Meta: Muse Image contro Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Un confronto fianco a fianco tra Meta: Muse Image (8,38 USD / 1M token (≈ 7,47 €)) e Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 USD / 1M token (≈ 4,99 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Meta: Muse Image | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Fornitore | Meta | Tencent |
| Input immagine | 8,38 USD / 1M token (≈ 7,47 €) | 5,60 USD / 1M token (≈ 4,99 €) |
| Output immagine | 8,38 USD / 1M token (≈ 7,47 €) | 5,60 USD / 1M token (≈ 4,99 €) |
| Finestra di contesto | 65.536 | 100.000 |
| Output massimo | 58.982 | 90.000 |
| Ingresso | text, image | text, image |
| Uscita | image | image |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 26 ago 2026 | 5 ott 2026 |
Differenze principali
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview legge 1.5× più contesto (100.000 token).
Nel dettaglio
Meta: Muse Image è un modello di generazione di immagini di Meta, pubblicato con il model id meta/muse-image. Tencent: Hy Image 3.5 Preview è un modello di generazione di immagini di Tencent, pubblicato con il model id tencent/hy-image-v3.5-preview. Entrambi si collocano nella stessa categoria su api14, quindi nessuno dei due è un modello di chat generale o di ragionamento che chiameresti per risposte testuali. Accettano input di testo e immagini e restituiscono output di immagini, il che li rende candidati per lo stesso slot in una pipeline: prompt in ingresso, immagine in uscita. La scelta tra loro dipende dalla dimensione del contesto e dal controllo dei parametri, non da una differenza nel tipo di artefatto che producono.
La differenza più evidente è la finestra di contesto. Tencent: Hy Image 3.5 Preview accetta fino a 100000 token, mentre Meta: Muse Image accetta fino a 65536 token, quindi il modello Tencent è quello con il contesto più ampio. Entrambi accettano testo e immagini come input ed entrambi emettono immagini come output, quindi non c'è alcun divario di modalità da valutare. Dove divergono nuovamente è nei parametri supportati. Meta: Muse Image espone max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k e top_p, quindi puoi regolare il comportamento di campionamento e limitare la lunghezza dell'output dal corpo della richiesta. Tencent: Hy Image 3.5 Preview non elenca alcun parametro supportato, il che significa che invii il prompt e prendi quello che il modello restituisce. Il confronto qualitativo non indica nessuno dei due modelli come più economico in input o output, quindi trattali come circa allo stesso prezzo e controlla la tabella live per i numeri attuali.
Per la maggior parte della generazione di immagini quotidiana, la domanda pratica è quanto controllo ti serve. Se stai iterando su un prompt e vuoi ritoccare temperature o top_p, oppure vuoi limitare la generazione con max_tokens, Meta: Muse Image ti offre queste manopole ed è il target più comodo. Se i tuoi prompt sono lunghi, per esempio un brief dettagliato più diverse immagini di riferimento, oppure stai inserendo una grande quantità di contesto testuale insieme all'input di immagini, Tencent: Hy Image 3.5 Preview è più adatto perché la sua finestra di contesto è più ampia. Se i tuoi prompt sono brevi e non intendi toccare i parametri di campionamento, entrambi i modelli faranno il lavoro, e il fattore decisivo diventa ciò che mostra la tabella dei prezzi live nel momento in cui costruisci la richiesta.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client allo stesso base URL, invii la stessa richiesta in stile chat completions con i tuoi contenuti di testo e immagini, e ti autentichi con la stessa chiave. L'unico campo che cambia è il model id: usa meta/muse-image per indirizzare a Meta: Muse Image, oppure tencent/hy-image-v3.5-preview per indirizzare a Tencent: Hy Image 3.5 Preview. Questo significa che puoi mantenere un unico percorso di codice, scambiare l'id dalla configurazione e confrontare i due sui tuoi prompt senza riscrivere la gestione delle richieste. Se hai già impostato valori dei parametri per il modello Meta, ricorda che il modello Tencent non dichiara il supporto per essi, quindi tieni quelle impostazioni fuori dalla richiesta quando passi all'altro.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "meta/muse-image" a "tencent/hy-image-v3.5-preview", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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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