- Qu'est-ce que Tencent Hy4 Preview ?
- Accès à l'API Tencent Hy4 Preview sur Novita AI
- Spécifications et tarification de Hy4 Preview sur Novita AI
- Capacités : ce que Hy4 Preview peut faire
- Adéquation pour les développeurs : quand utiliser Hy4 Preview
- Quand ne pas l'utiliser
- Comment évaluer Hy4 Preview par rapport à votre API actuelle
- Conclusion
- FAQ
- Articles recommandés
Tencent Hy4 Preview est disponible sur Novita AI en tant qu’API text-to-text serverless. L’ID exact du modèle est tencent/hy4-preview. Depuis le 20 septembre 2026, Novita AI indique 0,834 $ par million de tokens d’entrée, 2,501 $ par million de tokens de sortie, 0,042 $ par million de lectures d’entrée en cache, une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens et une sortie maximale de 64 000 tokens. Le modèle est un système Mixture-of-Experts de 770B paramètres avec 49B paramètres actifs, et Novita AI le positionne pour les agents de codage, les workflows complexes d’utilisation d’outils, la planification, la continuité de contexte et l’exécution multi-étapes soutenue.
| Tencent Hy4 Preview sur Novita AI | Détails |
|---|---|
| Nom du modèle | Hy4 Preview |
| ID du modèle | tencent/hy4-preview |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 tokens |
| Sortie maximale | 64 000 tokens |
| Prix d’entrée | 0,834 $ par 1M tokens |
| Prix de sortie | 2,501 $ par 1M tokens |
Qu’est-ce que Tencent Hy4 Preview ?
Hy4 Preview est le modèle préliminaire Hy-generation de Tencent pour les agents de codage, l’utilisation complexe d’outils et le travail de productivité. La page du modèle Novita AI l’identifie comme un modèle Mixture-of-Experts avec 770B paramètres totaux et 49B paramètres actifs. Cette répartition est importante pour les utilisateurs de l’API, car elle indique un modèle à grande capacité où moins de paramètres sont actifs sur chaque token, plutôt qu’un modèle dense où chaque paramètre contribue à chaque requête.
Le label « preview » a une véritable signification technique. Un modèle en préversion peut encore changer avant une version finale, il doit donc être évalué comme un candidat solide pour l’expérimentation et un déploiement progressif, plutôt que d’être adopté immédiatement comme valeur par défaut stable en production. Si vous développez avec, versionnez vos prompts, enregistrez le comportement du modèle en parallèle des résultats des tâches, et réévaluez lorsque le modèle change.
Il s’agit d’un modèle de chat textuel uniquement. Ce n’est pas un modèle d’image, d’audio ou de vidéo, et il ne remplace pas les modèles spécialisés de recherche ou d’embedding.
Accès à l’API Tencent Hy4 Preview sur Novita AI
Novita AI répertorie Hy4 Preview comme un modèle serverless avec prise en charge des endpoints chat/completions, anthropic et responses. La liste actuelle des fonctionnalités inclut l’appel de fonctions, les sorties structurées, le raisonnement et la livraison serverless.
L’intégration la plus directe est le chemin chat/completions compatible OpenAI. Pointez votre client vers l’URL de base de l’API Novita AI, définissez le champ du modèle sur tencent/hy4-preview et authentifiez-vous avec une clé API Novita AI. Si vous utilisez déjà un agent ou une application compatible OpenAI, il s’agit principalement d’un changement de routage de modèle plutôt que d’une migration de protocole.
La page du modèle Novita AI inclut également un playground, utile pour valider le routage du modèle avant d’envoyer une nouvelle requête dans une évaluation plus large.
| Élément d’accès | Valeur Novita AI |
|---|---|
| Nom d’affichage | Hy4 Preview |
| ID exact du modèle | tencent/hy4-preview |
| Type de modèle | Chat |
| Mode d’accès | Serverless |
| Familles d’endpoints | chat/completions, anthropic, responses |
| Modalité d’entrée | Texte |
| Modalité de sortie | Texte |
| Fonctionnalités | Serverless, appel de fonctions, sorties structurées, raisonnement |
Spécifications et tarification de Hy4 Preview sur Novita AI
Les spécifications et la tarification du modèle ci-dessous utilisent la fiche du modèle Novita AI consultée le 20 septembre 2026.
| Élément de spécification/tarification | Valeur Novita AI |
|---|---|
| ID du modèle | tencent/hy4-preview |
| Statut | En ligne, serverless |
| Architecture | Mixture-of-Experts |
| Paramètres totaux | 770B |
| Paramètres actifs | 49B |
| Fenêtre de contexte | 1 000 000 tokens |
| Tokens de sortie maximum | 64 000 tokens |
| Prix d’entrée | 0,834 $ par 1M tokens |
| Prix de sortie | 2,501 $ par 1M tokens |
| Prix de lecture d’entrée en cache | 0,042 $ par 1M tokens |
| Créé dans le catalogue | 17 septembre 2026 |
Les lectures d’entrée en cache sont facturées à 0,042 $ par 1M tokens lorsque votre requête réutilise un contexte d’entrée éligible. Ce tarif s’applique aux lectures d’entrée en cache, et non à chaque token d’entrée.
Capacités : ce que Hy4 Preview peut faire
Hy4 Preview est conçu pour le travail multi-étapes. La description de Novita AI cible explicitement les agents de codage, les workflows complexes d’utilisation d’outils et les tâches de productivité qui nécessitent planification, continuité de contexte et exécution soutenue. Dans un contexte API, cela rend les capacités listées plus pertinentes que la taille globale :
- L’appel de fonctions permet au modèle de choisir un outil d’application contrôlé et d’émettre des arguments pour cet outil.
- Les sorties structurées aident à transférer les décisions du modèle vers les systèmes aval sans dépendre entièrement d’un analyseur linguistique fragile.
- Le support du raisonnement vous donne un autre axe d’évaluation pour les tâches difficiles de planification, d’analyse de code ou d’exécution de workflow.
- Une fenêtre d’entrée de 1M offre de l’espace pour un contexte large, même si vous avez toujours besoin de discipline de recherche et de budgets de tokens explicites.
Un contexte long ne supprime pas le besoin d’ingénierie du contexte. Placez les instructions de la tâche, les contraintes de politique, l’état actuel du dépôt, les documents récupérés et les résultats d’outils pertinents dans un ordre délibéré. Gardez les anciens échecs, les journaux non pertinents et le code sans rapport hors de la requête. Pour un agent de codage, le test utile n’est pas de savoir si le modèle peut accepter 1 000 000 tokens, mais si la requête contient le bon contexte pour effectuer une modification correcte.
Adéquation pour les développeurs : quand utiliser Hy4 Preview
Utilisez-le pour les évaluations d’agents de codage et d’utilisation d’outils. Si votre modèle actuel perd la trace du contexte multi-fichiers, émet des arguments d’outil invalides ou ne peut pas maintenir un plan sur plusieurs tours d’outils, Hy4 Preview est un point de comparaison utile. Testez-le sur de vrais tickets d’échec, des mises à niveau de dépendances, des refontes avec tests et des workflows qui nécessitent plusieurs appels d’outils plutôt que des extraits à un seul tour.
Utilisez-le pour l’analyse de longs contextes. La fenêtre de 1 000 000 tokens convient aux requêtes qui combinent spécification, contexte de dépôt, notes d’architecture, historique des tickets, journaux et contraintes d’évaluation. Cela est particulièrement utile lorsque le fait de conserver tout l’état pertinent dans une seule requête produit une meilleure décision que le simple découpage.
Utilisez-le lorsque les transferts structurés sont importants. Les sorties structurées et l’appel de fonctions permettent de connecter le modèle à une file d’attente de relecture, un tracker de tickets, un exécuteur de tests ou un workflow de déploiement, à condition que votre application valide les arguments d’outil et les formats de résultats.
Utilisez-le lorsque le contexte dans le cache se répète. Les instructions système stables, les schémas d’outils, les résumés de dépôt et les blocs de politique peuvent bénéficier du tarif de lecture d’entrée en cache. Évaluez le comportement réel du cache et le coût sur des appels représentatifs au lieu de supposer que la réduction s’applique uniformément.
Quand ne pas l’utiliser
Tâches courtes et à faible coût. Un petit classifieur, un travail de routage, un résumeur court ou une réécriture à faible enjeu n’a généralement pas besoin d’un modèle MoE actif de 770B/49B. Conservez un modèle moins cher comme référence, à moins que la qualité ne se soit déjà avérée être le goulot d’étranglement.
Charges de travail vision, audio ou vidéo. Hy4 Preview est text-in et text-out sur Novita AI. Utilisez un modèle multimodal dédié si les captures d’écran, la vidéo d’interface, l’audio ou la compréhension d’images sont au cœur du workflow.
Seuils de latence stricts. Le routage MoE et les charges de travail de raisonnement profond peuvent se comporter différemment des modèles de chat denses sous charge. Mesurez le temps jusqu’au premier token, la latence de bout en bout, les tentatives et le temps de cycle des outils avant d’acheminer le trafic interactif vers un nouveau modèle.
Workflows stables et répétitifs sans preuve de perte de qualité. Si votre pipeline existant réussit les tests et maintient des taux d’échec faibles, ne changez que lorsqu’une évaluation représentative montre un gain réel, pas simplement parce qu’un modèle plus récent est disponible.
Comment évaluer Hy4 Preview par rapport à votre API actuelle
Commencez par un ensemble d’évaluation fixe et gardez la structure identique entre les modèles. Les mêmes outils, configuration de recherche, délai d’attente, limite de sortie et règles de notation doivent s’appliquer.
Pour les agents de codage, collectez les résultats au niveau des tâches, et pas seulement les impressions de réponse :
- La modification a-t-elle passé les tests pertinents ?
- L’agent a-t-il appelé les bons outils dans un ordre valide ?
- Combien de tentatives, corrections ou interventions humaines ont été nécessaires ?
- Quels ont été les tokens totaux d’entrée, d’entrée en cache et de sortie ?
- La latence est-elle restée acceptable pour le workflow du produit ?
Pour l’automatisation, suivez la validité du schéma, l’acceptation en aval, le taux de correction et le coût par tâche terminée. Ces chiffres facilitent la décision de savoir si Hy4 Preview doit devenir la valeur par défaut, rester un chemin d’escalade, ou rester hors production.
Une politique de déploiement pratique consiste à conserver Hy4 Preview comme un spécialiste pour les étapes difficiles d’agent de codage ou la planification à long contexte, tandis que votre modèle existant continue de gérer le trafic à volume élevé et à faible risque. Ne le promouvez que lorsque son avantage mesuré l’emporte sur le prix de sortie plus élevé et le coût opérationnel lié au changement d’une dépendance en préversion.
Conclusion
Tencent Hy4 Preview sur Novita AI mérite d’être évalué pour les agents de codage, l’automatisation intensive en outils et la planification à long contexte. Les faits du lancement sont concrets : tencent/hy4-preview, accès serverless, MoE 770B/49B, une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens, un plafond de sortie de 64 000 tokens et 0,834 $/2,501 $ d’entrée/sortie par million de tokens au 20 septembre 2026.
Son adéquation n’est pas universelle. Le label « preview », les entrées textuelles uniquement et le coût de sortie plus élevé signifient qu’il doit faire ses preuves sur votre charge de travail. Commencez par l’API et le Playground Hy4 Preview, exécutez les mêmes tâches que celles que vous utilisez pour votre modèle actuel, et comparez la justesse, la fiabilité des outils, la latence et le coût total en tokens avant de le promouvoir.
FAQ
Quel est l’ID du modèle pour Tencent Hy4 Preview sur Novita AI ?
L’ID exact du modèle est tencent/hy4-preview.
Tencent Hy4 Preview est-il disponible sur Novita AI ?
Oui. Novita AI répertorie Hy4 Preview comme un modèle de chat serverless en ligne au 20 septembre 2026.
Combien coûte Tencent Hy4 Preview sur Novita AI ?
Au 20 septembre 2026, il coûte 0,834 $ par million de tokens d’entrée, 2,501 $ par million de tokens de sortie et 0,042 $ par million de lectures d’entrée en cache.
Quelle est la fenêtre de contexte et la sortie maximale ?
La fiche Novita AI indique une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens et une sortie maximale de 64 000 tokens.
Hy4 Preview prend-il en charge l’appel de fonctions et les sorties structurées ?
Oui. La fiche Novita AI inclut l’appel de fonctions, les sorties structurées, le raisonnement et le support serverless.
Quels sont les nombres de paramètres actifs et totaux ?
Novita AI décrit Hy4 Preview comme un modèle Mixture-of-Experts de 770B paramètres avec 49B paramètres actifs.
Hy4 Preview est-il identique à Hunyuan ?
L’article utilise le nom d’affichage actuel de la génération Hy de Tencent. Il n’est pas lié à Hunyuan Image ou Hunyuan Video, qui sont des familles de produits de génération multimédia distinctes.
