OpenAI: GPT-5 Image Mini 対 Tencent: Hy Image 3.5 Preview
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、OpenAI: GPT-5 Image Mini（$8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381)）とTencent: Hy Image 3.5 Preview（$5.60 / 100万トークン (≈ ￥884)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| OpenAI: GPT-5 Image Mini | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| プロバイダー | OpenAI | Tencent |
| 入力 | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381) | - |
| 出力 | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) | - |
| キャッシュ読み取り | $0.88 / 100万トークン (≈ ￥138) | - |
| 画像出力 | $28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419) | $5.60 / 100万トークン (≈ ￥884) |
| ウェブ検索 | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) | - |
| 画像入力 | - | $5.60 / 100万トークン (≈ ￥884) |
| コンテキストウィンドウ | 400,000 | 100,000 |
| 最大出力 | 128,000 | 90,000 |
| 入力 | file, image, text | text, image |
| 出力 | image, text | image |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2025/10/16 | 2026/10/05 |
主な違い
- OpenAI: GPT-5 Image Miniは4.0倍長いコンテキスト（400,000トークン）を読み取れます。
- 構造化JSON出力に対応しているのはOpenAI: GPT-5 Image Miniだけです。
- 推論の強度の調整に対応しているのはOpenAI: GPT-5 Image Miniだけです。
詳しく見る
OpenAI: GPT-5 Image Mini は OpenAI の画像モデルで、2025年10月16日にリリースされました。Tencent: Hy Image 3.5 Preview は Tencent の画像モデルで、2026年10月5日にリリースされました。どちらも画像カテゴリに属するため、画像が入力、出力、またはその両方である作業を想定しています。最上位レベルでの主な違いは、誰が運用しているかと、呼び出し元にどれだけの表面積を公開しているかです。
能力の差は名前から連想されるよりも大きいです。GPT-5 Image Mini は file、image、text を入力として受け取り、image と text を出力として返せますが、Hy Image 3.5 Preview は text と image を入力として受け取り、image のみを返します。GPT-5 Image Mini はまた、400000 トークンというはるかに大きなコンテキストウィンドウを持ち、Tencent モデルの 100000 トークンと対比されるため、1回のリクエストでより多くの素材を保持できます。さらに、GPT-5 Image Mini はこの2つの中で構造化出力をサポートする唯一のモデルであり、推論をサポートする唯一のモデルでもあり、temperature、top_p、max_tokens、seed、logprobs、response_format、verbosity を含む長いパラメータ一覧を公開しています。Hy Image 3.5 Preview はサポートされるパラメータを一切列挙していないため、得られる制御面はかなり狭くなります。定性的比較では、GPT-5 Image Mini がより大きなコンテキストモデル、唯一の構造化モデル、唯一の推論モデルとして示されています。入力または出力で安価であるとどちらも示されていないため、一方が他方を下回ると仮定するのではなく、ほぼ同じ価格として扱ってください。
実用的な選択としては、タスクが単一の画像を返す以上のことを必要とする場合は GPT-5 Image Mini を選んでください。モデルに生成内容について推論させたい、ピクセルと並べて、またはピクセルの代わりに構造化データを返させたい、あるいは応答でテキストと画像の混在を受け入れたい場合、ここでそれができる唯一の選択肢です。その 400000 トークンのウィンドウは、長い文書、多数の参照画像、または大きなファイルをプロンプトと一緒に投入する作業にも適しています。Hy Image 3.5 Preview はより単純なツールです。text と image を入力し、image を出力します。パイプラインがプロンプトと任意の参照画像から画像を生成するだけでよく、パラメータ、推論トレース、構造化ペイロードを必要としないなら、余分な仕組みなしでそのケースをカバーします。データでは価格が差別化されていないため、判断はコストではなくモダリティと制御の必要性に基づくべきです。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も、ゲートウェイが OpenAI 互換であるため同じように動作します。既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、通常の chat completions 形式でリクエストを送信し、変更するのは model id 文字列だけです。OpenAI モデルが必要な場合は "openai/gpt-5-image-mini" を、Tencent モデルが必要な場合は "tencent/hy-image-v3.5-preview" を使用してください。リクエストボディのその他はすべてそのままですが、temperature、seed、response_format などのパラメータはそれらをサポートするモデルでのみ有効であり、このペアでは GPT-5 Image Mini であることを覚えておく必要があります。
Tencent モデルの方が制限が多いにもかかわらず、より良い選択であり続けるケースが1つあります。アプリケーションが text と image 入力からの純粋な画像生成であり、推論、構造化出力、大きなコンテキストウィンドウを必要としないなら、Hy Image 3.5 Preview はその仕事に正確に合致します。そこに GPT-5 Image Mini を追加すると、決して呼び出さない能力が得られるため、その特定のワークフローにはより狭いモデルの方がより適した選択です。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"openai/gpt-5-image-mini"から"tencent/hy-image-v3.5-preview"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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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