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Tencent: Hy4 é um modelo de geração de texto da Tencent, lançado como versão oficial após o Hy4 Preview. Foi criado para trabalho geral com texto e, segundo a Tencent, oferece melhorias abrangentes em relação à versão de pré-visualização, com ganhos particularmente fortes em capacidades agênticas e desempenho em tarefas de produtividade do mundo real de longo horizonte. Se você está escolhendo um modelo para cargas de trabalho que envolvem trabalho sustentado em várias etapas, em vez de prompts de disparo único, o Hy4 foi posicionado exatamente para esse tipo de uso.
O modelo aceita texto e imagens como entrada e retorna texto. Sua janela de contexto é de 1.048.576 tokens, o que é grande o suficiente para conter bases de código inteiras, conjuntos longos de documentos ou históricos estendidos de conversa em uma única requisição, e ele pode produzir até 65.536 tokens em uma resposta. O comportamento de raciocínio é exposto por meio de parâmetros de requisição, então você pode decidir quanta deliberação interna o modelo aplica antes de responder. Ele também oferece suporte a saídas estruturadas e chamada de ferramentas, o que significa que as respostas podem ser restringidas a um esquema e o modelo pode invocar funções que você definir.
Essas capacidades apontam para alguns padrões práticos. Análise de contexto longo é o mais óbvio: alimentar contratos, artigos de pesquisa, logs ou repositórios e fazer perguntas sobre todo o conjunto sem fragmentação. Como a entrada de imagens é suportada, você pode misturar capturas de tela, diagramas ou páginas digitalizadas com instruções de texto na mesma requisição, o que se adequa à compreensão de documentos e à resposta a perguntas visuais sobre material misto. Chamada de ferramentas e saídas estruturadas tornam o modelo uma opção razoável para agentes e pipelines em que o modelo precisa chamar APIs, consultar fontes de dados ou retornar resultados legíveis por máquina que o código subsequente possa analisar. Os controles de raciocínio ajudam em tarefas em que a precisão importa mais do que a latência, como planejamento em várias etapas ou depuração.
Você chama o Hy4 por meio da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "tencent/hy4". Como a interface segue o formato OpenAI, SDKs e bibliotecas de cliente existentes funcionam com uma mudança de URL base. Os parâmetros de requisição suportados são include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice e tools. Na prática, isso cobre controle de amostragem, comprimento de saída, sequências de parada, respostas em JSON ou restringidas por esquema e chamada de funções, junto com as opções relacionadas a raciocínio.
Uma coisa a ter em mente é que a saída é apenas texto, então tarefas que exigem geração de imagens ou áudio estão fora do seu escopo. A saída máxima de 65.536 tokens também significa que gerações muito longas precisam ser planejadas em etapas. Para tarefas de texto curtas e diretas, em que nenhum dos recursos de contexto longo, visão ou chamada de ferramentas é necessário, um modelo menor e mais rápido pode ser a escolha mais econômica.
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import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "tencent/hy4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetools