- ¿Qué es Tencent Hy4 Preview?
- Acceso a la API de Tencent Hy4 Preview en Novita AI
- Especificaciones y precios de Hy4 Preview en Novita AI
- Capacidades: qué puede hacer Hy4 Preview
- Ajuste para desarrolladores: cuándo usar Hy4 Preview
- Cuándo no usarlo
- Cómo evaluar Hy4 Preview frente a tu API actual
- Conclusión
- FAQ
- Artículos recomendados
Tencent Hy4 Preview está disponible en Novita AI como una API serverless de texto a texto. El ID exacto del modelo es tencent/hy4-preview. A partir del 20 de septiembre de 2026, Novita AI lista $0.834 por millón de tokens de entrada, $2.501 por millón de tokens de salida, $0.042 por millón de lecturas de entrada en caché, una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens y un máximo de salida de 64.000 tokens. El modelo es un sistema Mixture-of-Experts de 770 mil millones de parámetros con 49 mil millones de parámetros activos, y Novita AI lo posiciona para agentes de codificación, flujos de trabajo complejos de uso de herramientas, planificación, continuidad de contexto y ejecución sostenida de múltiples pasos.
| Tencent Hy4 Preview en Novita AI | Detalles |
|---|---|
| Nombre del modelo | Hy4 Preview |
| ID del modelo | tencent/hy4-preview |
| Ventana de contexto | 1.000.000 tokens |
| Salida máxima | 64.000 tokens |
| Precio de entrada | $0.834 por 1M tokens |
| Precio de salida | $2.501 por 1M tokens |
¿Qué es Tencent Hy4 Preview?
Hy4 Preview es el modelo de vista previa de la generación Hy de Tencent para agentes de codificación, uso complejo de herramientas y trabajo de productividad. La página del modelo en Novita AI lo identifica como un modelo Mixture-of-Experts con 770 mil millones de parámetros totales y 49 mil millones de parámetros activos. Esta división es importante para los usuarios de la API porque apunta a un modelo de gran capacidad donde menos parámetros están activos en cada token, a diferencia de un modelo denso donde cada parámetro contribuye a cada solicitud.
La etiqueta de vista previa tiene un significado real de ingeniería. Un modelo de vista previa aún puede cambiar antes de un lanzamiento completo, por lo que debe evaluarse como un candidato sólido para experimentación e implementación incremental, en lugar de adoptarse inmediatamente como opción predeterminada de producción estable. Si construyes sobre él, versiona tus indicaciones (prompts), registra el comportamiento del modelo junto con los resultados de las tareas y vuelve a evaluar cuando el modelo cambie.
Este es un modelo de chat solo de texto. No es un modelo de imagen, audio o video, y no reemplaza modelos especializados de recuperación o incrustación (embedding).
Acceso a la API de Tencent Hy4 Preview en Novita AI
Novita AI lista Hy4 Preview como un modelo serverless con soporte para los endpoints chat/completions, anthropic y responses. La lista de características actual incluye llamada a funciones (function calling), salidas estructuradas, razonamiento y entrega serverless.
La integración más directa es la ruta chat/completions compatible con OpenAI. Apunta tu cliente a la URL base de la API de Novita AI, establece el campo modelo en tencent/hy4-preview y autentícate con una clave de API de Novita AI. Si ya ejecutas un agente o aplicación compatible con OpenAI, esto es principalmente un cambio de enrutamiento de modelo en lugar de una migración de protocolo.
La página del modelo de Novita AI también incluye un playground, útil para validar el enrutamiento del modelo antes de poner una nueva solicitud en una evaluación más grande.
| Elemento de acceso | Valor de Novita AI |
|---|---|
| Nombre mostrado | Hy4 Preview |
| ID exacto del modelo | tencent/hy4-preview |
| Tipo de modelo | Chat |
| Modo de acceso | Serverless |
| Familias de endpoints | chat/completions, anthropic, responses |
| Modalidad de entrada | Texto |
| Modalidad de salida | Texto |
| Características | Serverless, llamada a funciones, salidas estructuradas, razonamiento |
Especificaciones y precios de Hy4 Preview en Novita AI
La especificación del modelo y los precios a continuación utilizan la lista del modelo de Novita AI verificada el 20 de septiembre de 2026.
| Elemento de especificación/precio | Valor de Novita AI |
|---|---|
| ID del modelo | tencent/hy4-preview |
| Estado | En vivo, serverless |
| Arquitectura | Mixture-of-Experts |
| Parámetros totales | 770B |
| Parámetros activos | 49B |
| Ventana de contexto | 1.000.000 tokens |
| Tokens máximos de salida | 64.000 tokens |
| Precio de entrada | $0.834 por 1M tokens |
| Precio de salida | $2.501 por 1M tokens |
| Precio de lectura de entrada en caché | $0.042 por 1M tokens |
| Creado en el catálogo | 17 de septiembre de 2026 |
Las lecturas de entrada en caché tienen un precio de $0.042 por 1M tokens cuando tu solicitud reutiliza contexto de entrada calificado. Esta tarifa se aplica a las lecturas de entrada en caché, no a cada token de entrada.
Capacidades: qué puede hacer Hy4 Preview
Hy4 Preview está diseñado para trabajo de múltiples pasos. La descripción de Novita AI apunta explícitamente a agentes de codificación, flujos de trabajo complejos de uso de herramientas y tareas de productividad que necesitan planificación, continuidad de contexto y ejecución sostenida. En un contexto de API, esto hace que las capacidades enumeradas sean más relevantes que el tamaño del titular:
- La llamada a funciones (function calling) permite que el modelo elija una herramienta de aplicación controlada y emita argumentos para esa herramienta.
- Las salidas estructuradas ayudan a mover las decisiones del modelo a sistemas posteriores sin depender completamente del análisis de lenguaje natural frágil.
- El soporte de razonamiento te da otro eje para evaluar tareas difíciles de planificación, análisis de código o ejecución de flujos de trabajo.
- Una ventana de entrada de 1M proporciona espacio para un contexto amplio, aunque aún necesitas disciplina de recuperación y presupuestos de tokens explícitos.
El contexto largo no elimina la necesidad de ingeniería de contexto. Coloca las instrucciones de la tarea, las restricciones de política, el estado actual del repositorio, los documentos recuperados y los resultados de herramientas relevantes en un orden deliberado. Mantén los fallos antiguos, los registros irrelevantes y el código no relacionado fuera de la solicitud. Para un agente de codificación, la prueba útil no es si el modelo puede aceptar 1.000.000 de tokens, sino si la solicitud contiene el contexto adecuado para realizar un cambio correcto.
Ajuste para desarrolladores: cuándo usar Hy4 Preview
Úsalo para evaluaciones de agentes de codificación y uso de herramientas. Si tu modelo actual pierde el contexto de múltiples archivos, emite argumentos de herramientas no válidos o no puede mantener un plan a lo largo de varias iteraciones de herramientas, Hy4 Preview es un punto de comparación útil. Pruébalo en tickets fallidos reales, actualizaciones de dependencias, refactorizaciones con pruebas y flujos de trabajo que requieren múltiples llamadas a herramientas en lugar de fragmentos de un solo turno.
Úsalo para análisis de contexto largo. La ventana de 1.000.000 de tokens se ajusta a solicitudes que combinan especificaciones, contexto de repositorio, notas de arquitectura, historial de problemas, registros y restricciones de evaluación. Esto es más valioso cuando mantener todo el estado relevante en una sola solicitud produce una mejor decisión que el fragmentado solo.
Úsalo cuando los traspasos estructurados importen. Las salidas estructuradas y la llamada a funciones hacen práctico conectar el modelo a una cola de revisión, rastreador de problemas, ejecutor de pruebas o flujo de trabajo de implementación, siempre que tu aplicación valide los argumentos de las herramientas y los formatos de resultados.
Úsalo cuando el contexto en caché se repita. Las instrucciones del sistema estables, los esquemas de herramientas, los resúmenes de repositorios y los bloques de políticas pueden beneficiarse de la tarifa de lectura de entrada en caché. Evalúa el comportamiento real de la caché y el costo a través de llamadas representativas en lugar de asumir que el descuento se aplica de manera uniforme.
Cuándo no usarlo
Tareas cortas y de bajo costo. Un clasificador pequeño, un trabajo de enrutamiento, un resumidor corto o una reescritura de bajo riesgo generalmente no necesita un modelo MoE activo de 770B/49B. Mantén un modelo más barato como línea base a menos que la calidad ya haya demostrado ser el cuello de botella.
Cargas de trabajo de visión, audio o video. Hy4 Preview es solo texto de entrada y salida en Novita AI. Usa un modelo multimodal dedicado si las capturas de pantalla, el video de la interfaz de usuario, el audio o la comprensión de imágenes son centrales en el flujo de trabajo.
Límites estrictos de latencia. El enrutamiento MoE y las cargas de trabajo de razonamiento profundo pueden comportarse de manera diferente a los modelos de chat densos bajo carga. Mide el tiempo hasta el primer token, la latencia de extremo a extremo, los reintentos y el tiempo del ciclo de herramientas antes de enrutar tráfico interactivo a un modelo nuevo.
Flujos de trabajo repetitivos y estables sin evidencia de pérdida de calidad. Si tu pipeline existente pasa las pruebas y mantiene tasas de fallo bajas, cambia solo cuando una evaluación representativa muestre una ganancia real, no porque un modelo más nuevo esté disponible.
Cómo evaluar Hy4 Preview frente a tu API actual
Comienza con un conjunto de evaluación fijo y mantén el andamiaje idéntico entre modelos. Las mismas herramientas, configuración de recuperación, tiempo de espera, límite de salida y reglas de calificación deben aplicarse.
Para agentes de codificación, recopila resultados a nivel de tarea, no solo impresiones de respuesta:
- ¿Pasó el cambio las pruebas relevantes?
- ¿El agente llamó a las herramientas correctas en un orden válido?
- ¿Cuántos reintentos, correcciones o intervenciones humanas fueron necesarias?
- ¿Cuáles fueron los tokens totales de entrada, entrada en caché y salida?
- ¿La latencia siguió siendo aceptable para el flujo de trabajo del producto?
Para automatización, rastrea la validez del esquema, la aceptación descendente, la tasa de corrección y el costo por tarea completada. Esos números facilitan decidir si Hy4 Preview debería convertirse en el predeterminado, permanecer como una ruta de escalamiento o mantenerse fuera de producción.
Una política de implementación práctica es mantener Hy4 Preview como especialista para pasos difíciles de agente de codificación o planificación de contexto largo, mientras que tu modelo existente continúa manejando tráfico de alto volumen y bajo riesgo. Promuévelo solo cuando su ventaja medida supere el precio de salida más alto y el costo operativo de cambiar una dependencia de vista previa.
Conclusión
Tencent Hy4 Preview en Novita AI vale la pena evaluarlo para agentes de codificación, automatización con muchas herramientas y planificación de contexto largo. Los hechos del lanzamiento son concretos: tencent/hy4-preview, acceso serverless, MoE de 770B/49B, una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens, un límite de salida de 64.000 tokens y $0.834/$2.501 de entrada/salida por millón de tokens a partir del 20 de septiembre de 2026.
Su ajuste no es universal. La etiqueta de vista previa, las entradas solo de texto y el mayor costo de salida significan que debe demostrar su valía en tu carga de trabajo. Comienza con la API y el Playground de Hy4 Preview, ejecuta las mismas tareas que usas para tu modelo actual y compara corrección, fiabilidad de herramientas, latencia y costo total de tokens antes de promocionarlo.
FAQ
¿Cuál es el ID del modelo para Tencent Hy4 Preview en Novita AI?
El ID exacto del modelo es tencent/hy4-preview.
¿Está disponible Tencent Hy4 Preview en Novita AI?
Sí. Novita AI lista Hy4 Preview como un modelo de chat serverless en vivo a partir del 20 de septiembre de 2026.
¿Cuánto cuesta Tencent Hy4 Preview en Novita AI?
A partir del 20 de septiembre de 2026, cuesta $0.834 por millón de tokens de entrada, $2.501 por millón de tokens de salida y $0.042 por millón de lecturas de entrada en caché.
¿Cuál es la ventana de contexto y la salida máxima?
La lista de Novita AI muestra una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens y una salida máxima de 64.000 tokens.
¿Hy4 Preview admite llamada a funciones y salidas estructuradas?
Sí. La lista de Novita AI incluye llamada a funciones, salidas estructuradas, razonamiento y soporte serverless.
¿Cuáles son los conteos de parámetros activos y totales?
Novita AI describe Hy4 Preview como un modelo Mixture-of-Experts de 770 mil millones de parámetros con 49 mil millones de parámetros activos.
¿Hy4 Preview es lo mismo que Hunyuan?
El artículo utiliza el nombre mostrado actual de la generación Hy de Tencent. No está relacionado con Hunyuan Image o Hunyuan Video, que son familias de productos de generación de medios separadas.
