Krea: K3 Edit 대 Tencent: Hy Image 3.5 Preview
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Krea: K3 Edit(US$0.11 / 이미지 (≈ ₩142))와(과) Tencent: Hy Image 3.5 Preview(US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Krea: K3 Edit | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Krea | Tencent |
| 이미지 출력 | US$0.11 / 이미지 (≈ ₩142) | US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547) |
| 이미지 입력 | US$0.04 / 이미지 (≈ ₩47) | US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547) |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 100,000 |
| 최대 출력 | 58,982 | 90,000 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | image | image |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 15. | 2026. 10. 5. |
주요 차이점
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview는(은) 1.5배 더 긴 컨텍스트(100,000 토큰)를 읽습니다.
자세히 보기
Krea: K3 Edit는 Krea의 이미지 모델이고, Tencent: Hy Image 3.5 Preview는 Tencent의 이미지 모델입니다. 둘 다 이미지 카테고리에 속하고, 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받으며, 둘 다 이미지 출력만 반환합니다. data api14가 가진 것 중 어느 쪽도 지원되는 파라미터를 노출하지 않으므로, temperature나 top_p 같은 조정 가능한 손잡이를 기준으로 둘 중 하나를 고르는 것이 아닙니다. 두 제공자의 출시 날짜는 서로 가깝습니다. Hy Image 3.5 Preview는 2026-10-05에, K3 Edit는 2026-10-15에 등록되어 있으므로, 어느 쪽도 다른 쪽에 비해 레거시 옵션이 아닙니다.
가장 명확하게 측정 가능한 차이는 컨텍스트 길이입니다. Hy Image 3.5 Preview는 최대 100000 토큰을 받아들이고, K3 Edit는 최대 65536 토큰을 받아들입니다. 따라서 더 큰 컨텍스트 윈도우를 가진 모델은 Tencent이며, 이는 프롬프트에 긴 지시, 여러 참조 이미지, 또는 이미지 입력과 함께 많은 양의 보조 텍스트가 포함될 때 중요합니다. 모달리티에서는 둘이 동일합니다. 텍스트와 이미지 입력, 이미지 출력입니다. 정성적 비교는 도구 사용, 구조화된 출력, 추론에 대해 차이를 표시하지 않으며, 입력이나 출력에서 어느 한쪽이 더 저렴하다고 식별하지도 않으므로, 가격은 대략 비슷하다고 보고 한쪽이 예산 선택이라고 가정하기보다 이 페이지의 실시간 가격 표에서 현재 수치를 확인하세요.
일상적인 작업에서 결정은 보통 모델에 한 번에 얼마나 많이 넣는지로 귀결됩니다. 요청이 하나 또는 두 개의 참조 이미지와 함께 짧은 프롬프트라면, K3 Edit는 합리적인 기본값이며 더 작은 컨텍스트 상한이 제약이 되는 경우는 드뭅니다. 긴 브리프, 많은 참조 이미지, 또는 확장된 스타일 지침을 단일 호출로 보내는 경우, Hy Image 3.5 Preview는 요청을 줄이거나 나누기 전에 더 많은 여유를 줍니다. 어느 모델도 도구 호출이나 구조화된 출력 같은 추가 기능을 광고하지 않으므로, 한쪽을 다른 쪽보다 선호할 기능 기반 이유는 없습니다. 컨텍스트 윈도우가 데이터가 뒷받침하는 주요 차이 축입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 API를 노출하기 때문입니다. 동일한 엔드포인트에 동일한 요청 형태로 요청을 보내며, 유일한 변경은 모델 id 문자열입니다. Krea의 모델을 원하면 "krea/k3-edit"를 사용하고, Tencent의 모델을 원하면 "tencent/hy-image-v3.5-preview"를 사용하세요. 텍스트와 이미지 입력은 어느 쪽이든 같은 필드에 들어가고, 응답은 두 경우 모두 이미지 출력으로 돌아옵니다. 이 덕분에 전환이 저렴합니다. 하나의 클라이언트 구현을 유지하고, 모델 id를 바꾸고, 요청 처리를 다시 작성하지 않고도 자신의 입력에서 결과를 비교할 수 있습니다.
하나를 확정하기보다 둘 다 구성해 두는 근거가 있습니다. 대부분의 이미지 생성에 Krea로 표준화했는데 특정 작업이 훨씬 더 긴 결합 프롬프트와 참조 세트를 필요로 한다면, 그 단일 요청을 "tencent/hy-image-v3.5-preview"로 라우팅하는 것은 한 줄 변경이며 작업을 나누는 것을 피할 수 있습니다. 반대의 경우도 성립합니다. 기본적으로 Tencent를 선호하지만 같은 입력에서 Krea의 출력을 테스트하고 싶은 경우입니다. 모달리티와 지원되는 파라미터가 일치하므로, 요청 파이프라인에서 모델 id 외에는 아무것도 바꿀 필요가 없습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "krea/k3-edit"에서 "tencent/hy-image-v3.5-preview"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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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