Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector lawan Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Perbandingan berdampingan Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector (US$1,05 / gambar (≈ Rp 19.004)) dan Tencent: Hy Image 3.5 Preview (US$5,60 / 1 jt token (≈ Rp 101.354)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Penyedia | Recraft | Tencent |
| Output gambar | US$1,05 / gambar (≈ Rp 19.004) | US$5,60 / 1 jt token (≈ Rp 101.354) |
| Input gambar | - | US$5,60 / 1 jt token (≈ Rp 101.354) |
| Jendela konteks | 65.536 | 100.000 |
| Output maks. | 58.982 | 90.000 |
| Masukan | text, image | text, image |
| Keluaran | image | image |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 13 Mei 2026 | 5 Okt 2026 |
Perbedaan utama
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview membaca konteks 1.5× lebih banyak (100.000 token).
Lebih mendalam
Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector adalah model gambar dari Recraft, dirilis pada 2026-05-13. Tencent: Hy Image 3.5 Preview adalah model gambar dari Tencent, dirilis pada 2026-10-05. Keduanya berada dalam kategori yang sama di api14, jadi keduanya bukan model teks atau penalaran yang akan Anda panggil untuk chat completions. Keduanya menerima input teks dan gambar serta mengembalikan output gambar, yang menjadikannya kandidat untuk slot yang sama dalam sebuah pipeline: Anda mendeskripsikan apa yang Anda inginkan, secara opsional melampirkan gambar referensi, dan mendapatkan gambar kembali.
Perbedaan utama yang dapat diukur adalah konteks. Tencent: Hy Image 3.5 Preview memiliki jendela konteks 100000 token, sedangkan Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector memiliki 65536 token, jadi model Tencent adalah yang memiliki konteks lebih besar. Itu penting ketika prompt Anda panjang, ketika Anda memasukkan gambar referensi yang besar atau beberapa di antaranya, atau ketika permintaan membawa banyak detail deskriptif yang harus tetap utuh. Modalitas input dan output sebaliknya sama pada keduanya, dan tidak ada model yang mencantumkan parameter yang didukung, jadi Anda tidak boleh mengharapkan untuk menyetel perilaku sampling melalui field tambahan. Perbandingan kualitatif tidak menandai salah satu model sebagai lebih murah pada input atau output, jadi anggap keduanya sekitar sama harganya dan periksa tabel langsung untuk angka terkini.
Untuk pemilihan praktis, mulailah dari tugasnya bukan dari mereknya. Jika prompt Anda pendek dan materi referensinya ringan, kedua model cocok dan Anda dapat memilih berdasarkan kualitas output dari pengujian Anda sendiri. Jika Anda bekerja dengan prompt yang panjang dan sangat spesifik atau input gambar yang besar dan Anda menginginkan ruang paling lega sebelum apa pun terpotong, konteks yang lebih besar pada Tencent: Hy Image 3.5 Preview adalah alasan konkret untuk memilihnya. Jika Anda sudah menyetel prompt terhadap Recraft V4.1 Pro Vector dan prompt tersebut berperilaku baik dalam konteksnya, tidak ada kesenjangan kemampuan yang tercantum di sini yang memaksa Anda untuk beralih.
Memanggil salah satunya melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena gateway ini mengekspos API yang kompatibel dengan OpenAI. Anda mengirim permintaan Anda ke endpoint yang sama dengan bentuk permintaan yang sama, dan satu-satunya hal yang berubah adalah model id. Gunakan "recraft/recraft-v4.1-pro-vector" untuk model Recraft dan "tencent/hy-image-v3.5-preview" untuk model Tencent. Input teks dan gambar Anda masuk seperti biasa, dan gambar kembali dalam respons. Ini berarti Anda dapat mempertahankan satu klien, satu set kode retry dan logging, dan satu tempat di mana model id dikonfigurasi, lalu beralih antara keduanya dengan mengedit satu string itu.
Itu juga memberi Anda jalur fallback yang bersih. Jika salah satu model tidak tersedia atau outputnya tidak cocok untuk permintaan tertentu, Anda dapat mengarahkan panggilan yang sama ke id lainnya tanpa menulis ulang integrasi Anda. Karena keduanya berbagi modalitas input dan output dan tidak ada yang mengekspos parameter tambahan, penukaran hampir seperti perubahan drop-in, dengan jendela konteks menjadi satu perbedaan yang perlu diperhatikan ketika Anda memindahkan prompt panjang dari model Tencent ke model Recraft.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "recraft/recraft-v4.1-pro-vector" ke "tencent/hy-image-v3.5-preview", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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"));
Perbandingan lainnya
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router lawan Auto Code