Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector contro Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Un confronto fianco a fianco tra Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector (1,05 USD / immagine (≈ 0,94 €)) e Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 USD / 1M token (≈ 5,02 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Fornitore | Recraft | Tencent |
| Output immagine | 1,05 USD / immagine (≈ 0,94 €) | 5,60 USD / 1M token (≈ 5,02 €) |
| Input immagine | - | 5,60 USD / 1M token (≈ 5,02 €) |
| 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 | 13 mag 2026 | 5 ott 2026 |
Differenze principali
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview legge 1.5× più contesto (100.000 token).
Nel dettaglio
Recraft V4.1 Pro Vector è un modello di immagini di Recraft, rilasciato il 2026-05-13. Tencent: Hy Image 3.5 Preview è un modello di immagini di Tencent, rilasciato il 2026-10-05. Entrambi rientrano nella stessa categoria su api14, quindi non sono modelli di testo o di ragionamento che useresti per le risposte conversazionali. Prendono come input testo e immagini e restituiscono output immagine, il che li rende candidati per lo stesso slot in un pipeline: descrivi ciò che desideri, alle opzioni allegare un'immagine di riferimento e ricevi un'immagine in cambio.
La differenza misurabile principale è il contesto. Tencent: Hy Image 3.5 Preview ha una finestra di contesto di 100000 token, mentre Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector ne ha 65536, quindi il modello Tencent è quello con il contesto più ampio. Questo è importante quando il tuo prompt è lungo, quando stai fornendo un'immagine di riferimento grande o diverse immagini, o quando la richiesta contiene molti dettagli descrittivi che devono rimanere intatti. Le modalità di input e output sono altrimenti le stesse per entrambi, e nessuno dei due modelli elenca i parametri supportati, quindi non dovresti aspettarti di regolare il comportamento del campionamento tramite campi aggiuntivi. Il confronto qualitativo non classifica nessuno dei due modelli come più economico in termini di input o output, quindi trattali come avere un prezzo simile e controllate la tabella in tempo per i valori attuali.
Per una selezione pratica, inizi con il compito piuttosto che con il marchio. Se i tuoi prompt sono brevi e il materiale di riferimento è leggero, entrambi i modelli vanno bene e puoi scegliere in base alla qualità dell'output dei tuoi test. Se stai lavorando con prompt lunghi e pesantemente specificati o con input di immagini grandi e vuoi il maggior margine prima che qualsiasi cosa venga troncata, il contesto più ampio di Tencent: Hy Image 3.5 Preview è il motivo concreto per sceglierlo. Se hai già ottimizzato i prompt contro Recraft V4.1 Pro Vector e si comportano bene all'interno del suo contesto, non c'è un divario di capacità elencato qui che forzi un cambio.
Chiamare uno dei due tramite api14 funziona allo stesso modo, perché il gateway espone un'API compatibile con OpenAI. Inviate la vostra richiesta allo stesso endpoint con la stessa forma di richiesta, e l'unica cosa che cambia è l'id del modello. Usate "recraft/recraft-v4.1-pro-vector" per il modello Recraft e "tencent/hy-image-v3.5-preview" per il modello Tencent. I vostri input di testo e immagine vanno come di consueto, e l'immagine torna nella risposta. Ciò significa che potete mantenere un unico client, un unico set di codice per i tentativi e il logging, e un unico posto dove è configurato l'id del modello, per poi passare da uno all'altro modificando quella singola stringa.
Questo vi offre anche un percorso di fallback pulito. Se un modello non è disponibile o il suo output non è adatto a una richiesta specifica, potete indirizzare la stessa chiamata all'altro id senza riscrivere la vostra integrazione. Poiché i due condividono le modalità di input e output e nessuno espone parametri extra, uno scambio è quasi un cambiamento plug-and-play, con la finestra di contesto che è l'unica differenza da monitorare quando si sposta un prompt lungo dal modello Tencent al modello Recraft.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "recraft/recraft-v4.1-pro-vector" 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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