1 70B Instruct (2,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,24 €)) y Tencent: Hy3 preview (0,63 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,56 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Meta: Llama 3.1 70B Instruct | Tencent: Hy3 preview | |
|---|---|---|
| Proveedor | Meta | Tencent |
| Entrada | 2,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,24 €) | 0,63 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,56 €) |
| Salida | 2,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 2,24 €) | 2,10 US$ / 1M fragmentos (≈ 1,87 €) |
| Lectura de caché | - | 0,21 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,19 €) |
| Ventana de contexto | 131.072 | 262.144 |
| Salida máxima | 8192 | 235.929 |
| Entrada | text | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 23 jul 2024 | 22 abr 2026 |
Diferencias clave
- Tencent: Hy3 preview es 75% más barato en tokens de entrada.
- Tencent: Hy3 preview es 17% más barato en tokens de salida.
- Tencent: Hy3 preview lee 2.0× más contexto (262.144 tokens).
- Solo Tencent: Hy3 preview admite llamadas a herramientas.
- Solo Tencent: Hy3 preview admite control del esfuerzo de razonamiento.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,00378 US$ con Meta: Llama 3.1 70B Instruct y 0,00168 US$ con Tencent: Hy3 preview.
En detalle
Meta: Llama 3.1 70B Instruct es un modelo de texto de Meta, lanzado el 2024-07-23. Tencent: Hy3 preview es un modelo de texto de Tencent, lanzado el 2026-04-22. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de estilo chat con una única entrada de texto y salida de texto, por lo que a nivel de forma básica de solicitud se ven similares. Las diferencias aparecen en la longitud de contexto, los parámetros soportados y el precio.
La división más obvia es el contexto. Llama 3.1 70B Instruct tiene una ventana de contexto de 131072 tokens, mientras que Hy3 preview la duplica con 262096 tokens, por lo que Hy3 preview es el indicado cuando tu prompt, documentos o historial de conversación son largos. Hy3 preview también expone parámetros que Llama 3.1 70B Instruct no tiene: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, seed y tools, además de soporte de herramientas. Eso significa que Hy3 preview es el único de los dos que puede hacer llamadas a herramientas y el único con controles de razonamiento. Llama 3.1 70B Instruct soporta max_tokens, stop, temperature, top_k y top_p, lo que cubre el muestreo ordinario pero nada más allá. En cuanto al precio, Hy3 preview es la opción más barata tanto para tokens de entrada como de salida.
Para el trabajo diario, la elección normalmente se reduce a si necesitas las funciones adicionales. Si haces generación directa, resumen, clasificación o chat donde un prompt fijo cabe cómodamente y no necesitas que el modelo llame a funciones, Llama 3.1 70B Instruct es una opción razonable y bien comprendida, y sus parámetros de muestreo te dan los controles habituales. Si necesitas que el modelo llame a herramientas, si quieres ajustar el esfuerzo de razonamiento, o si tus entradas son lo suficientemente grandes como para que una ventana de 131072 tokens quede ajustada, Hy3 preview encaja mejor, y también es el más barato de los dos tanto en entrada como en salida. El contexto más grande y los parámetros de razonamiento lo convierten en el modelo más flexible para cargas de trabajo de estilo agente o con mucha recuperación.
Llamar a cualquiera de los dos a través de api14 funciona de la misma manera. Ambos son compatibles con OpenAI, así que apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías tu clave y estableces el campo model. Para usar Llama 3.1 70B Instruct pasas "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" como id de modelo. Para usar Hy3 preview pasas "tencent/hy3-preview". Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud permanece igual, y la respuesta vuelve con la misma forma. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea, lo que facilita probar ambos con tus propios prompts antes de decidirte.
Todavía hay un caso para Llama 3.1 70B Instruct aunque Hy3 preview sea más barato y tenga más funciones. Si tu carga de trabajo es generación de texto simple sin llamadas a herramientas y sin necesidad de controles de razonamiento, y tus prompts caben dentro de 131072 tokens, entonces los parámetros extra de Hy3 preview no te aportan nada, y puedes elegir cualquiera sin perder nada funcional. En esa situación la decisión se trata principalmente de qué salidas del modelo prefieres con tus propios datos, algo que solo tu propia evaluación puede resolver.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct" a "tencent/hy3-preview": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "tencent/hy3-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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