Elorian: Glimpse는 Elorian의 텍스트 모델로, 2026-10-17에 출시되었습니다. Tencent: Hy4 preview는 Tencent의 텍스트 모델로, 2026-08-28에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 출력을 내는 chat 모델로 제공되므로, 요청의 기본 형태는 어느 쪽이든 동일합니다.
가장 뚜렷한 차이는 컨텍스트와 입력 모달리티에 있습니다. Hy4 preview는 텍스트만 받지만, 컨텍스트 윈도우가 1048576 토큰으로 Glimpse가 허용하는 262144 토큰의 네 배입니다. Glimpse는 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받으므로 둘 중 유일하게 스크린샷, 다이어그램 또는 클립을 직접 볼 수 있습니다. 파라미터에서는 둘이 크게 겹칩니다. 둘 다 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, reasoning, include_reasoning, logprobs, top_logprobs, temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, logit_bias, stop을 지원합니다. Hy4 preview는 max_completion_tokens, parallel_tool_calls, reasoning_effort, seed를 추가로 지원합니다. Glimpse는 같은 역할의 max_tokens를 추가로 지원하며 그 외 독점 기능은 없습니다. 어느 쪽도 상대가 완전히 lacking한 기능을 가진 것은 아니므로, 결정은 컨텍스트 크기, 미디어 입력, 가격으로 귀결됩니다.
대부분의 일상적인 작업에서는 가지고 있는 입력을 기준으로 고르면 됩니다. 작업이 순수 텍스트이고 프롬프트가 매우 큰 경우, 예를 들어 긴 코드베이스, 문서 더미 또는 긴 대화 기록이라면 Hy4 preview가 자연스러운 선택입니다. 컨텍스트 윈도우가 둘 중 더 크기 때문입니다. 작업에 이미지나 비디오가 포함된다면 Glimpse가 유일한 선택입니다. Hy4 preview는 텍스트만 받기 때문입니다. 일반적인 크기의 텍스트 프롬프트라면 둘 다 실행 가능하며, 도구 및 구조화 출력 지원이 동일하므로 도구 스키마나 JSON 응답 형식을 다시 작성하지 않고도 둘 사이를 바꿀 수 있습니다. 가격에서는 Glimpse가 입력에서 둘 중 더 저렴하고, Hy4 preview는 출력에서 둘 중 더 저렴하므로, 전체적으로 더 저렴한 모델은 입력 대 출력 비율에 따라 달라집니다. 현재 수치는 이 페이지의 실시간 가격표를 확인하세요.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환이기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 키를 보내고, model 필드를 설정하면 됩니다. Glimpse를 사용하려면 model id를 "elorian/glimpse"로 설정합니다. Hy4 preview를 사용하려면 "tencent/hy4-preview"로 설정합니다. 요청 본문의 나머지는 messages, temperature, tools, response_format 등을 포함해 그대로 유지됩니다. 이미 OpenAI SDK용 코드를 작성해 두었다면 변경은 문자열 하나입니다. 이 덕분에 요청별 라우팅도 쉬워져, 같은 애플리케이션에서 미디어 프롬프트는 Glimpse로, 매우 긴 텍스트 프롬프트는 Hy4 preview로 보낼 수 있습니다.
다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 텍스트만 다루고 프롬프트가 262144 토큰 안에 여유 있게 들어간다면, Glimpse는 동일한 도구 및 구조화 출력 지원을 더 저렴한 입력으로 제공하며, 이는 매 호출마다 많은 컨텍스트를 보낼 때 중요합니다. 반대로 재현 가능한 실행이 필요하다면 seed를 받는 쪽은 Hy4 preview이고, 모델이 추론에 얼마나 많은 자원을 쓸지 조정하고 싶다면 역시 reasoning_effort가 있는 쪽이 Hy4 preview입니다. Glimpse에는 둘 다에 해당하는 기능이 없습니다. 따라서 선택은 순수한 성능보다는 이러한 특정 차이 중 여러분의 워크로드가 실제로 건드리는 것이 무엇인지에 더 관한 것입니다.