Meta: Muse Image contra Tencent: Hy Image 3.5 Preview
Uma comparação lado a lado entre Meta: Muse Image (US$ 8,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 45,84)) e Tencent: Hy Image 3.5 Preview (US$ 5,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 30,62)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Meta: Muse Image | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | Tencent |
| Entrada de imagem | US$ 8,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 45,84) | US$ 5,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 30,62) |
| Saída de imagem | US$ 8,38 / 1M fragmentos (≈ R$ 45,84) | US$ 5,60 / 1M fragmentos (≈ R$ 30,62) |
| Janela de contexto | 65.536 | 100.000 |
| Saída máxima | 58.982 | 90.000 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Saída | image | image |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 26 de ago. de 2026 | 5 de out. de 2026 |
Principais diferenças
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview lê 1.5× mais contexto (100.000 tokens).
Em detalhe
Meta: Muse Image é um modelo de geração de imagens da Meta, publicado sob o id de modelo meta/muse-image. Tencent: Hy Image 3.5 Preview é um modelo de geração de imagens da Tencent, publicado sob o id de modelo tencent/hy-image-v3.5-preview. Ambos estão na mesma categoria no api14, portanto nenhum dos dois é um modelo geral de chat ou de raciocínio que você chamaria para respostas de texto. Eles recebem entrada de texto e imagem e retornam saída de imagem, o que os torna candidatos para o mesmo slot em um pipeline: prompt entra, figura sai. A escolha entre eles se resume ao tamanho de contexto e ao controle de parâmetros, e não a uma diferença no tipo de artefato que produzem.
A diferença mais clara é a janela de contexto. Tencent: Hy Image 3.5 Preview aceita até 100000 tokens, enquanto Meta: Muse Image aceita até 65536 tokens, então o modelo da Tencent é o que tem o contexto maior. Ambos aceitam texto e imagem como entrada e ambos emitem imagem como saída, então não há lacuna de modalidade a ponderar. Onde eles divergem novamente é nos parâmetros suportados. Meta: Muse Image expõe max_tokens, repetition_penalty, temperature, top_k e top_p, então você pode ajustar o comportamento de amostragem e limitar o comprimento da saída a partir do corpo da requisição. Tencent: Hy Image 3.5 Preview não lista nenhum parâmetro suportado, o que significa que você envia seu prompt e aceita o que o modelo retornar. A comparação qualitativa não marca nenhum dos modelos como mais barato na entrada ou na saída, então trate-os como aproximadamente o mesmo preço e consulte a tabela ao vivo para os números atuais.
Para a maioria das gerações de imagens do dia a dia, a questão prática é quanta controle você precisa. Se você está iterando em um prompt e quer ajustar temperature ou top_p, ou quer limitar a geração com max_tokens, Meta: Muse Image oferece esses botões e é o alvo mais confortável. Se seus prompts são longos, por exemplo um briefing detalhado mais várias imagens de referência, ou você está alimentando uma grande quantidade de contexto textual junto com a entrada de imagem, Tencent: Hy Image 3.5 Preview é o encaixe melhor porque sua janela de contexto é maior. Se seus prompts são curtos e você não pretende mexer nos parâmetros de amostragem, qualquer um dos modelos fará o trabalho, e o fator decisivo passa a ser o que a tabela de preços ao vivo mostrar no momento em que você montar a requisição.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Você aponta seu cliente para a mesma URL base, envia a mesma requisição no estilo chat completions com seu conteúdo de texto e imagem, e autentica com a mesma chave. O único campo que muda é o id de modelo: use meta/muse-image para rotear para Meta: Muse Image, ou tencent/hy-image-v3.5-preview para rotear para Tencent: Hy Image 3.5 Preview. Isso significa que você pode manter um único caminho de código, trocar o id pela configuração, e comparar os dois com seus próprios prompts sem reescrever o tratamento da requisição. Se você já tem valores de parâmetros definidos para o modelo da Meta, lembre-se de que o modelo da Tencent não anuncia suporte a eles, então mantenha essas configurações fora da requisição quando fizer a troca.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "meta/muse-image" para "tencent/hy-image-v3.5-preview", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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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