OpenAI: GPT-5 Image Mini contra Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Una comparativa lado a lado de OpenAI: GPT-5 Image Mini (8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,79 €)) 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
| OpenAI: GPT-5 Image Mini | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | Tencent |
| Entrada | 8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,79 €) | - |
| Salida | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) | - |
| Lectura de caché | 0,88 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,78 €) | - |
| Salida de imagen | 28,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 24,93 €) | 5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €) |
| Búsqueda web | 35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,17 €) | - |
| Entrada de imagen | - | 5,60 US$ / 1M fragmentos (≈ 4,99 €) |
| Ventana de contexto | 400.000 | 100.000 |
| Salida máxima | 128.000 | 90.000 |
| Entrada | file, image, text | text, image |
| Salida | image, text | image |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 16 oct 2025 | 5 oct 2026 |
Diferencias clave
- OpenAI: GPT-5 Image Mini lee 4.0× más contexto (400.000 tokens).
- Solo OpenAI: GPT-5 Image Mini admite salida JSON estructurada.
- Solo OpenAI: GPT-5 Image Mini admite control del esfuerzo de razonamiento.
En detalle
OpenAI: GPT-5 Image Mini es un modelo de imagen de OpenAI, lanzado el 16 de octubre de 2025. Tencent: Hy Image 3.5 Preview es un modelo de imagen de Tencent, lanzado el 5 de octubre de 2026. Ambos se sitúan en la categoría de imagen, por lo que ambos están pensados para trabajos en los que las imágenes son la entrada, la salida, o ambas. La principal diferencia a nivel general es quién los ejecuta y cuánta superficie expone cada uno al llamador.
La brecha de capacidades es más amplia de lo que sugiere el nombre. GPT-5 Image Mini toma archivo, imagen y texto como entrada y puede devolver imagen y texto como salida, mientras que Hy Image 3.5 Preview toma texto e imagen como entrada y devuelve solo imagen. GPT-5 Image Mini también cuenta con una ventana de contexto mucho mayor, de 400000 tokens frente a 100000 del modelo de Tencent, por lo que puede contener mucho más material en una sola solicitud. Además, GPT-5 Image Mini es el único de los dos con soporte de salida estructurada y el único con soporte de razonamiento, y expone una larga lista de parámetros que incluye temperature, top_p, max_tokens, seed, logprobs, response_format y verbosity. Hy Image 3.5 Preview no lista ningún parámetro soportado, lo que significa que obtienes una superficie de control mucho más estrecha. La comparación cualitativa marca a GPT-5 Image Mini como el modelo de mayor contexto, el único modelo estructurado y el único modelo de razonamiento. Ninguno de los dos está señalado como más barato en entrada o salida, así que trátalos como de precio similar en lugar de asumir que uno es más económico que el otro.
Para la selección práctica, recurre a GPT-5 Image Mini cuando la tarea necesita más que una sola imagen de vuelta. Si quieres que el modelo razone sobre lo que está produciendo, devuelva datos estructurados junto con los píxeles o en lugar de ellos, o acepte una mezcla de texto e imagen en la respuesta, es la única opción aquí que puede hacer eso. Su ventana de 400000 tokens también encaja en trabajos donde introduces documentos largos, muchas imágenes de referencia o un archivo grande junto con el prompt. Hy Image 3.5 Preview es la herramienta más simple: texto e imagen de entrada, imagen de salida. Si tu pipeline solo necesita una imagen generada a partir de un prompt más una imagen de referencia opcional, y no necesitas parámetros, trazas de razonamiento ni cargas estructuradas, cubre ese caso sin maquinaria adicional. Como el precio no está diferenciado en los datos, la decisión debe basarse en las necesidades de modalidad y control en lugar del coste.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la pasarela es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías una solicitud con la forma habitual de chat completions, y cambias solo la cadena del id del modelo. Usa "openai/gpt-5-image-mini" cuando quieras el modelo de OpenAI y "tencent/hy-image-v3.5-preview" cuando quieras el de Tencent. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud se queda donde está, aunque debes recordar que parámetros como temperature, seed o response_format solo surtirán efecto en el modelo que los soporta, que en este par es GPT-5 Image Mini.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "openai/gpt-5-image-mini" 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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