Muse Image vs Hy Image 3.5 Preview: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Meta: Muse Image बनाम Tencent: Hy Image 3.5 Preview

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Muse Image ($8.38 / 1M टोकन (≈ ₹789.19)) और Tencent: Hy Image 3.5 Preview ($5.60 / 1M टोकन (≈ ₹527.18)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Muse Image	Tencent: Hy Image 3.5 Preview
प्रोवाइडर	Meta	Tencent
इमेज इनपुट	$8.38 / 1M टोकन (≈ ₹789.19)	$5.60 / 1M टोकन (≈ ₹527.18)
इमेज आउटपुट	$8.38 / 1M टोकन (≈ ₹789.19)	$5.60 / 1M टोकन (≈ ₹527.18)
संदर्भ विंडो	65,536	1,00,000
अधिकतम आउटपुट	58,982	90,000
इनपुट	text, image	text, image
आउटपुट	image	image
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	26 अग॰ 2026	5 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

Tencent: Hy Image 3.5 Preview 1.5× ज़्यादा context पढ़ता है (1,00,000 tokens)।

विस्तार से

मेटा: म्यूज़ इमेज, मेटा का एक इमेज जनरेशन मॉडल है, जिसे मॉडल आईडी meta/muse-image के तहत प्रकाशित किया गया है। टेनसेंट: हाय इमेज 3.5 प्रीव्यू, टेनसेंट का एक इमेज जनरेशन मॉडल है, जिसे मॉडल आईडी tencent/hy-image-v3.5-preview के तहत प्रकाशित किया गया है। दोनों api14 पर एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी सामान्य चैट या रीज़निंग मॉडल नहीं है जिसे आप टेक्स्ट उत्तरों के लिए कॉल करेंगे। ये टेक्स्ट और इमेज इनपुट लेते हैं और इमेज आउटपुट लौटाते हैं, जिससे ये एक पाइपलाइन में एक ही स्लॉट के उम्मीदवार बनते हैं: प्रॉम्प्ट अंदर, तस्वीर बाहर। इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि ये किस प्रकार का आर्टिफैक्ट बनाते हैं, यह अंतर नहीं, बल्कि कॉन्टेक्स्ट साइज़ और पैरामीटर नियंत्रण है।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट विंडो का है। टेनसेंट: हाय इमेज 3.5 प्रीव्यू अधिकतम 100000 टोकन स्वीकार करता है, जबकि मेटा: म्यूज़ इमेज अधिकतम 65536 टोकन स्वीकार करता है, इसलिए बड़े कॉन्टेक्स्ट वाला मॉडल टेनसेंट का है। दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करते हैं और दोनों आउटपुट के रूप में इमेज देते हैं, इसलिए तौलने के लिए कोई मोडैलिटी अंतर नहीं है। जहां ये फिर अलग होते हैं वह समर्थित पैरामीटर हैं। मेटा: म्यूज़ इमेज max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k और top_p को उजागर करता है, इसलिए आप रिक्वेस्ट बॉडी से सैंपलिंग व्यवहार को ट्यून कर सकते हैं और आउटपुट लंबाई को सीमित कर सकते हैं। टेनसेंट: हाय इमेज 3.5 प्रीव्यू कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता, जिसका अर्थ है कि आप अपना प्रॉम्प्ट भेजते हैं और जो मॉडल लौटाता है वह ले लेते हैं। गुणात्मक तुलना किसी भी मॉडल को इनपुट या आउटपुट पर सस्ता नहीं बताती, इसलिए इन्हें लगभग समान कीमत वाला मानें और वर्तमान आंकड़ों के लिए लाइव तालिका देखें।

अधिकांश रोज़मर्रा की इमेज जनरेशन के लिए, व्यावहारिक सवाल यह है कि आपको कितना नियंत्रण चाहिए। यदि आप किसी प्रॉम्प्ट पर पुनरावृत्ति कर रहे हैं और temperature या top_p को थोड़ा बदलना चाहते हैं, या आप max_tokens के साथ जनरेशन को सीमित करना चाहते हैं, तो मेटा: म्यूज़ इमेज आपको ये नियंत्रण देता है और अधिक सुविधाजनक लक्ष्य है। यदि आपके प्रॉम्प्ट लंबे हैं, उदाहरण के लिए एक विस्तृत ब्रीफ़ के साथ कई संदर्भ इमेज, या आप इमेज इनपुट के साथ बड़ी मात्रा में टेक्स्टुअल कॉन्टेक्स्ट भी दे रहे हैं, तो टेनसेंट: हाय इमेज 3.5 प्रीव्यू बेहतर फिट है क्योंकि इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है। यदि आपके प्रॉम्प्ट छोटे हैं और आप सैंपलिंग पैरामीटर को छूने का इरादा नहीं रखते, तो कोई भी मॉडल काम कर देगा, और निर्णायक कारक वह बन जाता है जो लाइव मूल्य तालिका उस समय दिखाती है जब आप रिक्वेस्ट बनाते हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को उसी बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने टेक्स्ट और इमेज कंटेंट के साथ वही चैट कम्प्लीशन्स शैली की रिक्वेस्ट भेजते हैं, और उसी कुंजी से प्रमाणित करते हैं। केवल बदलने वाला फ़ील्ड मॉडल आईडी है: मेटा: म्यूज़ इमेज पर रूट करने के लिए meta/muse-image उपयोग करें, या टेनसेंट: हाय इमेज 3.5 प्रीव्यू पर रूट करने के लिए tencent/hy-image-v3.5-preview उपयोग करें। इसका मतलब है कि आप एक ही कोड पथ रख सकते हैं, कॉन्फ़िगरेशन से आईडी बदल सकते हैं, और रिक्वेस्ट हैंडलिंग को फिर से लिखे बिना अपने प्रॉम्प्ट पर दोनों की तुलना कर सकते हैं। यदि आपके पास मेटा मॉडल के लिए पहले से पैरामीटर मान सेट हैं, तो याद रखें कि टेनसेंट मॉडल उनके लिए समर्थन की घोषणा नहीं करता, इसलिए स्विच करते समय उन सेटिंग्स को रिक्वेस्ट से बाहर रखें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "meta/muse-image" से "tencent/hy-image-v3.5-preview" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Meta: Muse Image विवरण और प्लेग्राउंड →Tencent: Hy Image 3.5 Preview विवरण और प्लेग्राउंड →

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"));

Meta: Muse Image बनाम Tencent: Hy Image 3.5 Preview

स्पेसिफिकेशन

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