Meta: Muse Image contra Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Una comparativa lado a lado de Meta: Muse Image (8,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,47 €)) y Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Meta: Muse Image | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Proveedor | Meta | Tencent |
| Entrada de imagen | 8,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,47 €) | 5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €) |
| Salida de imagen | 8,38 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,47 €) | 5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €) |
| Ventana de contexto | 65.536 | 100.000 |
| Salida máxima | 58.982 | 90.000 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Salida | image | image |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 26 ago 2026 | 5 oct 2026 |
Diferencias clave
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview lee 1.5× más contexto (100.000 tokens).
En detalle
Meta: Muse Image es un modelo de generación de imágenes de Meta, publicado bajo el id de modelo meta/muse-image. Tencent: Hy Image 3.5 Preview es un modelo de generación de imágenes de Tencent, publicado bajo el id de modelo tencent/hy-image-v3.5-preview. Ambos se encuentran en la misma categoría en api14, por lo que ninguno es un modelo general de chat o razonamiento al que llamarías para obtener respuestas de texto. Aceptan entrada de texto e imagen y devuelven salida de imagen, lo que los convierte en candidatos para el mismo lugar en un pipeline: prompt de entrada, imagen de salida. La elección entre ellos se reduce al tamaño de contexto y al control de parámetros, más que a una diferencia en el tipo de artefacto que producen.
La diferencia más clara es la ventana de contexto. Tencent: Hy Image 3.5 Preview acepta hasta 100000 tokens, mientras que Meta: Muse Image acepta hasta 65536 tokens, así que el modelo de Tencent es el que tiene el contexto más grande. Ambos aceptan texto e imagen como entrada y ambos emiten imagen como salida, por lo que no hay una brecha de modalidad que sopesar. Donde vuelven a divergir es en los parámetros soportados. Meta: Muse Image expone max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k y top_p, así que puedes ajustar el comportamiento de muestreo y limitar la longitud de salida desde el cuerpo de la solicitud. Tencent: Hy Image 3.5 Preview no lista ningún parámetro soportado, lo que significa que envías tu prompt y tomas lo que el modelo devuelva. La comparación cualitativa no marca a ninguno de los dos modelos como más barato en entrada o salida, así que considéralos aproximadamente al mismo precio y consulta la tabla en vivo para los números actuales.
Para la mayoría de la generación de imágenes del día a día, la pregunta práctica es cuánto control necesitas. Si estás iterando sobre un prompt y quieres ajustar temperature o top_p, o quieres acotar la generación con max_tokens, Meta: Muse Image te da esas palancas y es el objetivo más cómodo. Si tus prompts son largos, por ejemplo un brief detallado más varias imágenes de referencia, o estás introduciendo una gran cantidad de contexto textual junto con la entrada de imagen, Tencent: Hy Image 3.5 Preview es la mejor opción porque su ventana de contexto es más grande. Si tus prompts son cortos y no piensas tocar los parámetros de muestreo, cualquiera de los dos modelos hará el trabajo, y el factor decisivo pasa a ser lo que muestre la tabla de precios en vivo en el momento en que construyas la solicitud.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la misma URL base, envías la misma solicitud estilo chat completions con tu contenido de texto e imagen, y te autenticas con la misma clave. El único campo que cambia es el id de modelo: usa meta/muse-image para enrutar a Meta: Muse Image, o tencent/hy-image-v3.5-preview para enrutar a Tencent: Hy Image 3.5 Preview. Eso significa que puedes mantener una sola ruta de código, intercambiar el id desde la configuración, y comparar los dos con tus propios prompts sin reescribir el manejo de solicitudes. Si ya tienes valores de parámetros establecidos para el modelo de Meta, recuerda que el modelo de Tencent no anuncia soporte para ellos, así que mantén esos ajustes fuera de la solicitud cuando cambies.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "meta/muse-image" a "tencent/hy-image-v3.5-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.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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