Krea: K3 Edit kontra Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Porównanie Krea: K3 Edit (0,11 USD / obraz (≈ 0,41 zł)) i Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Krea: K3 Edit | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Dostawca | Krea | Tencent |
| Obraz na wyjściu | 0,11 USD / obraz (≈ 0,41 zł) | 5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł) |
| Obraz na wejściu | 0,04 USD / obraz (≈ 0,14 zł) | 5,60 USD / 1M tokenów (≈ 21,94 zł) |
| Okno kontekstu | 65 536 | 100 000 |
| Maks. wyjście | 58 982 | 90 000 |
| Wejście | text, image | text, image |
| Wyjście | image | image |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 15 paź 2026 | 5 paź 2026 |
Najważniejsze różnice
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview przyjmuje 1.5× więcej kontekstu (100 000 tokenów).
Szczegółowo
Krea: K3 Edit to model obrazu od Krea, a Tencent: Hy Image 3.5 Preview to model obrazu od Tencent. Oba należą do kategorii obrazów, oba przyjmują dane wejściowe tekstowe i obrazowe, a zwracają wyłącznie dane wyjściowe obrazowe. Żaden z nich nie udostępnia żadnych obsługiwanych parametrów w danych api14, więc nie wybierasz między nimi na podstawie regulowanych ustawień, takich jak temperature czy top_p. Daty wydania przez dostawców są blisko siebie, przy czym Hy Image 3.5 Preview jest wymieniony 2026-10-05, a K3 Edit 2026-10-15, więc żaden nie jest opcją przestarzałą względem drugiego.
Najwyraźniejszą mierzalną różnicą jest długość kontekstu. Hy Image 3.5 Preview przyjmuje do 100000 tokenów, podczas gdy K3 Edit przyjmuje do 65536 tokenów. To czyni Tencent modelem z większym oknem kontekstowym, co ma znaczenie, gdy Twój prompt zawiera długie instrukcje, kilka obrazów referencyjnych lub dużą ilość tekstu pomocniczego obok danych wejściowych obrazu. Pod względem modalności oba są identyczne: tekst plus obraz na wejściu, obraz na wyjściu. Porównanie jakościowe nie wskazuje różnicy w użyciu narzędzi, danych wyjściowych strukturalnych ani rozumowaniu i nie identyfikuje żadnej strony jako tańszej na wejściu lub wyjściu, więc traktuj ceny jako w przybliżeniu porównywalne i sprawdź bieżącą tabelę cen na tej stronie, aby poznać aktualne liczby, zamiast zakładać, że jedna jest wyborem budżetowym.
W codziennej pracy decyzja zwykle sprowadza się do tego, ile naraz przekazujesz modelowi. Jeśli Twoje żądania to krótkie prompty z jednym lub dwoma obrazami referencyjnymi, K3 Edit jest rozsądnym domyślnym wyborem, a jego mniejszy limit kontekstu rzadko będzie wiążącym ograniczeniem. Jeśli wysyłasz długie briefy, wiele obrazów referencyjnych lub rozbudowane wskazówki stylistyczne w jednym wywołaniu, Hy Image 3.5 Preview daje więcej miejsca, zanim będziesz musiał przyciąć lub podzielić żądanie. Ponieważ żaden model nie reklamuje dodatkowych możliwości, takich jak wywoływanie narzędzi lub dane wyjściowe strukturalne, nie ma powodu opartego na funkcjach, by preferować jeden nad drugim; okno kontekstowe jest główną osią różnicy, którą wspierają dane.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa tak samo, ponieważ brama udostępnia API zgodne z OpenAI. Wysyłasz żądanie do tego samego endpointu o tym samym kształcie żądania, a jedyną zmianą jest ciąg identyfikatora modelu. Użyj "krea/k3-edit", gdy chcesz model Krea, i "tencent/hy-image-v3.5-preview", gdy chcesz model Tencent. Twoje dane wejściowe tekstowe i obrazowe trafiają do tych samych pól w obu przypadkach, a odpowiedź wraca jako dane wyjściowe obrazowe w obu przypadkach. To sprawia, że przełączanie jest tanie: możesz utrzymać jedną implementację klienta, podmienić identyfikator modelu i porównać wyniki na własnych danych wejściowych bez przepisywania obsługi żądań.
Istnieje argument za skonfigurowaniem obu zamiast zobowiązania się do jednego. Jeśli standaryzowałeś się na Krea dla większości swojej generacji obrazów, a konkretne zadanie wymaga znacznie dłuższego połączonego promptu i zestawu referencyjnego, skierowanie tego pojedynczego żądania do "tencent/hy-image-v3.5-preview" to zmiana jednej linii i pozwala uniknąć dzielenia pracy. Odwrotnie również, jeśli domyślnie wolisz Tencent, ale chcesz przetestować wyniki Krea na tych samych danych wejściowych. Ponieważ modalności i obsługiwane parametry są zgodne, nic w Twoim potoku żądań nie musi się zmieniać poza identyfikatorem modelu.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "krea/k3-edit" na "tencent/hy-image-v3.5-preview", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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"));
Więcej porównań
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router kontra Auto Code