Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector は Recraft の画像モデルで、2026-05-13 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、2026-10-05 にリリースされました。どちらも api14 上の同じカテゴリに属するため、チャット補完のために呼び出すテキストモデルや推論モデルではありません。テキストと画像を入力として受け取り、画像を出力として返すため、パイプライン内の同じスロットの候補になります。つまり、欲しいものを記述し、必要に応じて参照画像を添付すると、画像が返ってきます。
主な測定可能な違いはコンテキストです。Tencent: Hy Image 3.5 Preview のコンテキストウィンドウは 100000 トークンで、Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector は 65536 トークンなので、コンテキストが大きいのは Tencent のモデルです。これは、プロンプトが長い場合、大きな参照画像や複数の参照画像を入力する場合、またはリクエストに多くの説明的詳細が含まれ、それが損なわれずに残る必要がある場合に重要です。入出力モダリティはそれ以外は両者で同じで、どちらのモデルもサポートパラメータを列挙していないため、追加フィールドでサンプリング動作を調整することは期待しないでください。定性的比較では、どちらのモデルも入力または出力で安価であるとは示されていないため、ほぼ同じ価格として扱い、現在の数値はライブテーブルで確認してください。
実用的な選択では、ブランドではなくタスクから始めてください。プロンプトが短く、参照素材が軽い場合、どちらのモデルも適合し、自分のテストによる出力品質で選べます。長く詳細に指定されたプロンプトや大きな画像入力を扱い、何かが切り捨てられる前に最大の余裕が欲しい場合は、Tencent: Hy Image 3.5 Preview のより大きなコンテキストがそれを選ぶ具体的な理由です。すでに Recraft V4.1 Pro Vector に対してプロンプトを調整しており、そのコンテキスト内でうまく動作する場合、ここに記載されている能力差で切り替えを強制するものはありません。
どちらを api14 経由で呼び出す場合も同じように動作します。ゲートウェイが OpenAI 互換 API を公開しているためです。同じエンドポイントに同じリクエスト形状でリクエストを送信し、変わるのはモデル id だけです。Recraft モデルには "recraft/recraft-v4.1-pro-vector" を、Tencent モデルには "tencent/hy-image-v3.5-preview" を使用してください。テキストと画像の入力は通常どおり送信され、画像はレスポンスで返ります。つまり、1 つのクライアント、1 セットのリトライとログのコード、モデル id が設定される 1 か所を維持し、その単一の文字列を編集するだけで 2 つの間を切り替えられます。
これにより、クリーンなフォールバック経路も得られます。一方のモデルが利用できない場合、またはその出力が特定のリクエストに適さない場合、統合を書き直すことなく、同じ呼び出しを他方の id に向けられます。2 つは入出力モダリティを共有し、どちらも追加パラメータを公開していないため、交換はほぼドロップインの変更です。長いプロンプトを Tencent モデルから Recraft モデルへ移す際に注意すべき唯一の違いはコンテキストウィンドウです。