Mit CometAPI entwickelnEine API für mehrere Modelle erforderlich?Teste den Workflow im Playground und erstelle anschließend einen API-Schlüssel, sobald Modell und Kosten zu deinem Anwendungsfall passen.
Hunyuan Hy4 ist über CometAPI verfügbar: Funktionen, API-Zugriff
Erhalten Sie heute über CometAPI Zugriff auf Tencent Hunyuan Hy4. Erkunden Sie seine Funktionen, Python-API-Beispiele, Agent-Fähigkeiten und was Sie von Hy4 Flash erwarten können.
lesileForschungsteam für KI-Modelle und API
Aktualisiert Nov 4, 2026 12 Min. Lesezeit
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Erhalten Sie heute über CometAPI Zugriff auf Tencent Hunyuan Hy4. Erkunden Sie seine Funktionen, Python-API-Beispiele, Agent-Fähigkeiten und was Sie von Hy4 Flash erwarten können.
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Hunyuan Hy4 und Hy4 Preview sind beide über CometAPI zugänglich, sodass Entwickler das neueste Flaggschiff von Tencent gegenüber der früheren Version innerhalb derselben API-Integration testen können. Hy4 Flash folgt in Kürze.
Tencent hat Hy4 offiziell am 4. November 2026 veröffentlicht. Die Ankündigung auf X stellt das Modell mit „Hy4 is here, new with vision“ vor, während die offizielle Hy4-Release-Seite Verbesserungen beim Coding, bei Computerbedienung, Forschung und Produktivität beschreibt.
Für Entwickler ist der unmittelbare Einstiegspunkt die auf CometAPI. Das Modell ist als gelistet und verfügbar, mit einem Preis von $0.6672 pro Million Input-Token und $2.00 pro Million Output-Token. Teams, die bereits Hy4 Preview verwenden, können es als Baseline beibehalten, während sie die Vollversion evaluieren.
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Hy4 und Hy4 Preview sind auf CometAPI verfügbar. Entwickler können sie über eine OpenAI-kompatible Integration vergleichen.
Hy4 ist offiziell released. „Coming soon“ gilt jetzt für Hy4 Flash, dessen endgültige Preise und Serving-Spezifikationen in den zitierten Ankündigungen noch nicht veröffentlicht sind.
Der Voll-Release ergänzt visuelles Verständnis und Computerbedienung, außerdem stärkere Langhorizont-Reasoning- und Produktivitäts-Workflows.
Tencent berichtet 78,9 auf OSWorld 2.1 und 44,4 auf Terminal Bench 4.0, mit weiteren Ergebnissen für Coding, Automatisierung und wissenschaftliche Arbeit.
CometAPI listet Hy4-Input- und -Output-Preise etwa 20% unter den offiziellen Preisen auf der Modellseite.
Für die praktische Bereitstellung wird eine Anwendungs-Runtime benötigt: Das Modell plant und fordert Aktionen an; die Runtime führt Tools aus, hält Zustand und prüft Ergebnisse.
Was ist Hunyuan Hy4?
Hunyuan Hy4 ist Tencents Flaggschiffmodell für komplexes Reasoning, Softwareentwicklung, Büroarbeit, Finanzanalyse, Spieleentwicklung und wissenschaftliche Forschung. Der November-Release erweitert die Hy4-Generation auf visuelle Aufgaben und Computerinteraktion, einschließlich sowohl Kommandozeilen- als auch grafischer Schnittstellen.
Laut Launch-Report von Tencent Technology nutzt Hy4 eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 770 Milliarden Parametern. Tencents API-Dokumentation führt ein Kontextfenster von 1M Token auf, mit maximal 960.000 Token als API-Input und maximal 64.000 Token als Output. Dies sind die von Tencent dokumentierten Limits; konfigurieren Sie CometAPI-Anfragen entsprechend den Limits des aktiven Endpunkts.
Ein MoE-Modell leitet Tokens durch ausgewählte Experts, anstatt für jedes Token jeden Parameter zu verwenden. Die frühere Hy4 Preview legte 49 Milliarden aktive Backbone-Parameter pro Token offen; diese Preview-Angabe sollte bei der Diskussion ihrer Architektur der Preview zugeordnet bleiben.
Tencent sagt, die Gewichte von Hy4 würden später Open-Source gestellt; die Bereitstellungsunterstützung wird zusammen mit vLLM und SGLang entwickelt. API-Zugriff ist bereits verfügbar, während die herunterladbaren Gewichte des finalen Modells einen separaten Release-Meilenstein darstellen.
Hy4-Leistung
Tencents offizieller Release berichtet die folgenden Ergebnisse. Dies sind von Tencent berichtete Scores unter deren Evaluationskonfigurationen; die Benchmarks verwenden unterschiedliche Bewertungsmethoden und sollten innerhalb jedes Benchmarks verglichen werden.
Die breiter angelegte Einführungsevidenz umfasst eine finanzielle Evaluation mit 213 Experten und 579 Aufgaben. Tencent Technology berichtet einen durchschnittlichen Score von 3,04 für Hy4, verglichen mit 2,97 für DeepSeek V4.1 Flash 1017 und 2,68 sowohl für Kimi K3.1 Pro als auch GLM-5.3 in dieser Evaluation.
Für ein Team, das Finanzdokumentanalyse oder Research-Assistenten baut, ist das ein Grund, Hy4 in einen kontrollierten Vergleich einzubeziehen. Die Benchmark-Scores liefern keine gemessene Latenz oder Tokens-pro-Sekunde für CometAPI; diese müssen aus der geplanten Bereitstellung gemessen werden.
Hy4 vs. Hy4 Preview: Was hat sich geändert?
Tencent hat drei große Upgrades für den vollständigen Hy4-Release hervorgehoben.
Stärkere Ausführung langfristiger Aufgaben
Hy4 Preview etablierte den Fokus der Familie auf erweiterte Coding- und Produktivitätsaufgaben. Dokumentierte Schwächen umfassten übermäßige Verifikation und längeres als notwendiges Reasoning bei manchen Problemen. Der Voll-Release zielt auf effizienteres Reasoning und anhaltendere Ausführung über eine Abfolge von Aktionen ab.
Für eine Agenten-Anwendung ist der nützliche Vergleich, ob Hy4 die gleichen Akzeptanzkriterien mit weniger Retries, weniger wiederholtem Kontext oder weniger abgebrochenen Schritten erreicht. Eine kürzere Antwort reduziert nur dann Kosten, wenn die resultierende Arbeit weiterhin die Validierung besteht.
Visuelles Verständnis und Computerbedienung
Hy4 ergänzt die Familie um visuelles Verständnis und visuelles Reasoning. Es kann Diagramme, Screenshots und andere Bilder interpretieren, während sein Training zur Computerbedienung sowohl CLI- als auch GUI-Interaktion abdeckt. Tencent beschreibt explizit Training mit Blender, CAD und Workflows, die Applikationsgrenzen überschreiten.
Dies erweitert die Aufgaben, die ein Agent versuchen kann. Er kann ein Diagramm inspizieren, bevor er seine Fehler erklärt, eine Webseite nach deren Generierung untersuchen oder einen Screenshot nutzen, um die nächste Interface-Aktion zu bestimmen. Browser- und Desktop-Ausführung erfordern eine verbundene Tool-Umgebung, wie in der Runtime-Architektur unten beschrieben.
Konkretere Evidenz aus Produktivitätsevaluationen
Tencent berichtet Verbesserungen in Engineering, Büroarbeit, Finanzen und Spielen. Der Launch-Report gibt Hy4 eine Erfolgsquote von 96,15% in WorkBodys interner Evaluation und berichtet Verbesserungen gegenüber Preview von 19,1% bei GameDev und 9,8% bei GameLogic.
Diese Ergebnisse unterstützen Tests von Hy4 bei mehrstufiger Produktivitätsarbeit. Ihr Wert ist am größten, wenn die Anwendung den evaluierten Aufgaben ähnelt: Coding, Dokumentenarbeit, strukturierte Analysen und wiederholte Tool-Nutzung.
4 praxisnahe Szenarien: Wo Hy4 nützlich erscheint
Tencent Technology hat Hy4 in vier Szenarien getestet, die Coding, visuelles Verständnis, Finanzanalyse und Planung abdecken.
Interaktive Frontend-Entwicklung
Hy4 erstellte eine interaktive Sonnensystem-Webseite mit anklickbaren Planeten, einstellbarer Orbitalgeschwindigkeit und kindgerechten Erklärungen. Die berichtete Ausführung umfasste 15 Chrome-Interaktionsprüfungen und zeigt einen Workflow, der sich von der Codegenerierung bis zur Browserverifikation erstreckt. Anwendungen, die CometAPI nutzen, können diesen Workflow unterstützen, indem sie Hy4 mit Browser-Tools verbinden.
Visuelle Planung unter sich ändernden Constraints
Anhand eines Kühlschrank-Fotos plante Hy4 neun Mahlzeiten über drei Tage innerhalb eines RMB-100-Einkaufsbudgets und eines Zubereitungslimits von 40 Minuten pro Mahlzeit. Es markierte vier unsichere Zutaten und überarbeitete den Plan, als sich Ernährungsanforderungen änderten, und demonstrierte, wie visuelles Verständnis die Planung über mehrere Constraints hinweg unterstützen kann.
Finanzdiagramm-Analyse
Hy4 identifizierte irreführende Aussagen in einem fiktiven Diagramm: Der Umsatz stieg um 25%, nicht um die behaupteten 80%, während der Gewinn um 40% fiel, obwohl behauptet wurde, er habe sich verdoppelt. Es erkannte außerdem eine abgeschnittene Achse, die das Wachstum überzeichnete, und kombinierte visuelle Interpretation mit numerischen Prüfungen.
Terminplanung und Machbarkeitsprüfungen
Bei 555 Minuten serieller Arbeit innerhalb eines 480-Minuten-Fensters identifizierte Hy4 das Kapazitätsdefizit von 75 Minuten und schlug drei überarbeitete Pläne vor. Das Szenario illustriert die Nützlichkeit, widersprüchliche Anforderungen zu erkennen und die notwendigen Trade-offs zu erläutern, um einen Plan machbar zu machen.
CometAPI führt Tencents offizielle Hy4-Sätze mit $0.8340 für Input und $2.50 für Output pro Million Token auf, wodurch CometAPIs Input- und Output-Preise etwa 20% niedriger sind. Diese Sätze gelten für Hy4; konsultieren Sie die separate Preisliste für Hy4 Preview.
Typische Anfragekosten
Für eine illustrative Anfrage mit 10.000 nicht gecacheten Input-Token und 2.000 Output-Token beträgt die Hy4-Token-Gebühr:
Das sind ungefähr $0.0107 pro Anfrage oder $10.67 für 1.000 Anfragen mit derselben Token-Nutzung. Dies ist eine Token-Kostenschätzung, exklusive Browser- oder Compute-Infrastruktur und anderer Tool-Gebühren. Cache-Read-Pricing gilt für Token, die tatsächlich als Cache Reads abgerechnet werden.
Für Agenten sollten Sie die Nutzung über die gesamte Aufgabe hinweg berechnen. Wiederholte Prompts, Tool-Ergebnisse, generiertes Reasoning und Retries können einen Zehn-Schritte-Lauf erheblich teurer machen, als es die finale Antwort suggeriert. Die nützliche Geschäftskennzahl ist die Gesamtausgaben dividiert durch erfolgreich abgeschlossene Aufgaben.
Zugriff auf die Hy4-API
Hy4 und Hy4 Preview sind beide über CometAPI zugänglich. Verwenden Sie hy4 für den Voll-Release oder hy4-preview, um die frühere Version zu vergleichen.
Konto erstellen und API-Schlüssel abrufen
Registrieren Sie sich oder melden Sie sich bei CometAPI an.
Öffnen Sie API Keys, wählen Sie Create API Key und kopieren Sie Ihren Schlüssel.
Stellen Sie sicher, dass Ihr Konto über ausreichendes Guthaben verfügt, und speichern Sie den Schlüssel in einer serverseitigen Umgebungsvariablen.
Installieren Sie das Python-SDK und konfigurieren Sie Ihren Schlüssel:
CometAPI dokumentiert zwei OpenAI-kompatible Schnittstellen:
Chat Completions (/v1/chat/completions) verwendet ein messages-Array mit User- und Assistant-Turns. Diese Schnittstelle wird im untenstehenden Hy4-Beispiel verwendet und passt zu Anwendungen, die bereits um Chatnachrichten gebaut sind.
Responses (/v1/responses) verwendet ein input-Feld und eine andere Ausgabestruktur. Verwenden Sie es, wenn das ausgewählte Modell Responses explizit über CometAPI unterstützt.
Für Hy4 beginnen Sie mit Chat Completions. Prüfen Sie die CometAPI-API-Dokumentation auf Modellkompatibilität, bevor Sie auf Responses umstellen.
Senden Sie Ihre erste Anfrage
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
result = client.chat.completions.create(
model="hy4", # Or "hy4-preview"
messages=[{"role": "user", "content": "Explain how to resolve a scheduling conflict."}],
)
print(result.choices[0].message.content)
Behalten Sie dieselbe Client-Konfiguration bei, wenn Sie Hy4 mit Preview vergleichen, und ändern Sie den Modellbezeichner. Die aktuellen Tarife finden Sie unter Hy4-Preise auf CometAPI; weitere Setup-Details finden Sie in der API-Key- und First-Call-Anleitung.
Was Entwickler jetzt vorbereiten sollten
Entwickler können sich auf Hy4 und Hy4 Flash vorbereiten, indem sie die Modellschicht konfigurierbar machen. Modellname, API-Endpunkt, Tool-Schema, Routing-Logik und Evaluationsskripte sollten nicht fest im Rest der Anwendung verankert sein.
Bevor produktiver Traffic an ein neues Modell gesendet wird, richten Sie eine Baseline mit Hy4 Preview oder einem anderen derzeit verfügbaren Modell ein. Die Baseline sollte die für die Anwendung relevanten Workloads abdecken, z. B. Customer Support, Coding, Dokumentenverarbeitung oder Datenanalyse.
Die Evaluation sollte mehr erfassen, als ob die finale Antwort gut aussieht. Teams sollten die folgenden Metriken verfolgen:
Task-Completion-Rate: Messen Sie, wie oft der Agent den gesamten Workflow abschließt und das angeforderte Ergebnis ohne menschliche Intervention liefert. Eine Aufgabe sollte nur dann als erfolgreich zählen, wenn alle erforderlichen Schritte abgeschlossen wurden, nicht lediglich, wenn das Modell eine plausible Zwischenantwort erzeugt.
Tool-Call-Erfolgsrate: Erfassen Sie, wie oft der Agent das richtige Tool auswählt, gültige Parameter verwendet, ein brauchbares Ergebnis erhält und den Workflow erfolgreich fortsetzt. Dies hilft, ein Reasoning-Problem von einem Integrations- oder Schema-Problem zu unterscheiden.
Retry-Häufigkeit: Zählen Sie, wie oft der Agent einen Tool-Call wiederholen, eine Antwort regenerieren oder einen Schritt neu starten muss. Eine hohe Retry-Rate kann Kosten erhöhen und die Fertigstellung verzögern, selbst wenn die finale Antwort korrekt erscheint.
Messen Sie die Zeit, die das Modell benötigt, um eine Antwort zurückzugeben, und bei Agent-Workflows die Zeit zur vollständigen Aufgabenerledigung. Es ist nützlich, sowohl die Latenz pro Schritt als auch die End-to-End-Latenz zu verfolgen, da eine schnelle Einzelantwort dennoch einen langsamen Mehrschritt-Workflow liefern kann.
Sobald Hy4 und Hy4 Flash verfügbar sind, können Entwickler dieselben Workloads gegen beide Modelle ausführen und Abschlussqualität, Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Kosten vergleichen.
Eine praktische Routing-Policy würde repetitive, standardisierte Aufgaben an Hy4 Flash senden und Hy4 für komplexe Planung, lange Tool-Chains, visuelles Reasoning und Workflows mit stärkerem Recovery-Verhalten reservieren.
Hy4 Flash: Ein praktisches Modell für hochvolumige Workloads
Hy4 ist bereits verfügbar, während Hy4 Flash voraussichtlich bald startet. Tencent hat sein Veröffentlichungsdatum noch nicht angekündigt. Tencent positioniert es als hoch kosteneffizientes Modell für praktische Anwendungen.
Es wird erwartet, dass die Flash-Version Hy4s visuelle und Agenten-Fähigkeiten beibehält und gleichzeitig von engerer Co-Design-Abstimmung zwischen dem Modell und Tencents Produkten profitiert. Diese Positionierung deutet auf ein Modell hin, das für häufige Aufrufe, schnellere Antwortzyklen und größere Anfragevolumina optimiert ist.
Hy4 wäre besser geeignet für komplexe, lang laufende Agentenaufgaben, die tiefere Planung, mehrere Tool-Calls und stärkeres Recovery-Verhalten erfordern. Hy4 Flash wäre besser für hochvolumige Klassifikation, Informationsextraktion, Routine-Dokumentenverarbeitung und andere strukturierte Aufgaben, bei denen Kosten und Durchsatz Priorität haben.
Beide Modelle können für visuelle Workloads nützlich sein. Hy4 Flash könnte grundlegendes OCR, Bildklassifikation und Feldauszug übernehmen, während Hy4 für visuelle Aufgaben reserviert wird, die seitenübergreifende Analyse, komplexe Urteile oder mehrere Runden Tool-Nutzung erfordern.
Hy4 Flash kann auch während der schnellen Agentenentwicklung nützlich sein. Teams können es verwenden, um Prompts, Tool-Schemata und Routing-Logik kostengünstiger zu testen, bevor anspruchsvollere Workloads an Hy4 gesendet werden.
Bei sicherheitskritischen oder besonders schwierigen Entscheidungen sollte Hy4 mit menschlicher Überprüfung gepaart werden. Das Modell kann die Analyse durchführen, aber eine Person sollte für Handlungen verantwortlich bleiben, die Rückerstattungen, Zahlungen, Berechtigungen oder andere folgenträchtige Ergebnisse betreffen.
Kann ich über CometAPI auf Hy4 und Hy4 Preview zugreifen?
Ja. Beide sind über CometAPI zugänglich. Verwenden Sie hy4 für Hy4 und hy4-preview für Preview, und halten Sie den Modellbezeichner konfigurierbar, wenn Sie Ergebnisse vergleichen.
Ermöglicht ein API-Aufruf, dass Hy4 meinen Browser automatisch bedient?
Ein Computer-Use-Workflow benötigt eine Anwendung, die Hy4 mit einer Browser- oder Desktop-Umgebung verbindet. Die Anwendung führt Aktionen aus und liefert Screenshots oder Tool-Ergebnisse an das Modell zurück.
Wie viel kostet Hy4 auf CometAPI?
Der Eintrag vom 4. November nennt Preise von $0.6672 pro Million Input-Token, $2.00 pro Million Output-Token und $0.0336 pro Million Cache-Read-Token. Die Modellseite ist die Referenz für aktuelle Tarife.
Ist Hy4 Flash bereits verfügbar?
Die zitierten Ankündigungen beschreiben Hy4 Flash als „coming soon“. Dessen endgültige Preise und Serving-Spezifikationen wurden in diesen Materialien nicht veröffentlicht.
Fazit
Hy4 ist bereit für API-Evaluation auf CometAPI, und Preview gibt Teams eine Baseline zur Messung des Upgrades. Die veröffentlichten Ergebnisse und berichteten Praxis-Szenarien machen Coding, visuelle Analyse, Constraint-Planung und mehrstufige Produktivitätsarbeit zu den nützlichsten Startpunkten.
Beginnen Sie mit der Hy4-API- und Preiseseite, verbinden Sie die für den Workflow erforderlichen Tools und vergleichen Sie die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe. Wenn Hy4 Flash eintrifft, kann dasselbe Evaluations-Setup bestimmen, welche Aufgaben von seinem effizienzorientierten
Benchmark
Berichteter Hy4-Score
Relevante Arbeitslast
OSWorld 2.1
78,9
Computerinteraktion und GUI-Aufgaben
Terminal Bench 4.0
44,4
Problemlösung in der Kommandozeile
FrontierCode 2.0
31,0
Schwierige Coding-Aufgaben
AutomationBench 1.0.6
56,2
Mehrschritt-Automatisierung
Hy-BrowseComp 2.0 — intern
59,9
Browsing und Informationsbeschaffung
TenureTrail — intern
53,6
Wissenschaftliche Aufgaben
Durchschnittliche Antwortlatenz:
Token-Nutzung: Verfolgen Sie Input-Token, Output-Token, gecachte Token (sofern zutreffend) und Gesamt-Token pro Anfrage. Dies zeigt, ob der Reasoning-Stil eines Modells unnötigen Kontext- oder Verifikations-Overhead erzeugt.
Kosten pro abgeschlossener Aufgabe: Berechnen Sie die gesamten Modell- und Infrastrukturkosten, die für den Abschluss einer erfolgreichen Aufgabe erforderlich sind. Dies ist nützlicher als der Vergleich reiner Tokenpreise, weil ein günstigeres Modell mehr Retries, längere Prompts oder zusätzliche menschliche Intervention erfordern kann.
Hunyuan Hy4 ist über CometAPI verfügbar: Funktionen, API-Zugriff - CometAPI
