Tencent Hy4 Preview가 Novita AI에서 서버리스 텍스트-투-텍스트 API로 제공됩니다. 정확한 모델 ID는 tencent/hy4-preview입니다. 2026년 9월 20일 기준, Novita AI는 입력 100만 토큰당 $0.834, 출력 100만 토큰당 $2.501, 캐시된 입력 읽기 100만 토큰당 $0.042, 1,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 출력 64,000 토큰을 제공합니다. 이 모델은 770B 파라미터의 Mixture-of-Experts 시스템으로, 49B의 활성 파라미터를 가지고 있으며, Novita AI는 코딩 에이전트, 복잡한 도구 사용 워크플로, 계획 수립, 컨텍스트 연속성, 지속적인 멀티스텝 실행에 적합하다고 설명합니다.
| Novita AI의 Tencent Hy4 Preview | 세부 정보 |
|---|---|
| 모델 이름 | Hy4 Preview |
| 모델 ID | tencent/hy4-preview |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,000,000 토큰 |
| 최대 출력 | 64,000 토큰 |
| 입력 가격 | 100만 토큰당 $0.834 |
| 출력 가격 | 100만 토큰당 $2.501 |
Tencent Hy4 Preview란 무엇인가요?
Hy4 Preview는 코딩 에이전트, 복잡한 도구 사용 및 생산성 작업을 위한 Tencent의 프리뷰급 Hy-generation 모델입니다. Novita AI 모델 페이지는 이를 총 770B 파라미터와 49B 활성 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts 모델로 식별합니다. 이러한 구분은 API 사용자에게 중요한데, 모든 요청에 모든 파라미터가 기여하는 Dense 모델과 달리 각 토큰에 더 적은 수의 파라미터가 활성화되는 대용량 모델임을 의미하기 때문입니다.
프리뷰 레이블은 실제 공학적 의미를 지닙니다. 프리뷰 모델은 정식 출시 전에 변경될 수 있으므로, 안정적인 프로덕션 기본값으로 즉시 채택하기보다는 실험과 점진적 롤아웃을 위한 강력한 후보로 평가해야 합니다. 이 모델을 기반으로 개발할 경우, 프롬프트 버전을 관리하고, 작업 결과와 함께 모델 동작을 기록하며, 모델이 변경될 때 평가를 다시 실행하세요.
이것은 텍스트 전용 채팅 모델입니다. 이미지, 오디오 또는 비디오 모델이 아니며, 전문 검색 또는 임베딩 모델을 대체하지 않습니다.
Novita AI에서 Tencent Hy4 Preview API 액세스
Novita AI는 Hy4 Preview를 chat/completions, anthropic, responses 엔드포인트를 지원하는 서버리스 모델로 제공합니다. 현재 기능 목록에는 함수 호출, 구조화된 출력, 추론 및 서버리스 제공이 포함됩니다.
가장 직접적인 통합 방법은 OpenAI 호환 chat/completions 경로입니다. 클라이언트를 Novita AI의 API 기본 URL로 지정하고, 모델 필드를 tencent/hy4-preview로 설정한 후, Novita AI API 키로 인증하세요. 이미 OpenAI 호환 에이전트나 애플리케이션을 운영 중이라면, 프로토콜 마이그레이션보다는 모델 라우팅 변경에 가깝습니다.
Novita AI 모델 페이지에는 플레이그라운드도 포함되어 있어, 더 큰 평가에 새로운 요청을 넣기 전에 모델 라우팅을 검증하는 데 유용합니다.
| 액세스 항목 | Novita AI 값 |
|---|---|
| 표시 이름 | Hy4 Preview |
| 정확한 모델 ID | tencent/hy4-preview |
| 모델 유형 | 채팅 |
| 액세스 모드 | 서버리스 |
| 엔드포인트 패밀리 | chat/completions, anthropic, responses |
| 입력 모달리티 | 텍스트 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 |
| 기능 | 서버리스, 함수 호출, 구조화된 출력, 추론 |
Novita AI의 Hy4 Preview 사양 및 가격
아래 모델 사양 및 가격은 2026년 9월 20일에 확인된 Novita AI 모델 목록을 기준으로 합니다.
| 사양 / 가격 항목 | Novita AI 값 |
|---|---|
| 모델 ID | tencent/hy4-preview |
| 상태 | 라이브, 서버리스 |
| 아키텍처 | Mixture-of-Experts |
| 총 파라미터 | 770B |
| 활성 파라미터 | 49B |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,000,000 토큰 |
| 최대 출력 토큰 | 64,000 토큰 |
| 입력 가격 | 100만 토큰당 $0.834 |
| 출력 가격 | 100만 토큰당 $2.501 |
| 캐시된 입력 읽기 가격 | 100만 토큰당 $0.042 |
| 카탈로그 등록일 | 2026년 9월 17일 |
캐시된 입력 읽기는 요청이 적격 입력 컨텍스트를 재사용할 때 100만 토큰당 $0.042의 가격이 적용됩니다. 이 요금은 모든 입력 토큰이 아닌 캐시된 입력 읽기에 적용됩니다.
기능: Hy4 Preview가 할 수 있는 작업
Hy4 Preview는 멀티스텝 작업을 위해 설계되었습니다. Novita AI의 설명은 코딩 에이전트, 복잡한 도구 사용 워크플로, 그리고 계획 수립, 컨텍스트 연속성 및 지속적인 실행이 필요한 생산성 작업을 명확히 대상으로 합니다. API 맥락에서 이는 나열된 기능이 단순한 헤드라인 크기보다 더 관련성이 높음을 의미합니다.
- 함수 호출 을 통해 모델이 제어된 애플리케이션 도구를 선택하고 해당 도구에 대한 인수를 생성할 수 있습니다.
- 구조화된 출력 은 취약한 자연어 파싱에 전적으로 의존하지 않고 모델 결정을 다운스트림 시스템으로 전달하는 데 도움을 줍니다.
- 추론 지원 은 어려운 계획 수립, 코드 분석 또는 워크플로 실행 작업을 평가할 수 있는 또 다른 축을 제공합니다.
- 1M 입력 윈도우 는 광범위한 컨텍스트를 위한 공간을 제공하지만, 여전히 검색 규율과 명시적인 토큰 예산이 필요합니다.
긴 컨텍스트가 컨텍스트 엔지니어링의 필요성을 없애지는 않습니다. 작업 지침, 정책 제약 조건, 현재 저장소 상태, 검색된 문서 및 관련 도구 결과를 의도적인 순서로 배치하세요. 오래된 실패 기록, 관련 없는 로그 및 무관한 코드는 요청에서 제외하세요. 코딩 에이전트의 경우, 유용한 테스트는 모델이 1,000,000 토큰을 수용할 수 있는지 여부가 아니라, 요청에 올바른 변경을 수행할 수 있는 적절한 컨텍스트가 포함되어 있는지 여부입니다.
개발자 적합성: Hy4 Preview를 사용해야 하는 경우
코딩 에이전트 및 도구 사용 평가에 사용하세요. 현재 모델이 멀티파일 컨텍스트를 놓치거나, 잘못된 도구 인수를 생성하거나, 여러 도구 턴을 통해 계획을 유지하지 못하는 경우, Hy4 Preview는 유용한 비교 지점이 됩니다. 실제 실패 티켓, 의존성 업그레이드, 테스트가 포함된 리팩터링, 단일턴 스니펫이 아닌 여러 도구 호출이 필요한 워크플로에서 테스트하세요.
긴 컨텍스트 분석에 사용하세요. 1,000,000 토큰 윈도우는 사양, 저장소 컨텍스트, 아키텍처 노트, 이슈 기록, 로그 및 평가 제약 조건을 결합한 요청에 적합합니다. 이는 모든 관련 상태를 하나의 요청에 유지하는 것이 청킹만 사용하는 것보다 더 나은 결정을 생성할 때 가장 가치가 있습니다.
구조화된 핸드오프가 중요할 때 사용하세요. 구조화된 출력과 함수 호출은 애플리케이션이 도구 인수와 결과 형식을 검증하는 경우, 모델을 리뷰 큐, 이슈 트래커, 테스트 러너 또는 배포 워크플로에 연결하는 것을 실용적으로 만듭니다.
캐시 가능한 컨텍스트가 반복될 때 사용하세요. 안정적인 시스템 지침, 도구 스키마, 저장소 요약 및 정책 블록은 캐시된 입력 읽기 요금의 혜택을 볼 수 있습니다. 할인이 균일하게 적용된다고 가정하지 말고, 대표적인 호출에서 실제 캐시 동작과 비용을 평가하세요.
사용하지 말아야 할 경우
짧고 저렴한 작업. 소규모 분류기, 라우팅 작업, 짧은 요약기 또는 중요도가 낮은 재작성에는 일반적으로 770B/49B 활성 MoE 모델이 필요하지 않습니다. 품질이 병목 현상임이 입증되지 않는 한, 더 저렴한 모델을 기준선으로 유지하세요.
비전, 오디오 또는 비디오 워크로드. Hy4 Preview는 Novita AI에서 텍스트 입력 및 텍스트 출력만 가능합니다. 스크린샷, UI 비디오, 오디오 또는 이미지 이해가 워크플로의 핵심인 경우 전용 멀티모달 모델을 사용하세요.
엄격한 지연 시간 기준. MoE 라우팅 및 심층 추론 워크로드는 부하가 걸린 상태에서 Dense 채팅 모델과 다르게 동작할 수 있습니다. 인터랙티브 트래픽을 새 모델로 라우팅하기 전에 최초 토큰 도달 시간, 종단간 지연 시간, 재시도 및 도구 사이클 시간을 측정하세요.
품질 저하 증거가 없는 반복적이고 안정적인 워크플로. 기존 파이프라인이 테스트를 통과하고 실패율을 낮게 유지한다면, 더 새로운 모델이 있다는 이유만이 아니라 대표적인 평가에서 실제 이득을 보여줄 때만 전환하세요.
현재 API와 Hy4 Preview를 평가하는 방법
고정된 평가 세트로 시작하고, 모델 간에 동일한 스캐폴딩을 유지하세요. 동일한 도구, 검색 설정, 시간 제한, 출력 제한 및 채점 규칙이 적용되어야 합니다.
코딩 에이전트의 경우, 응답 인상뿐만 아니라 작업 수준의 결과를 수집하세요:
- 변경 사항이 관련 테스트를 통과했습니까?
- 에이전트가 올바른 도구를 유효한 순서로 호출했습니까?
- 몇 번의 재시도, 수정 또는 사람의 개입이 필요했습니까?
- 총 입력, 캐시된 입력 및 출력 토큰은 얼마였습니까?
- 지연 시간이 제품 워크플로에 허용 가능한 수준이었습니까?
자동화의 경우, 스키마 유효성, 다운스트림 수락, 수정률 및 완료된 작업당 비용을 추적하세요. 이 수치를 통해 Hy4 Preview를 기본값으로 승격할지, 에스컬레이션 경로로 유지할지, 프로덕션에서 제외할지 쉽게 결정할 수 있습니다.
실용적인 롤아웃 정책은 Hy4 Preview를 어려운 코딩 에이전트 단계 또는 긴 컨텍스트 계획 수립을 위한 전문가로 유지하고, 기존 모델이 대용량, 저위험 트래픽을 계속 처리하도록 하는 것입니다. 측정된 이점이 더 높은 출력 가격과 프리뷰 의존성 변경에 따른 운영 비용보다 클 때만 승격하세요.
결론
Novita AI의 Tencent Hy4 Preview는 코딩 에이전트, 도구 기반 자동화 및 긴 컨텍스트 계획 수립에 대해 평가할 가치가 있습니다. 출시 사실은 구체적입니다: tencent/hy4-preview, 서버리스 액세스, 770B/49B MoE, 1,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우, 64,000 토큰 출력 상한, 2026년 9월 20일 기준 100만 토큰당 입력 $0.834/출력 $2.501입니다.
그 적합성이 보편적이지는 않습니다. 프리뷰 레이블, 텍스트 전용 입력 및 더 높은 출력 비용은 워크로드에서 성능을 입증해야 함을 의미합니다. Hy4 Preview API 및 플레이그라운드에서 시작하여 현재 모델에 사용하는 것과 동일한 작업을 실행하고, 승격하기 전에 정확성, 도구 신뢰성, 지연 시간 및 총 토큰 비용을 비교하세요.
FAQ
Novita AI에서 Tencent Hy4 Preview의 모델 ID는 무엇인가요?
정확한 모델 ID는 tencent/hy4-preview입니다.
Tencent Hy4 Preview를 Novita AI에서 사용할 수 있나요?
네. Novita AI는 2026년 9월 20일 기준으로 Hy4 Preview를 라이브 서버리스 채팅 모델로 제공합니다.
Novita AI에서 Tencent Hy4 Preview의 가격은 얼마인가요?
2026년 9월 20일 기준, 입력 100만 토큰당 $0.834, 출력 100만 토큰당 $2.501, 캐시된 입력 읽기 100만 토큰당 $0.042입니다.
컨텍스트 윈도우와 최대 출력은 어떻게 되나요?
Novita AI 목록에는 1,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우와 64,000 토큰 최대 출력이 표시됩니다.
Hy4 Preview는 함수 호출과 구조화된 출력을 지원하나요?
네. Novita AI 목록에는 함수 호출, 구조화된 출력, 추론 및 서버리스 지원이 포함됩니다.
활성 및 총 파라미터 수는 어떻게 되나요?
Novita AI는 Hy4 Preview를 49B 활성 파라미터를 가진 770B 파라미터 Mixture-of-Experts 모델로 설명합니다.
Hy4 Preview가 Hunyuan과 같은 모델인가요?
이 글은 Tencent의 현재 Hy 세대 표시 이름을 사용합니다. 이는 별도의 미디어 생성 제품군인 Hunyuan Image 또는 Hunyuan Video와 관련이 없습니다.
