Tencent Hy4 Preview が、サーバーレスのテキスト間APIとして Novita AI で利用可能になりました。正確なモデル ID は tencent/hy4-preview です。2026年9月20日時点で、Novita AI は入力100万トークンあたり0.834ドル、出力100万トークンあたり2.501ドル、キャッシュされた入力読み取り100万トークンあたり0.042ドル、100万トークンのコンテキストウィンドウ、最大出力64,000トークンとしています。このモデルは770BパラメータのMixture-of-Expertsシステムで、アクティブパラメータは49Bです。Novita AI は、コーディングエージェント、複雑なツール使用ワークフロー、計画、コンテキストの継続性、持続的なマルチステップ実行に適していると位置づけています。
| Novita AI での Tencent Hy4 Preview | 詳細 |
|---|---|
| モデル名 | Hy4 Preview |
| モデル ID | tencent/hy4-preview |
| コンテキストウィンドウ | 1,000,000 トークン |
| 最大出力 | 64,000 トークン |
| 入力料金 | 100万トークンあたり 0.834 ドル |
| 出力料金 | 100万トークンあたり 2.501 ドル |
Tencent Hy4 Preview とは？
Hy4 Preview は、Tencent のプレビュークラスの Hy 世代モデルであり、コーディングエージェント、複雑なツール使用、および生産性向上作業向けに設計されています。Novita AI モデルページ では、総パラメータ数770B、アクティブパラメータ数49BのMixture-of-Expertsモデルとして特定されています。この分割はAPIユーザーにとって重要です。なぜなら、すべてのパラメータがすべてのリクエストに寄与する稠密モデルではなく、各トークンでアクティブになるパラメータが少ない大容量モデルであることを示しているからです。
プレビューというラベルには、実際の工学的な意味が含まれています。プレビューモデルはフルリリース前に変更される可能性があるため、安定した本番環境のデフォルトとしてすぐに採用するのではなく、実験と段階的なロールアウトのための有力な候補として評価されるべきです。このモデルをベースに構築する場合は、プロンプトをバージョン管理し、タスクの結果とともにモデルの動作を記録し、モデルが変更されたときに評価を再実行してください。
これはテキスト専用のチャットモデルです。画像、音声、ビデオモデルではなく、専門的な検索モデルや埋め込みモデルを置き換えるものではありません。
Novita AI での Tencent Hy4 Preview API アクセス
Novita AI は、Hy4 Preview を chat/completions、anthropic、responses エンドポイントをサポートするサーバーレスモデルとしてリストしています。現在の機能一覧には、関数呼び出し、構造化出力、推論、サーバーレス配信が含まれています。
最も直接的な統合方法は、OpenAI 互換の chat/completions パスです。クライアントを Novita AI の API ベース URL に向け、モデルフィールドを tencent/hy4-preview に設定し、Novita AI の API キーで認証します。既に OpenAI 互換のエージェントやアプリケーションを実行している場合、これはプロトコルの移行ではなく、主にモデルルーティングの変更です。
Novita AI のモデルページにはプレイグラウンドも含まれており、新しいリクエストをより大規模な評価に入れる前にモデルルーティングを検証するのに役立ちます。
| アクセス項目 | Novita AI の値 |
|---|---|
| 表示名 | Hy4 Preview |
| 正確なモデル ID | tencent/hy4-preview |
| モデルタイプ | チャット |
| アクセスモード | サーバーレス |
| エンドポイントファミリー | chat/completions, anthropic, responses |
| 入力モダリティ | テキスト |
| 出力モダリティ | テキスト |
| 機能 | サーバーレス、関数呼び出し、構造化出力、推論 |
Novita AI での Hy4 Preview スペックと料金
以下のモデル仕様と料金は、2026年9月20日に確認した Novita AI のモデルリストに基づいています。
| スペック/料金項目 | Novita AI の値 |
|---|---|
| モデル ID | tencent/hy4-preview |
| ステータス | 公開中、サーバーレス |
| アーキテクチャ | Mixture-of-Experts |
| 総パラメータ数 | 770B |
| アクティブパラメータ数 | 49B |
| コンテキストウィンドウ | 1,000,000 トークン |
| 最大出力トークン数 | 64,000 トークン |
| 入力料金 | 100万トークンあたり 0.834 ドル |
| 出力料金 | 100万トークンあたり 2.501 ドル |
| キャッシュ入力読み取り料金 | 100万トークンあたり 0.042 ドル |
| カタログ登録日 | 2026年9月17日 |
キャッシュされた入力読み取りは、リクエストが対象となる入力コンテキストを再利用する場合に、100万トークンあたり0.042ドルで料金が設定されています。このレートは、すべての入力トークンではなく、キャッシュされた入力読み取りに適用されます。
機能：Hy4 Preview でできること
Hy4 Preview はマルチステップの作業向けに設計されています。Novita AI の説明では、特にコーディングエージェント、複雑なツール使用ワークフロー、および計画、コンテキストの継続性、持続的な実行を必要とする生産性タスクを対象としています。API コンテキストでは、これにより、リストされた機能が規模の大小よりも関連性が高くなります。
- 関数呼び出し により、モデルは制御されたアプリケーションツールを選択し、そのツールの引数を出力できます。
- 構造化出力 は、モデルの決定を、脆弱な自然言語解析だけに完全に依存することなく、ダウンストリームシステムに移行するのに役立ちます。
- 推論サポート は、困難な計画、コード分析、またはワークフロー実行タスクを評価するための別の軸を提供します。
- 100万の入力ウィンドウ は広範なコンテキストに対応しますが、それでも検索の規律と明示的なトークン予算は必要です。
長いコンテキストは、コンテキストエンジニアリングの必要性を排除するものではありません。タスクの指示、ポリシー制約、現在のリポジトリ状態、取得したドキュメント、関連するツール結果を意図的な順序で配置してください。古い失敗、無関係なログ、関係のないコードはリクエストから除外してください。コーディングエージェントにとって、有用なテストはモデルが1,000,000トークンを受け入れられるかどうかではなく、リクエストに正しい変更を加えるための適切なコンテキストが含まれているかどうかです。
開発者にとっての適合性：Hy4 Preview を使用すべき場合
コーディングエージェントおよびツール使用の評価に使用する。 現在のモデルがマルチファイルコンテキストを見失ったり、無効なツール引数を出力したり、複数のツールターンにわたって計画を維持できない場合、Hy4 Preview は有用な比較ポイントとなります。実際に失敗しているチケット、依存関係のアップグレード、テストを含むリファクタリング、およびシングルターンのスニペットではなく複数のツール呼び出しを必要とするワークフローでテストしてください。
長いコンテキスト分析に使用する。 1,000,000トークンのウィンドウは、仕様、リポジトリコンテキスト、アーキテクチャノート、課題履歴、ログ、評価制約を組み合わせたリクエストに適しています。これは、すべての関連状態を1つのリクエストに保持することで、チャンキングだけよりも優れた判断が得られる場合に最も価値があります。
構造化されたハンドオフが重要な場合に使用する。 構造化出力と関数呼び出しにより、アプリケーションがツールの引数と結果形式を検証する限り、モデルをレビューキュー、課題トラッカー、テストランナー、またはデプロイメントワークフローに接続することが実用的になります。
キャッシュ可能なコンテキストが繰り返される場合に使用する。 安定したシステム指示、ツールスキーマ、リポジトリサマリー、ポリシーブロックは、キャッシュされた入力読み取りレートの恩恵を受ける可能性があります。割引が一律に適用されると想定するのではなく、代表的な呼び出し全体での実際のキャッシュ動作とコストを評価してください。
使用すべきでない場合
短く、低コストのタスク。 小さな分類器、ルーティングジョブ、短い要約作成、またはリスクの低い書き換えには、通常、770B/49B アクティブのMoEモデルは必要ありません。品質が明らかにボトルネックになっていない限り、より安価なモデルをベースラインとして維持してください。
ビジョン、音声、ビデオワークロード。 Hy4 Preview は、Novita AI ではテキスト入力、テキスト出力です。スクリーンショット、UIビデオ、音声、または画像理解がワークフローの中心である場合は、専用のマルチモーダルモデルを使用してください。
厳しいレイテンシー要件。 MoEルーティングと深い推論ワークロードは、負荷がかかった状態で稠密チャットモデルとは異なる動作をする可能性があります。インタラクティブなトラフィックを新しいモデルにルーティングする前に、最初のトークンまでの時間、エンドツーエンドのレイテンシー、リトライ、ツールサイクル時間を測定してください。
品質低下の兆候がない、反復的で安定したワークフロー。 既存のパイプラインがテストに合格し、障害率を低く保っている場合は、新しいモデルが利用可能だからという理由ではなく、代表的な評価が実際の利点を示した場合にのみ切り替えてください。
現在のAPIに対してHy4 Previewを評価する方法
固定の評価セットから始め、スキャフォールドをモデル間で同一に保ちます。同じツール、検索設定、タイムアウト、出力上限、評価ルールを適用する必要があります。
コーディングエージェントの場合は、応答の印象だけでなく、タスクレベルの結果を収集します。
- 変更は関連するテストに合格しましたか？
- エージェントは正しいツールを有効な順序で呼び出しましたか？
- 必要なリトライ、修正、または人間の介入は何回でしたか？
- 総入力トークン数、キャッシュ入力トークン数、出力トークン数はいくつでしたか？
- レイテンシーは製品ワークフローにとって許容範囲内でしたか？
自動化の場合は、スキーマの妥当性、ダウンストリームでの受け入れ率、修正率、完了したタスクあたりのコストを追跡します。これらの数値により、Hy4 Preview をデフォルトにするか、エスカレーションパスとして残すか、本番環境から除外するかを簡単に決定できます。
実用的なロールアウトポリシーは、Hy4 Preview を難しいコーディングエージェントステップや長いコンテキスト計画のための専門家として維持し、既存のモデルが高負荷でリスクの低いトラフィックを引き続き処理することです。測定された利点が、より高い出力価格とプレビュー依存関係を変更する運用コストを上回った場合にのみ、昇格させてください。
結論
Novita AI での Tencent Hy4 Preview は、コーディングエージェント、ツールを多用する自動化、および長いコンテキスト計画のために評価する価値があります。ローンチの事実は具体的です：tencent/hy4-preview、サーバーレスアクセス、770B/49B MoE、100万トークンのコンテキストウィンドウ、64,000トークンの出力上限、そして2026年9月20日時点で入力/出力100万トークンあたり0.834/2.501ドルです。
その適合性は普遍的ではありません。プレビューラベル、テキストのみの入力、およびより高い出力コストは、ワークロードで実力を証明する必要があることを意味します。Hy4 Preview API とプレイグラウンド から始め、現在のモデルで使用しているのと同じタスクを実行し、昇格させる前に、正確性、ツールの信頼性、レイテンシー、総トークンコストを比較してください。
FAQ
Novita AI での Tencent Hy4 Preview のモデル ID は何ですか？
正確なモデル ID は tencent/hy4-preview です。
Tencent Hy4 Preview は Novita AI で利用可能ですか？
はい。Novita AI は、2026年9月20日時点で Hy4 Preview を公開中のサーバーレスチャットモデルとしてリストしています。
Novita AI での Tencent Hy4 Preview の料金はいくらですか？
2026年9月20日時点で、入力100万トークンあたり0.834ドル、出力100万トークンあたり2.501ドル、キャッシュされた入力読み取り100万トークンあたり0.042ドルです。
コンテキストウィンドウと最大出力はどのくらいですか？
Novita AI のリストによると、100万トークンのコンテキストウィンドウと64,000トークンの最大出力です。
Hy4 Preview は関数呼び出しと構造化出力をサポートしていますか？
はい。Novita AI のリストには、関数呼び出し、構造化出力、推論、サーバーレスサポートが含まれています。
アクティブパラメータ数と総パラメータ数はいくつですか？
Novita AI は Hy4 Preview を、総パラメータ数770B、アクティブパラメータ数49BのMixture-of-Expertsモデルと説明しています。
Hy4 Preview は Hunyuan と同じですか？
この記事では、Tencent の現在の Hy 世代の表示名を使用しています。これは、別のメディア生成製品ファミリーである Hunyuan Image や Hunyuan Video とは関係ありません。
