Meta: Muse Image 대 Tencent: Hy Image 3.5 Preview
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meta: Muse Image(US$8.38 / 100만 토큰 (≈ ₩11,298))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
| Meta: Muse Image | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Meta | Tencent |
| 이미지 입력 | US$8.38 / 100만 토큰 (≈ ₩11,298) | US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547) |
| 이미지 출력 | US$8.38 / 100만 토큰 (≈ ₩11,298) | 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. 8. 26. | 2026. 10. 5. |
주요 차이점
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview는(은) 1.5배 더 긴 컨텍스트(100,000 토큰)를 읽습니다.
자세히 보기
메타: Muse Image는 메타의 이미지 생성 모델이며 모델 id meta/muse-image로 게시됩니다. 텐센트: Hy Image 3.5 Preview는 텐센트의 이미지 생성 모델이며 모델 id tencent/hy-image-v3.5-preview로 게시됩니다. 둘 다 api14에서 같은 카테고리에 속하므로, 텍스트 답변을 위해 호출하는 일반 채팅이나 추론 모델이 아닙니다. 텍스트와 이미지를 입력으로 받고 이미지를 출력으로 반환하므로, 파이프라인의 같은 자리에 넣을 수 있는 후보입니다. 프롬프트를 넣으면 그림이 나옵니다. 둘 중 어느 것을 고르는지는 만들어내는 결과물의 종류 차이가 아니라 컨텍스트 크기와 파라미터 제어로 결정됩니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트 창입니다. 텐센트: Hy Image 3.5 Preview는 최대 100000 토큰을 받아들이고, 메타: Muse Image는 최대 65536 토큰을 받아들이므로, 컨텍스트가 더 큰 쪽은 텐센트 모델입니다. 둘 다 텍스트와 이미지를 입력으로 받고 둘 다 이미지를 출력으로 내보내므로, 따져볼 모달리티 차이는 없습니다. 다시 갈리는 지점은 지원 파라미터입니다. 메타: Muse Image는 max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k, top_p를 노출하므로 요청 본문에서 샘플링 동작을 조정하고 출력 길이를 제한할 수 있습니다. 텐센트: Hy Image 3.5 Preview는 지원 파라미터를 나열하지 않으므로, 프롬프트를 보내고 모델이 반환하는 것을 받아들이면 됩니다. 정성적 비교는 어느 모델도 입력이나 출력에서 더 저렴하다고 표시하지 않으므로, 가격은 거의 같다고 보고 현재 수치는 실시간 표에서 확인하십시오.
대부분의 일상적인 이미지 생성에서 실질적인 질문은 얼마나 많은 제어가 필요한가입니다. 프롬프트를 반복 개선하면서 temperature나 top_p를 조정하고 싶거나 max_tokens로 생성을 제한하고 싶다면, 메타: Muse Image가 그런 조절 수단을 제공하며 더 편안한 대상입니다. 프롬프트가 길다면, 예를 들어 상세한 브리프에 참조 이미지 여러 장이 더해지거나 이미지 입력과 함께 대량의 텍스트 컨텍스트를 넣는다면, 컨텍스트 창이 더 크기 때문에 텐센트: Hy Image 3.5 Preview가 더 적합합니다. 프롬프트가 짧고 샘플링 파라미터를 건드릴 생각이 없다면 어느 모델이든 작업을 수행하며, 결정 요인은 요청을 구성하는 시점에 실시간 가격 표가 보여주는 값이 됩니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 클라이언트를 같은 base URL로 지정하고, 텍스트와 이미지 콘텐츠를 담은 같은 chat completions 스타일 요청을 보내며, 같은 키로 인증합니다. 바뀌는 필드는 모델 id뿐입니다. 메타: Muse Image로 라우팅하려면 meta/muse-image를 사용하고, 텐센트: Hy Image 3.5 Preview로 라우팅하려면 tencent/hy-image-v3.5-preview를 사용하십시오. 즉 하나의 코드 경로를 유지하고 구성에서 id만 바꿔 요청 처리를 다시 작성하지 않고도 자신의 프롬프트로 두 모델을 비교할 수 있습니다. 메타 모델용으로 파라미터 값을 이미 설정해 두었다면, 텐센트 모델은 그 지원을 명시하지 않는다는 점을 기억하고 전환할 때 그 설정을 요청에서 빼십시오.
조절 수단이 더 적은 모델이 그래도 올바른 선택인 경우가 있습니다. 워크플로가 샘플링 조정 없는 고정 프롬프트 템플릿이고 단지 더 큰 컨텍스트를 사용할 수 있기를 원한다면, 파라미터를 전혀 노출하지 않더라도 텐센트: Hy Image 3.5 Preview가 더 나은 선택입니다. 반대로 실행 간 재현 가능한 샘플링 동작이 필요하다면 메타: Muse Image를 호출해야 합니다. temperature와 관련 파라미터가 지원 세트에 포함되어 있기 때문입니다. 어느 모델도 도구, 구조화된 출력, 추론을 지원한다고 나열되지 않으므로, 둘 중 어느 쪽에 대해서도 그런 기능을 계획에 넣지 마십시오.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meta/muse-image"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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