GPT-5 Image Mini 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।

OpenAI: GPT-5 Image Mini बनाम Tencent: Hy Image 3.5 Preview

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: GPT-5 Image Mini ($8.75 / 1M टोकन (≈ ₹823.72)) 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

	OpenAI: GPT-5 Image Mini	Tencent: Hy Image 3.5 Preview
प्रोवाइडर	OpenAI	Tencent
इनपुट	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹823.72)	-
आउटपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97)	-
कैश रीड	$0.88 / 1M टोकन (≈ ₹82.37)	-
इमेज आउटपुट	$28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,635.90)	$5.60 / 1M टोकन (≈ ₹527.18)
वेब सर्च	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,294.87)	-
इमेज इनपुट	-	$5.60 / 1M टोकन (≈ ₹527.18)
संदर्भ विंडो	4,00,000	1,00,000
अधिकतम आउटपुट	1,28,000	90,000
इनपुट	file, image, text	text, image
आउटपुट	image, text	image
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	16 अक्टू॰ 2025	5 अक्टू॰ 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-5 Image Mini 4.0× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
सिर्फ OpenAI: GPT-5 Image Mini संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ OpenAI: GPT-5 Image Mini reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।

विस्तार से

OpenAI: GPT-5 Image Mini एक इमेज मॉडल है जो OpenAI से आता है, जिसे 16 October 2025 को रिलीज़ किया गया था। Tencent: Hy Image 3.5 Preview एक इमेज मॉडल है जो Tencent से आता है, जिसे 5 October 2026 को रिलीज़ किया गया था। दोनों इमेज श्रेणी में आते हैं, इसलिए दोनों उस काम के लिए हैं जहाँ तस्वीरें या तो इनपुट हों, आउटपुट हों, या दोनों। शीर्ष स्तर पर मुख्य अंतर यह है कि इन्हें कौन चलाता है और प्रत्येक कॉलर के लिए कितनी सतह उजागर करता है।

क्षमता का अंतर नामकरण से अधिक व्यापक है। GPT-5 Image Mini फ़ाइल, इमेज और टेक्स्ट को इनपुट के रूप में लेता है और आउटपुट के रूप में इमेज और टेक्स्ट लौटा सकता है, जबकि Hy Image 3.5 Preview टेक्स्ट और इमेज को इनपुट के रूप में लेता है और केवल इमेज लौटाता है। GPT-5 Image Mini में 400000 टोकन का बहुत बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो भी है, जबकि Tencent मॉडल में 100000 है, इसलिए यह एक ही अनुरोध में बहुत अधिक सामग्री रख सकता है। इसके अलावा, GPT-5 Image Mini दोनों में से एकमात्र है जिसमें स्ट्रक्चर्ड आउटपुट समर्थन है और एकमात्र है जिसमें रीज़निंग समर्थन है, और यह temperature, top_p, max_tokens, seed, logprobs, response_format और verbosity सहित कई पैरामीटर उजागर करता है। Hy Image 3.5 Preview किसी भी समर्थित पैरामीटर को सूचीबद्ध नहीं करता, जिसका अर्थ है कि आपको बहुत संकीर्ण नियंत्रण सतह मिलती है। गुणात्मक तुलना GPT-5 Image Mini को बड़े कॉन्टेक्स्ट मॉडल, एकमात्र स्ट्रक्चर्ड मॉडल और एकमात्र रीज़निंग मॉडल के रूप में चिह्नित करती है। किसी भी पक्ष को इनपुट या आउटपुट पर सस्ता नहीं बताया गया है, इसलिए उन्हें लगभग समान कीमत वाला मानें, बजाय यह मानने के कि एक दूसरे को कम करता है।

व्यावहारिक चयन के लिए, GPT-5 Image Mini तब चुनें जब कार्य को एक से अधिक इमेज वापस चाहिए। यदि आप चाहते हैं कि मॉडल इस पर विचार करे कि वह क्या उत्पन्न कर रहा है, पिक्सेल के साथ या उसके बजाय स्ट्रक्चर्ड डेटा लौटाए, या प्रतिक्रिया में टेक्स्ट और इमेज का मिश्रण स्वीकार करे, तो यह यहाँ एकमात्र विकल्प है जो ऐसा कर सकता है। इसकी 400000 टोकन विंडो उन कार्यों के लिए भी उपयुक्त है जहाँ आप लंबे दस्तावेज़, कई संदर्भ इमेज या प्रॉम्प्ट के साथ एक बड़ी फ़ाइल डाल रहे हैं। Hy Image 3.5 Preview सरल उपकरण है: टेक्स्ट और इमेज इन, इमेज आउट। यदि आपकी पाइपलाइन को केवल प्रॉम्प्ट और वैकल्पिक संदर्भ इमेज से इमेज उत्पन्न करनी है, और आपको पैरामीटर, रीज़निंग ट्रेस या स्ट्रक्चर्ड पेलोड की आवश्यकता नहीं है, तो यह अतिरिक्त मशीनरी के बिना उस मामले को कवर करता है। चूंकि डेटा में कीमतें अलग नहीं हैं, निर्णय लागत के बजाय मोडालिटी और नियंत्रण आवश्यकताओं पर आधारित होना चाहिए।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है क्योंकि गेटवे OpenAI-संगत है। आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, सामान्य चैट कम्प्लीशन्स आकार में अनुरोध भेजें, और केवल मॉडल आईडी स्ट्रिंग बदलें। जब आप OpenAI मॉडल चाहते हैं तो "openai/gpt-5-image-mini" का उपयोग करें और जब आप Tencent मॉडल चाहते हैं तो "tencent/hy-image-v3.5-preview" का उपयोग करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ वहीं रहता है, हालाँकि आपको याद रखना चाहिए कि temperature, seed या response_format जैसे पैरामीटर केवल उसी मॉडल पर प्रभाव डालेंगे जो उनका समर्थन करता है, जो इस जोड़ी में GPT-5 Image Mini है।

एक मामला ऐसा है जहाँ Tencent मॉडल दोनों में से अधिक सीमित होने के बावजूद बेहतर चयन बना रहता है। यदि आपका एप्लिकेशन विशुद्ध रूप से टेक्स्ट और इमेज इनपुट से इमेज जनरेशन है, और आपको रीज़निंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट या बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो की कोई आवश्यकता नहीं है, तो Hy Image 3.5 Preview काम से बिल्कुल मेल खाता है। वहाँ GPT-5 Image Mini जोड़ने से आपको ऐसी क्षमताएँ मिलेंगी जिन्हें आप कभी कॉल नहीं करते, इसलिए संकीर्ण मॉडल उस विशिष्ट वर्कफ़्लो के लिए अधिक साफ़ फिट है।

एक string से बदलें

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

OpenAI: GPT-5 Image Mini 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"));

OpenAI: GPT-5 Image Mini बनाम Tencent: Hy Image 3.5 Preview

स्पेसिफिकेशन

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