OpenAI: GPT-5 Image Mini 대 Tencent: Hy Image 3.5 Preview
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 OpenAI: GPT-5 Image Mini(US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792))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
| OpenAI: GPT-5 Image Mini | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | Tencent |
| 입력 | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) | - |
| 출력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | - |
| 캐시 읽기 | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179) | - |
| 이미지 출력 | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) | US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547) |
| 웹 검색 | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) | - |
| 이미지 입력 | - | US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547) |
| 컨텍스트 윈도우 | 400,000 | 100,000 |
| 최대 출력 | 128,000 | 90,000 |
| 입력 | file, image, text | text, image |
| 출력 | image, text | image |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 10. 16. | 2026. 10. 5. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT-5 Image Mini는(은) 4.0배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: GPT-5 Image Mini만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) OpenAI: GPT-5 Image Mini만 지원합니다.
자세히 보기
OpenAI: GPT-5 Image Mini는 2025년 10월 16일에 출시된 OpenAI의 이미지 모델입니다. Tencent: Hy Image 3.5 Preview는 2026년 10월 5일에 출시된 Tencent의 이미지 모델입니다. 둘 다 이미지 카테고리에 속하므로, 둘 다 그림이 입력이거나 출력이거나 둘 다인 작업을 위한 것입니다. 최상위 수준에서의 주요 차이는 누가 이를 운영하는지와 각각이 호출자에게 노출하는 표면적이 얼마나 되는지입니다.
능력 격차는 이름이 시사하는 것보다 더 큽니다. GPT-5 Image Mini는 파일, 이미지, 텍스트를 입력으로 받고 이미지와 텍스트를 출력으로 반환할 수 있는 반면, Hy Image 3.5 Preview는 텍스트와 이미지를 입력으로 받고 이미지만 반환합니다. GPT-5 Image Mini는 또한 Tencent 모델의 100000 토큰에 비해 400000 토큰이라는 훨씬 큰 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있어, 단일 요청에 훨씬 더 많은 자료를 담을 수 있습니다. 게다가 GPT-5 Image Mini는 둘 중 유일하게 구조화된 출력 지원을 갖춘 모델이며 유일하게 추론 지원을 갖춘 모델이고, temperature, top_p, max_tokens, seed, logprobs, response_format, verbosity를 포함한 긴 파라미터 목록을 노출합니다. Hy Image 3.5 Preview는 지원되는 파라미터를 전혀 나열하지 않으므로, 훨씬 좁은 제어 표면을 얻게 됩니다. 정성적 비교는 GPT-5 Image Mini를 더 큰 컨텍스트 모델, 유일한 구조화 모델, 유일한 추론 모델로 표시합니다. 어느 쪽도 입력이나 출력에서 더 저렴하다고 표시되지 않으므로, 한쪽이 다른 쪽보다 저렴하다고 가정하지 말고 거의 같은 가격으로 취급하십시오.
실용적인 선택을 위해서는, 작업이 단일 이미지 반환 이상을 필요로 할 때 GPT-5 Image Mini를 선택하십시오. 모델이 생성하는 것에 대해 추론하기를 원하거나, 픽셀과 함께 또는 픽셀 대신 구조화된 데이터를 반환하기를 원하거나, 응답에서 텍스트와 이미지의 혼합을 허용하려는 경우, 여기서 그것을 할 수 있는 유일한 옵션입니다. 400000 토큰 윈도우는 긴 문서, 많은 참조 이미지 또는 프롬프트와 함께 큰 파일을 입력하는 작업에도 적합합니다. Hy Image 3.5 Preview는 더 단순한 도구입니다. 텍스트와 이미지 입력, 이미지 출력입니다. 파이프라인이 프롬프트와 선택적 참조 이미지로부터 이미지를 생성하기만 하면 되고, 파라미터, 추론 흔적 또는 구조화된 페이로드가 필요하지 않다면, 추가적인 기계 장치 없이 그 경우를 처리합니다. 데이터에서 가격이 차별화되지 않으므로, 결정은 비용보다는 모달리티와 제어 요구에 기반해야 합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 게이트웨이가 OpenAI 호환 방식이므로 동일하게 작동합니다. 기존 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고, 일반적인 chat completions 형태로 요청을 보내며, 모델 id 문자열만 변경하면 됩니다. OpenAI 모델을 원할 때는 "openai/gpt-5-image-mini"를 사용하고, Tencent 모델을 원할 때는 "tencent/hy-image-v3.5-preview"를 사용하십시오. 요청 본문의 다른 모든 것은 그대로 유지되지만, temperature, seed 또는 response_format과 같은 파라미터는 이를 지원하는 모델에서만 적용된다는 점을 기억해야 하며, 이 조합에서는 GPT-5 Image Mini가 그렇습니다.
Tencent 모델이 둘 중 더 제한적임에도 불구하고 더 나은 선택으로 남는 경우가 하나 있습니다. 애플리케이션이 순전히 텍스트와 이미지 입력으로부터의 이미지 생성이고, 추론, 구조화된 출력 또는 큰 컨텍스트 윈도우가 필요 없다면, Hy Image 3.5 Preview가 그 작업에 정확히 부합합니다. 거기에 GPT-5 Image Mini를 추가하면 한 번도 호출하지 않을 능력을 얻게 되므로, 더 좁은 모델이 그 특정 워크플로에 더 깔끔하게 맞습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/gpt-5-image-mini"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"));
더 많은 비교
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare 대 OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare 대 Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare 대 Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare 대 Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst 대 Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst 대 Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst 대 Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router 대 Auto Code