Construye con CometAPI¿Necesitas una sola API para varios modelos?Prueba el flujo en el Playground y luego crea una clave de API cuando el modelo y el costo encajen con tu caso de uso.
Hunyuan Hy4 está disponible en CometAPI: características, acceso a la API
Accede hoy a Tencent Hunyuan Hy4 en CometAPI. Explora sus características, ejemplos de la API de Python, capacidades de agente y qué esperar de Hy4 Flash.
lesileEquipo de investigación de modelos de IA y API
Hunyuan Hy4 y Hy4 Preview están disponibles a través de CometAPI, lo que ofrece a los desarrolladores una forma de probar el último buque insignia de Tencent frente a la versión anterior dentro de la misma integración con la API. Hy4 Flash llegará pronto.
Tencent lanzó oficialmente Hy4 el 4 de noviembre de 2026. El anuncio en X presenta el modelo con “Hy4 is here, new with vision”, mientras que la página oficial de lanzamiento de Hy4 detalla sus mejoras en programación, uso del ordenador, investigación y productividad.
Para los desarrolladores, el punto de partida inmediato es la en CometAPI. El modelo figura como disponible con el identificador , con un precio de $0.6672 por millón de tokens de entrada y $2.00 por millón de tokens de salida. Los equipos que ya usan Hy4 Preview pueden mantenerlo como línea base mientras evalúan la versión completa.
Hy4 y Hy4 Preview están disponibles en CometAPI. Los desarrolladores pueden compararlos mediante una única integración compatible con OpenAI.
Hy4 se ha lanzado oficialmente**.** «Próximamente» ahora se aplica a Hy4 Flash, cuyo precio final y especificaciones de servicio no se han publicado en los anuncios citados.
El lanzamiento completo incorpora comprensión visual y capacidades de uso del ordenador, junto con un razonamiento de mayor alcance y flujos de productividad más sólidos.
Tencent informa de 78.9 en OSWorld 2.1 y 44.4 en Terminal Bench 4.0, con resultados adicionales en programación, automatización y trabajo científico.
CometAPI muestra precios de entrada y salida de Hy4 aproximadamente un 20% por debajo de los precios oficiales indicados en su página del modelo.
La implementación práctica necesita un runtime de aplicación: el modelo planifica y solicita acciones; el runtime ejecuta herramientas, mantiene estado y verifica resultados.
¿Qué es Hunyuan Hy4?
Hunyuan Hy4 es el modelo insignia de Tencent para razonamiento complejo, ingeniería de software, trabajo de oficina, análisis financiero, desarrollo de juegos e investigación científica. El lanzamiento de noviembre amplía la generación Hy4 hacia tareas visuales e interacción con el ordenador, abarcando tanto interfaces de línea de comandos como interfaces gráficas.
Según el informe de lanzamiento de Tencent Technology, Hy4 utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts de 770 mil millones de parámetros. La documentación de la API de Tencent indica una ventana de contexto de 1M tokens, con un máximo de entrada de API de 960,000 tokens y un máximo de salida de 64,000 tokens. Estos son los límites documentados por Tencent; configure las solicitudes a CometAPI según los límites expuestos por su endpoint activo.
Un modelo MoE enruta los tokens a expertos seleccionados en lugar de usar todos los parámetros para cada token. El anterior Hy4 Preview divulgó 49 mil millones de parámetros activos del backbone por token; esa cifra debe atribuirse a Preview al hablar de su arquitectura.
Tencent afirma que los pesos de Hy4 serán de código abierto más adelante, con soporte de despliegue que se está desarrollando junto con vLLM y SGLang. El acceso por API ya está disponible, mientras que los pesos descargables del modelo final constituyen un hito de lanzamiento aparte.
Rendimiento de Hy4
El lanzamiento oficial de Tencent informa de los siguientes resultados. Son puntuaciones reportadas por Tencent bajo sus configuraciones de evaluación; los benchmarks usan métodos de puntuación diferentes y deben compararse dentro de cada benchmark.
Benchmark
Puntuación reportada de Hy4
Carga de trabajo relevante
OSWorld 2.1
78.9
Interacción con el ordenador y tareas GUI
Terminal Bench 4.0
44.4
Resolución de problemas en la línea de comandos
FrontierCode 2.0
31.0
Tareas de programación difíciles
AutomationBench 1.0.6
56.2
Automatización multietapa
Hy-BrowseComp 2.0 — interno
59.9
Navegación y recopilación de información
TenureTrail — interno
53.6
Tareas de investigación científica
Las evidencias del lanzamiento también incluyen una evaluación financiera con 213 expertos y 579 tareas. Tencent Technology informa de una puntuación media de 3.04 para Hy4, frente a 2.97 para DeepSeek V4.1 Flash 1017 y 2.68 tanto para Kimi K3.1 Pro como para GLM-5.3 en esa evaluación.
Para un equipo que construye asistentes de análisis de documentos financieros o de investigación, es un motivo para incluir Hy4 en una comparación controlada. Las puntuaciones de benchmark no proporcionan una latencia medida ni tokens por segundo para CometAPI; esos datos deben recopilarse en el despliegue previsto.
Hy4 vs. Hy4 Preview: ¿Qué ha cambiado?
Tencent ha destacado tres grandes mejoras en el lanzamiento completo de Hy4.
Ejecución de tareas de largo alcance más sólida
Hy4 Preview estableció el enfoque de la familia en tareas prolongadas de programación y productividad. Sus debilidades documentadas incluían verificación excesiva y dedicar más tiempo del necesario a razonar sobre algunos problemas. La versión completa apunta a un razonamiento más eficiente y a una ejecución más sostenida a lo largo de una secuencia de acciones.
Para una aplicación de agente, la comparación útil es si Hy4 alcanza los mismos criterios de aceptación con menos reintentos, menos contexto repetido o menos pasos abandonados. Una respuesta más corta solo reduce el coste cuando el resultado sigue superando la validación.
Comprensión visual y uso del ordenador
Hy4 incorpora comprensión y razonamiento visual a la familia. Puede interpretar gráficos, capturas de pantalla y otras imágenes, mientras que su entrenamiento en uso del ordenador abarca interacción tanto con CLI como con GUI. Tencent describe específicamente entrenamiento con Blender, CAD y flujos de trabajo que cruzan fronteras entre aplicaciones.
Esto amplía las tareas que un agente puede intentar. Puede inspeccionar un gráfico antes de explicar sus errores, examinar una página web tras generarla o usar una captura de pantalla para decidir la siguiente acción de la interfaz. La ejecución en navegador y escritorio requiere un entorno de herramientas conectado, como se describe en la arquitectura de runtime más abajo.
Evidencia más concreta a partir de evaluaciones de productividad
Tencent reporta mejoras en ingeniería, trabajo de oficina, finanzas y juegos. El informe de lanzamiento da a Hy4 una tasa de aprobación del 96.15% en la evaluación interna de WorkBuddy y reporta mejoras sobre Preview del 19.1% en GameDev y del 9.8% en GameLogic.
Estos resultados respaldan probar Hy4 en trabajo de productividad multietapa. Su valor es mayor cuando la aplicación se asemeja a las tareas evaluadas: programación, trabajo con documentos, análisis estructurado y uso repetido de herramientas.
4 escenarios prácticos: dónde parece útil Hy4
Tencent Technology ha probado Hy4 en cuatro escenarios que abarcan programación, comprensión visual, análisis financiero y planificación.
Desarrollo frontend interactivo
Hy4 creó una página web interactiva del sistema solar con planetas clicables, velocidad orbital ajustable y explicaciones aptas para niños. La ejecución reportada incluyó 15 comprobaciones de interacción en Chrome, lo que muestra un flujo que va desde la generación de código hasta la verificación en el navegador. Las aplicaciones que usan CometAPI pueden admitir este flujo conectando a Hy4 con herramientas de navegador.
Planificación visual bajo restricciones cambiantes
Usando la foto de un refrigerador, Hy4 planificó nueve comidas durante tres días con un presupuesto de comestibles de 100 RMB y un límite de 40 minutos de preparación por comida. Señaló cuatro ingredientes inciertos y revisó el plan cuando cambiaron los requisitos dietéticos, demostrando cómo la comprensión visual puede respaldar la planificación bajo múltiples restricciones.
Análisis de gráficos financieros
Hy4 identificó afirmaciones engañosas en un gráfico ficticio: los ingresos aumentaron un 25%, en lugar del 80% afirmado, mientras que el beneficio cayó un 40%, a pesar de la afirmación de que se duplicó. También detectó un eje truncado que exageraba el crecimiento, combinando interpretación visual con comprobaciones numéricas.
Programación y verificaciones de viabilidad
Ante 555 minutos de trabajo en serie dentro de una ventana de 480 minutos, Hy4 identificó el déficit de capacidad de 75 minutos y propuso tres planes revisados. El escenario ilustra su utilidad para detectar requisitos en conflicto y explicar las concesiones necesarias para hacer viable un plan.
CometAPI indica tarifas oficiales de Tencent para Hy4 de $0.8340 para entrada y $2.50 para salida por millón de tokens, siendo los precios de CometAPI aproximadamente un 20% inferiores. Estas tarifas se aplican a Hy4; consulte la tarjeta de tarifas por separado para Hy4 Preview.
Coste típico de una solicitud
Para una solicitud ilustrativa con 10,000 tokens de entrada no almacenados en caché y 2,000 tokens de salida, el cargo por tokens de Hy4 es:
Esto equivale aproximadamente a $0.0107 por solicitud, o $10.67 por 1,000 solicitudes con el mismo uso de tokens. Se trata de una estimación del coste por tokens, sin incluir navegador o infraestructura de cómputo y otros cargos por herramientas. La tarificación de lectura de caché se aplica a los tokens efectivamente facturados como lecturas de caché.
Para agentes, calcule el uso en toda la tarea. Prompts repetidos, resultados de herramientas, razonamiento generado y reintentos pueden hacer que una ejecución de diez pasos sea sustancialmente más cara de lo que sugiere la respuesta final. La métrica empresarial útil es el gasto total dividido por las tareas completadas con éxito.
Cómo acceder a la API de Hy4
Hy4 y Hy4 Preview están disponibles a través de CometAPI. Use hy4 para la versión completa o hy4-preview para comparar la versión anterior.
CometAPI documenta dos interfaces compatibles con OpenAI:
Chat Completions (/v1/chat/completions) utiliza un arreglo messages con turnos de usuario y asistente. Es la interfaz usada en el ejemplo de Hy4 más abajo y encaja con aplicaciones ya construidas en torno a mensajes de chat.
Responses (/v1/responses) utiliza un campo input y una estructura de salida diferente. Úsela cuando el modelo seleccionado admita explícitamente Responses a través de CometAPI.
Para Hy4, comience con Chat Completions. Consulte la documentación de la API de CometAPI para comprobar la compatibilidad del modelo antes de cambiar a Responses.
Envíe su primera solicitud
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)
Los desarrolladores pueden prepararse para Hy4 y Hy4 Flash haciendo configurable la capa del modelo. El nombre del modelo, el endpoint de la API, el esquema de herramientas, la lógica de enrutamiento y los scripts de evaluación no deben estar codificados en el resto de la aplicación.
Antes de enviar tráfico de producción a un modelo nuevo, establezca una línea base con Hy4 Preview u otro modelo actualmente disponible. La línea base debe cubrir las cargas de trabajo relevantes para la aplicación, como atención al cliente, programación, procesamiento de documentos o análisis de datos.
La evaluación debe registrar algo más que si la respuesta final “se ve bien”. Los equipos deben rastrear las siguientes métricas:
Tasa de finalización de tareas: Mida con qué frecuencia el agente completa todo el flujo de trabajo y entrega el resultado solicitado sin intervención humana. Una tarea debe contar como exitosa solo cuando se han completado todos los pasos requeridos, no solo cuando el modelo produce una respuesta intermedia plausible.
Tasa de éxito en llamadas a herramientas: Registre con qué frecuencia el agente selecciona la herramienta correcta, usa parámetros válidos, recibe un resultado utilizable y continúa el flujo con éxito. Esto ayuda a distinguir un problema de razonamiento de un problema de integración o de esquema.
Frecuencia de reintentos: Cuente cuántas veces el agente necesita reintentar una llamada a herramienta, regenerar una respuesta o reiniciar un paso. Una alta tasa de reintentos puede aumentar los costes y retrasar la finalización incluso cuando la respuesta final parece correcta.
Latencia media de respuesta: Mida el tiempo que el modelo tarda en devolver una respuesta y, para flujos de agente, el tiempo necesario para completar la tarea completa. Es útil rastrear la latencia por paso y de extremo a extremo, porque una respuesta individual rápida aún puede producir un flujo multietapa lento.
Uso de tokens: Rastrear tokens de entrada, tokens de salida, tokens en caché cuando corresponda y tokens totales por solicitud. Esto muestra si el estilo de razonamiento del modelo está creando contexto o verificación innecesarios.
Coste por tarea completada: Calcule el coste total del modelo y la infraestructura necesarios para finalizar una tarea con éxito. Esto es más útil que comparar solo precios por token, porque un modelo más barato puede requerir más reintentos, prompts más largos o intervención humana adicional.
Una vez que Hy4 y Hy4 Flash estén disponibles, los desarrolladores pueden ejecutar las mismas cargas de trabajo en ambos modelos y comparar calidad de finalización, fiabilidad, velocidad y coste.
Una política práctica de enrutamiento enviaría tareas repetitivas y estandarizadas a Hy4 Flash y reservaría Hy4 para planificación compleja, cadenas largas de herramientas, razonamiento visual y flujos de trabajo que requieren una recuperación más sólida.
Hy4 Flash: un modelo práctico para cargas de trabajo de alto volumen
Hy4 ya está disponible, mientras que se espera que Hy4 Flash se lance pronto. Tencent aún no ha anunciado su fecha de lanzamiento. Tencent lo posiciona como un modelo altamente rentable para aplicaciones prácticas.
Se espera que la versión Flash conserve las capacidades visuales y de agente de Hy4, beneficiándose de un codesarrollo más estrecho entre el modelo y los productos de Tencent. Este posicionamiento sugiere un modelo optimizado para llamadas frecuentes, ciclos de respuesta más rápidos y mayores volúmenes de solicitudes.
Hy4 sería más adecuado para tareas de agente complejas y de larga duración que requieren una planificación más profunda, múltiples llamadas a herramientas y una recuperación más sólida. Hy4 Flash sería más adecuado para clasificación de alto volumen, extracción de información, procesamiento rutinario de documentos y otras tareas estructuradas en las que el coste y el rendimiento son prioritarios.
Ambos modelos pueden ser útiles para cargas de trabajo visuales. Hy4 Flash podría manejar OCR básico, clasificación de imágenes y extracción de campos, mientras que Hy4 podría reservarse para tareas visuales que requieren análisis entre páginas, juicio complejo o varias rondas de uso de herramientas.
Hy4 Flash también puede ser útil durante el desarrollo rápido de agentes. Los equipos pueden usarlo para probar prompts, esquemas de herramientas y lógica de enrutamiento a menor coste antes de enviar cargas de trabajo más exigentes a Hy4.
Para decisiones de seguridad crítica o de alta dificultad, Hy4 debe combinarse con revisión humana. El modelo puede realizar el análisis, pero una persona debe seguir siendo responsable de acciones que involucren reembolsos, pagos, permisos u otros resultados trascendentes.
¿Puedo acceder a Hy4 y Hy4 Preview a través de CometAPI?
Sí. Ambos están disponibles a través de CometAPI. Use hy4 para Hy4 y hy4-preview para Preview, y mantenga el identificador del modelo configurable al comparar resultados.
¿Permite una llamada de API que Hy4 controle mi navegador automáticamente?
Un flujo de trabajo de uso del ordenador necesita una aplicación que conecte Hy4 con un entorno de navegador o escritorio. La aplicación ejecuta acciones y devuelve capturas de pantalla o resultados de herramientas al modelo.
¿Cuánto cuesta Hy4 en CometAPI?
El listado del 4 de noviembre indica precios de $0.6672 por millón de tokens de entrada, $2.00 por millón de tokens de salida y $0.0336 por millón de tokens de lectura de caché. La página del modelo es la referencia para las tarifas actuales.
¿Hy4 Flash está disponible ahora?
Los anuncios citados describen Hy4 Flash como «próximamente». Su precio final y especificaciones de servicio no se han publicado en esos materiales.
Conclusión
Hy4 está listo para evaluación por API en CometAPI, y Preview ofrece a los equipos una línea base para medir la mejora. Los resultados publicados y los escenarios prácticos reportados sitúan la programación, el análisis visual, la planificación bajo restricciones y el trabajo de productividad multietapa como los lugares más útiles para empezar.
Comience con la página de API y precios de Hy4, conecte las herramientas requeridas por el flujo de trabajo y compare el coste por tarea completada. Cuando llegue Hy4 Flash, la misma configuración de evaluación puede determinar qué tareas se benefician de su enfoque centrado en la eficiencia.
