Krea: K3 Edit mot Tencent: Hy Image 3.5 Preview
En jämförelse sida vid sida av Krea: K3 Edit (0,11 US$ / bild (≈ 1,03 kr)) och Tencent: Hy Image 3.5 Preview (5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Krea: K3 Edit | Tencent: Hy Image 3.5 Preview | |
|---|---|---|
| Leverantör | Krea | Tencent |
| Bildutdata | 0,11 US$ / bild (≈ 1,03 kr) | 5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr) |
| Bildindata | 0,04 US$ / bild (≈ 0,34 kr) | 5,60 US$ / 1M textdelar (≈ 54,86 kr) |
| Kontextfönster | 65 536 | 100 000 |
| Max utdata | 58 982 | 90 000 |
| Indata | text, image | text, image |
| Utdata | image | image |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 15 okt. 2026 | 5 okt. 2026 |
Viktiga skillnader
- Tencent: Hy Image 3.5 Preview läser 1.5× mer kontext (100 000 tokens).
Mer i detalj
Krea: K3 Edit är en bildmodell från Krea, och Tencent: Hy Image 3.5 Preview är en bildmodell från Tencent. Båda tillhör kategorin bild, båda tar text och bild som indata, och båda returnerar enbart bild som utdata. Ingen av dem exponerar några parametrar som stöds i data api14 har, så du väljer inte mellan dem utifrån justerbara reglage som temperature eller top_p. De två leverantörernas utgivningsdatum ligger nära varandra, med Hy Image 3.5 Preview listad 2026-10-05 och K3 Edit 2026-10-15, så ingen av dem är ett äldre alternativ i förhållande till den andra.
Den tydligaste mätbara skillnaden är kontextlängd. Hy Image 3.5 Preview accepterar upp till 100000 tokens, medan K3 Edit accepterar upp till 65536 tokens. Det gör Tencent till modellen med det större kontextfönstret, vilket spelar roll när din prompt innehåller långa instruktioner, flera referensbilder eller en stor mängd stödjande text tillsammans med bildindata. När det gäller modaliteter är de två identiska: text plus bild in, bild ut. Den kvalitativa jämförelsen flaggar ingen skillnad för verktygsanvändning, strukturerad utdata eller resonemang, och den identifierar inte någon av sidorna som billigare på indata eller utdata, så betrakta prissättningen som ungefär jämförbar och kontrollera den aktuella pristabellen på den här sidan för de aktuella siffrorna i stället för att anta att den ena är budgetvalet.
För det dagliga arbetet handlar beslutet vanligtvis om hur mycket du matar in i modellen på en gång. Om dina förfrågningar är korta prompter med en eller två referensbilder är K3 Edit ett rimligt standardval och dess lägre kontexttak blir sällan den begränsande faktorn. Om du skickar långa briefar, många referensbilder eller utökad stilvägledning i ett enda anrop ger Hy Image 3.5 Preview dig mer utrymme innan du måste trimma eller dela upp förfrågan. Eftersom ingen av modellerna annonserar extra funktioner som verktygsanrop eller strukturerad utdata, finns det ingen funktionsbaserad anledning att föredra den ena framför den andra; kontextfönstret är den huvudsakliga skillnadsaxeln som data stöder.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom gatewayen exponerar ett OpenAI-kompatibelt API. Du skickar din förfrågan till samma endpoint med samma förfrågningsform, och den enda ändringen är model id-strängen. Använd "krea/k3-edit" när du vill ha Kreas modell och "tencent/hy-image-v3.5-preview" när du vill ha Tencents. Dina text- och bildindata går in i samma fält oavsett, och svaret kommer tillbaka som bildutdata i båda fallen. Detta gör bytet billigt: du kan behålla en klientimplementation, byta model id och jämföra resultat på dina egna indata utan att skriva om förfrågningshanteringen.
Det finns ett argument för att ha båda konfigurerade i stället för att binda sig till en. Om du har standardiserat på Krea för större delen av din bildgenerering och ett särskilt jobb behöver en mycket längre kombinerad prompt och referensuppsättning, är det en rads ändring att dirigera den enskilda förfrågan till "tencent/hy-image-v3.5-preview" och undviker att dela upp arbetet. Det omvända gäller också om du föredrar Tencent som standard men vill testa Kreas utdata på samma indata. Eftersom modaliteterna och de parametrar som stöds matchar, behöver inget i din förfrågningspipeline ändras utöver model id.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "krea/k3-edit" till "tencent/hy-image-v3.5-preview", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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"));
Fler jämförelser
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router mot Auto Code