Solutions Choose your path
For individuals Build, learn, and create with simple usage-based access. For business Scale teams, billing, governance, and model workflows. More English 繁體中文 日本語 한국어 Français Deutsch Español Italiano Português Русский العربية ไทย Tiếng Việt Bahasa Indonesia Bahasa Melayu Türkçe Polski Nederlands Danish Norsk Қазақ اردو
เริ่มต้นฟรี เริ่มต้นฟรี
500+ AI Model API, All In One API.
Just In CometAPI © 2026 CometAPI · All rights reserved
Home Blog Hy4 เทียบกับ GPT-6.1 Terra: ผลทดสอบเบนช์มาร์ก, ราคา API และควรเลือกโมเดลใด ai-comparisons / งานวิจัย CometAPI
Hy4 เทียบกับ GPT-6.1 Terra: ผลทดสอบเบนช์มาร์ก, ราคา API และควรเลือกโมเดลใด เปรียบเทียบ Hy4 และ GPT-6.1 Terra ในด้านการเขียนโค้ด งานวิจัย สเปก API อย่างเป็นทางการ และโครงสร้างราคา CometAPI
ค้นหาโมเดลที่เหมาะกับเวิร์กโหลดของคุณ
Deon Goodwin ทีมวิจัยโมเดล AI และ API เปรียบเทียบ Hy4 และ GPT-6.1 Terra ในด้านการเขียนโค้ด งานวิจัย สเปก API อย่างเป็นทางการ และโครงสร้างราคา CometAPI
ค้นหาโมเดลที่เหมาะกับเวิร์กโหลดของคุณ
ใช้สรุปนี้เพื่อดูคำตอบอย่างรวดเร็ว แล้วอ่านคู่มือเพื่อดูบริบท ตัวอย่าง และรายละเอียดการใช้งาน
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)TL;DR
Hy4 เป็นจุดเริ่มต้นที่แข็งแกร่งสำหรับงานวิจัยด้านการเงินและการสร้างข้อความปริมาณมาก; GPT-6.1 Terra เป็นจุดเริ่มต้นที่แข็งแกร่งสำหรับการเขียนโค้ดบนเทอร์มินัลและการดีบัก ทั้งสองรองรับข้อความและภาพ และรองรับการใช้เครื่องมือ ความแตกต่างที่ชัดเจนที่สุดคือประสิทธิภาพงาน ความจุเอาต์พุต และราคา: Terra นำหน้าในการทดสอบการเขียนโค้ดบนเทอร์มินัลด้านล่าง ขณะที่ Hy4 นำหน้าในการทดสอบด้านการเงินและวิจัย และมีราคาถูกกว่าตามอัตราที่แสดงใน CometAPI
Key Takeaways
เลือกตามประเภทงาน: Hy4 เหมาะกับงานวิจัยและแอปที่ต้องการเอาต์พุตปริมาณมาก; Terra เหมาะกับการเขียนโค้ดบนเทอร์มินัลและการดีบัก
ทั้งคู่มีหน้าต่างบริบทประมาณหนึ่งล้านโทเค็น Terra มีงบเอาต์พุตสูงสุดที่มากกว่า
Terra นำหน้า Terminal-Bench 4.0 อยู่ 10.10 จุด; โมเดลของ Tencent นำหน้า Finance Agent v2.1 อยู่ 8.74 จุดในผลลัพธ์ของ Vals AI
เรียนรู้ต่อ
เชื่อมโยงบทความนี้กับการตัดสินใจถัดไป ดูทุกหัวข้อ เผยแพร่เมื่อ Nov 14, 2026 อัปเดตล่าสุด Nov 14, 2026 ตรวจสอบความชัดเจน การอ้างอิงแหล่งที่มา และคำศัพท์ API ปัจจุบันแล้ว
ตัวอย่างของ CometAPI สำหรับอินพุต 10M และเอาต์พุต 2M โทเค็น มีค่าใช้จ่าย $10.672 เทียบกับ $16.00 ตามอัตราพื้นฐานที่แสดง
จับคู่เอ็นด์พอยต์ พฤติกรรมการใช้เครื่องมือ และการตั้งค่าการให้เหตุผลให้เหมาะกับแอปของคุณก่อนสลับผู้ให้บริการ ข้อมูลสเปก สแนปช็อตเบนช์มาร์ก และราคา ตรวจสอบ ณ วันที่ 6 พฤศจิกายน 2026
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: Specifications and Capabilities Hy4 ผสานความเข้าใจข้อความและภาพเข้ากับการให้เหตุผลและการใช้เครื่องมือ รวมถึงเวิร์กโฟลว์ที่ครอบคลุมทั้งบรรทัดคำสั่งและอินเทอร์เฟซแบบกราฟิก GPT-6.1 Terra รองรับการให้เหตุผลด้วยภาพ การใช้งานคอมพิวเตอร์ และงานเขียน โดยมีการควบคุมระดับความพยายามด้านการให้เหตุผลอย่างชัดเจนและงบเอาต์พุตที่มากกว่า ตารางด้านล่างเปรียบเทียบสเปกจาก Tencent และ OpenAI
Official API Specifications Developer Tencent OpenAI API model ID hy4 gpt-6.1-terra Input / output ข้อความและภาพ / ข้อความ ข้อความและภาพ / ข้อความ Context window 1024K โทเค็น (ตามสัญกรณ์ของ Tencent) 1,050,000 โทเค็น Maximum output 64K โทเค็น (ตามสัญกรณ์ของ Tencent) 128,000 โทเค็น Tool calling รองรับ (Function Calling) รองรับ; ต้องใช้ Responses API Structured outputs รองรับ รองรับ Main applications วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การวิเคราะห์การเงิน และงานเอเจนต์ระยะยาว การให้เหตุผลด้วยภาพ การใช้งานคอมพิวเตอร์ งานเขียน และงานโค้ดแบบมีขอบเขต
ทั้งสองโมเดลทำงานกับเอกสารและฐานโค้ดขนาดใหญ่ได้ สำหรับพรอมต์ยาว ควรเผื่อพื้นที่งบสำหรับคำตอบด้วย: Tencent ระบุอินพุตสูงสุด 960K สำหรับ Hy4 ความต่างเล็กน้อยในความจุบริบทที่โฆษณาไว้มีประโยชน์น้อยกว่าในการตัดสินใจเลือก เทียบกับว่ารุ่นใดใช้ข้อมูลของคุณได้แม่นยำกว่าจริง
Terra ให้งบสำหรับคำตอบยาวได้มากกว่า สูงสุด 128,000 โทเค็นเอาต์พุต เทียบกับขีดจำกัด 64K ของ Hy4 ช่วยเมื่อรายงานหรือโค้ดที่ต้องส่งมอบต้องอยู่ในคำตอบเดียว โทเค็นการให้เหตุผลก็กินงบเอาต์พุตของ Terra ด้วย
Reasoning Controls Terra มีการตั้งค่าความพยายามด้านการให้เหตุผล 6 ระดับ: none, low, medium, high, xhigh และ max โดยมีค่าเริ่มต้นเป็น medium ซึ่งช่วยให้อแอปพลิเคชันปรับระดับการคำนวณตามงานได้อย่างชัดเจน คำขอจัดหมวดหมู่กับงานดีบักที่ยากไม่จำเป็นต้องใช้งบเท่ากัน
การเปิดตัวของ Tencent อธิบายการให้เหตุผลที่รวมกับการรับรู้ภาพและการใช้เครื่องมือ แต่ไม่ได้กำหนดการควบคุมแบบ 6 ระดับที่เทียบเท่ากันในประกาศนั้น จัดการพารามิเตอร์การให้เหตุผลเป็นแบบจำเพาะตามเอ็นด์พอยต์: อย่าคัดลอกการตั้งค่าความพยายามของผู้ให้บริการหนึ่งไปใช้อีกเจ้าหนึ่งแล้วคิดว่ามีความหมายเหมือนกัน
Vals AI ให้ผลลัพธ์โดยตรงสำหรับทั้งสองโมเดลในงานเขียนโค้ด การเงิน งานวิจัยด้านกฎหมาย และภาษี คะแนนเหล่านี้ชี้ว่ารุ่นใดเหมาะเป็นตัวเลือกสำหรับภาระงานของคุณ
Independent Benchmark Results and Test Conditions ผลลัพธ์ Vals Index v2.2 ด้านล่างตรวจสอบ ณ วันที่ 10 พฤศจิกายน 2026 คะแนนสูงดีกว่า
Vals Index 59.35% ± 1.08 60.54% ± 0.99 Terra +1.19 จุด Terminal-Bench 4.0 39.39% 49.49% Terra +10.10 จุด Vibe Code Bench v1.1 81.01% 84.00% Terra +2.99 จุด Finance Agent v2.1 64.70% 55.96% โมเดลของ Tencent +8.74 จุด Legal Research Bench 41.35% 25.96% โมเดลของ Tencent +15.39 จุด Tax Agent Bench 34.40% 17.08% โมเดลของ Tencent +17.32 จุด
Vals AI ระบุ temperature 0.9, top_p 1.0 และขีดจำกัดเอาต์พุต 65,536 โทเค็นสำหรับ Hy4; Terra ใช้ความพยายามด้านการให้เหตุผลระดับสูงสุดและขีดจำกัดเอาต์พุต 128,000 โทเค็น การตั้งค่าเหล่านี้ต่างกัน จึงควรอ่านผลเป็นการเปรียบเทียบคอนฟิกที่ทดสอบ ไม่ใช่การรันงบเท่ากัน
การนำของ Terra ชัดเจนกว่างานเทอร์มินัลมากกว่างานสร้างโค้ด: 10.10 จุดบน Terminal-Bench 4.0 เทียบกับ 2.99 จุดบน Vibe Code Bench นั่นทำให้การดีบักและการพัฒนาบนบรรทัดคำสั่งเป็นจุดเริ่มต้นที่ชัดที่สุดในการประเมิน Terra
Hy4 นำหน้า Finance Agent, Legal Research Bench และ Tax Agent Bench อยู่ 8.74, 15.39 และ 17.32 จุดตามลำดับ เวิร์กโฟลว์วิจัยที่รวบรวมหลักฐานและใช้กฎโดเมนจึงเป็นจุดเริ่มต้นที่มีแนวโน้มสำหรับ Hy4
ช่องว่างโดยรวมอยู่ที่ 1.19 จุด และช่วงความไม่แน่นอนที่เผยแพร่มีการซ้อนทับกัน
Tencent’s Hy4 Launch Benchmarks ชาร์ตการเปิดตัวของ Tencent (ลิงก์ ) เพิ่มผลสำหรับงานโค้ดและการใช้งานคอมพิวเตอร์ โดยเปรียบเทียบ Hy4 กับ GPT-6.1 Sol; ใช้ตาราง Vals AI ด้านบนสำหรับการเปรียบเทียบโดยตรงกับ GPT-6.1 Terra
ผลเบนช์มาร์ก Hy4 ที่ Tencent รายงาน พฤศจิกายน 2026 โมเดลของ OpenAI ที่แสดงคือ GPT-6.1 Sol
ในชาร์ตเปิดตัวของ Tencent, Hy4 ได้ 44.4 บน Terminal Bench 4.0 และ 78.9 บน OSWorld 2.1 ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนการตั้งค่าการประเมินของ Tencent และแยกจากคะแนนของ Vals AI ด้านบน
Vision and Computer-Use Workflows Tencent แนะนำความสามารถด้านความเข้าใจภาพ ในรุ่นทางการ และอธิบายการฝึกสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ครอบคลุมเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง อินเทอร์เฟซแบบกราฟิก Blender และ CAD ทำให้การวิเคราะห์กราฟ/ชาร์ตและงานซอฟต์แวร์เชิงภาพเป็นจุดยืนสำคัญ
OpenAI วางตำแหน่งโมเดลสำหรับเวิร์กโฟลว์บนหน้าจอ งานเขียนที่กระชับ และการแก้โค้ดแบบมีขอบเขต สำหรับแอปแคตตาล็อก ลองทดสอบการจับคู่รูปสินค้ากับข้อมูล; สำหรับงานเทคนิค ใช้แบบภาพที่มีป้ายและมาตรวัดขนาดเล็ก; สำหรับระบบอัตโนมัติบนเดสก์ท็อป ตรวจสอบไฟล์ที่บันทึกและสถานะแอปพลิเคชัน
ชุดทดสอบเชิงภาพที่ดีควรแยกการอ่านออกจากการกระทำ วัดก่อนว่าโมเดลดึงค่าที่ถูกต้องหรือระบุองค์ประกอบอินเทอร์เฟซที่ถูกต้องได้หรือไม่ จากนั้นวัดว่ากระบวนงานทั้งหมดบรรลุผลตามต้องการโดยไม่มีการคลิกผิด ไฟล์ที่หาย หรือการแทรกแซงจากมนุษย์ที่ไม่จำเป็น
Speed and End-to-End Latency สำหรับแชต ตัวชี้วัดความเร็วที่สำคัญคือเวลาที่คำตอบเริ่มและเวลาที่เสร็จสิ้น สำหรับเอเจนต์ ให้วัดงานเต็มกระบวนการ รวมการเรียกใช้เครื่องมือและการซ่อมแซมใดๆ
เปรียบเทียบทั้งสองโมเดลบนงานทั่วไปและงานหนักภายใต้ระดับความพร้อมกันที่คุณคาดหวัง ติดตามเวลาแฝงมัธยฐานและส่วนปลายควบคู่กับอัตราสำเร็จ: คำตอบที่เร็วมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อทำงานสำเร็จ
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: Cost เปรียบเทียบอัตราโทเค็นก่อน แล้วคำนึงถึงงานที่ต้องใช้เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ใช้งานได้ ราคาด้านล่างเป็นอัตราพื้นฐานของ CometAPI ในหน่วยดอลลาร์สหรัฐต่อหนึ่งล้านโทเค็น แยกจากต้นทุนต่อการทดสอบที่ Vals AI รายงาน
Input per million tokens $0.6672 $0.80 Output per million tokens $2.00 $4.00
ตารางด้านล่างใช้อัตราพื้นฐานที่ CometAPI แสดงในหน่วยดอลลาร์สหรัฐต่อหนึ่งล้านโทเค็น เปรียบเทียบอินพุตและเอาต์พุตแยกกัน จากนั้นคำนวณต้นทุนของคำขอทั่วไปของคุณ
Example Cost for 10,000 Requests พิจารณา 10,000 คำขอ แต่ละคำใช้ 1,000 โทเค็นอินพุตที่ไม่ถูกแคชและ 200 โทเค็นเอาต์พุตที่ต้องเสียค่าใช้จ่าย รวมทั้งหมดคืออินพุต 10 ล้านโทเค็นและเอาต์พุต 2 ล้านโทเค็น โดยใช้อัตราพื้นฐานของ CometAPI ข้างต้น:
Hy4: (10 × $0.6672) + (2 × $2.00) = $10.672.
GPT-6.1 Terra: (10 × $0.80) + (2 × $4.00) = $16.00.
ในตัวอย่างนี้ Hy4 ถูกกว่าประมาณ 33.3% การประเมินนี้ครอบคลุมอินพุตที่ไม่ถูกแคชและเอาต์พุตที่คิดเงิน; ให้บวกค่าแคช เครื่องมือ และการลองใหม่เมื่อวางงบประมาณเวิร์กโฟลว์ครบถ้วน
Direct-Provider Billing and Long-Context Requests สำหรับเอกสารยาวบน API โดยตรงของ OpenAI พรอมต์ที่เกิน 272K โทเค็นอินพุตจะทำให้ทั้งคำขอถูกคิดอัตราอินพุตและแคช 2× และเอาต์พุต 1.5× ใช้กฎการคิดเงินของบริการที่คุณใช้; ตัวอย่าง CometAPI ข้างต้นใช้อัตราพื้นฐานของ CometAPI รายละเอียดราคา OpenAI
Cost per Accepted Task งานที่ยอมรับได้คือผลลัพธ์ที่ผ่านการตรวจสอบคุณภาพและการเสร็จสิ้นของแอปคุณ นับความพยายามทั้งหมด การใช้เครื่องมือ และงานรีวิวที่ต้องใช้เพื่อไปถึงผลนั้น รวมถึงค่าใช้จ่ายของความพยายามที่ล้มเหลว
Cost per accepted task = total model, retry, tool, and human-review costs ÷ tasks that pass acceptance checks.
การเรียกที่แพงกว่าอาจคุ้มค่าหากช่วยตัดรอบการซ่อมหลายครั้ง ตรงกันข้าม เมื่อโมเดลที่มีต้นทุนต่ำกว่าได้คุณภาพถึงเกณฑ์ การจ่ายอัตราที่สูงขึ้นสำหรับทุกงานอาจมีคุณค่าเพิ่มไม่มาก
Which Model Should You Choose: Hy4 or GPT-6.1 Terra? เริ่มจากโมเดลที่มีจุดแข็งตรงกับภาระงานหลักของคุณ ใช้ตัวเลือกต่อไปนี้เพื่อสร้างบัญชีรายชื่อสั้น แล้วเปรียบเทียบคุณภาพและต้นทุนของงานที่เสร็จสมบูรณ์
When to Choose Hy4 เลือก Hy4 ก่อนสำหรับงานวิจัยด้านการเงิน การวิเคราะห์เอกสารกฎหมายหรือภาษี และแอปพลิเคชันที่สร้างข้อความจำนวนมาก การนำหน้าใน 3 เบนช์มาร์กโดเมนทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับงานวิจัยที่พึ่งพาหลักฐาน ตามอัตราใน CometAPI ที่แสดง ราคาสำหรับเอาต์พุตของ Hy4 ต่ำกว่า Terra ครึ่งหนึ่ง ซึ่งส่งผลชัดเจนต่อการร่างและรายงานปริมาณสูง
สำหรับงานวิจัย ให้ตัดสินคำตอบสุดท้ายจากความถูกต้องของแหล่งอ้างอิง ค่าตัวเลข และความครอบคลุมของคำถาม Hy4 เหมาะกว่าเมื่อทำตามข้อกำหนดเหล่านั้นได้ที่ต้นทุนรวมต่ำกว่า รวมทั้งงานรีวิวและการลองใหม่
When to Choose GPT-6.1 Terra เลือก GPT-6.1 Terra ก่อนสำหรับการเขียนโค้ดบนเทอร์มินัล การดีบัก และการแก้โค้ด ช่องว่าง 10.10 จุดบน Terminal-Bench เป็นสัญญาณงานโค้ดที่ชัดที่สุดในการเปรียบเทียบนี้ งบเอาต์พุตที่มากกว่ายังทำให้น่าทดสอบสำหรับรายงานยาวและคำตอบที่เป็นโค้ดขนาดใหญ่
ให้ตัดสิน Terra จากว่าแพตช์ผ่านการทดสอบของคุณและผลงานส่งมอบครบถ้วนหรือไม่ สำหรับงานภาพหรือเดสก์ท็อป ให้เปรียบเทียบทั้งสองโมเดลบนหน้าจอ กราฟ และไฟล์จริงของคุณ ตรวจสอบผลลัพธ์ที่บันทึกสุดท้าย
Routing Research and Coding to Different Models ภาระงานผสมอาจได้ประโยชน์จากการใช้ทั้งสองโมเดล ผู้ช่วยวิเคราะห์การเงินอาจใช้ Hy4 สำหรับงานวิจัยและการร่างรายงาน แล้วเรียก Terra เมื่อต้องดีบักสคริปต์วิเคราะห์:
ส่งงานรวบรวมหลักฐานและร่างรายงานไปที่ Hy4
ตรวจสอบการอ้างอิง แหล่งค่า และการคำนวณก่อนยอมรับรายงาน
ส่งสคริปต์วิเคราะห์ที่ล้มเหลวไปให้ Terra พร้อมโค้ด เอาต์พุตข้อผิดพลาด และพฤติกรรมที่คาดหวัง
รันสคริปต์ที่แก้ไขแล้ว และใช้การตรวจหลักฐานแบบเดียวกันก่อนส่งผลลัพธ์สุดท้ายกลับ
ใช้โมเดลที่สองเมื่อมันช่วยยกระดับผลลัพธ์สุดท้ายมากพอที่จะคุ้มกับต้นทุนและงานผสานระบบที่เพิ่มขึ้น
Where Can You Access Hy4 and GPT-6.1 Terra?
Official Provider Access
CometAPI มีทั้งสองโมเดลภายใต้ไอดี hy4 และ gpt-6.1-terra หน้ารายการโมเดลของมันมีตัวอย่างคำขอและราคาแต่ละเส้นทาง: Hy4 และ GPT-6.1 Terra
สำหรับแอปที่เปิดใช้เครื่องมือ ให้ตรวจสอบว่ารูตที่เลือกนั้นรองรับการเรียกฟังก์ชันและเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างหรือไม่ บน API ตรงของ OpenAI การเรียกใช้เครื่องมือของ Terra ต้องใช้ Responses API
How to Test and Roll Out Your Choice ก่อนเปลี่ยนทราฟฟิกโปรดักชัน ให้เปรียบเทียบโมเดลบนงานตัวแทนโดยใช้ข้อมูลนำเข้า เครื่องมือ และเกณฑ์ผ่านเดียวกัน บันทึกงานที่สำเร็จ ต้นทุนรวม และเวลาที่ใช้ แล้วค่อยๆ ปรับใช้เส้นทางที่แข็งแกร่งกว่า
รวมทั้งคำขอประจำและเคสยากที่สำคัญต่อผู้ใช้ของคุณ
ตรวจสอบอาร์กิวเมนต์เครื่องมือ เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง ข้อผิดพลาด และสถานะการเสร็จสิ้น
ตั้งขีดจำกัดการลองใหม่และทริกเกอร์ย้อนกลับก่อนส่งทราฟฟิกจริง
Conclusion เลือก Hy4 เมื่อคุณให้ความสำคัญกับคุณภาพด้านงานวิจัยและต้นทุนการสร้างข้อความที่ต่ำกว่า เลือก GPT-6.1 Terra เมื่อการเขียนโค้ดบนเทอร์มินัล การดีบัก และงบเอาต์พุตที่มากกว่าสำคัญที่สุด
สำหรับแอปแบบผสม เริ่มด้วยหนึ่งโมเดลต่อภาระงานหลัก และเพิ่มเส้นทางที่สองเมื่อมันช่วยยกระดับผลลัพธ์ ทางเลือกที่ดีที่สุดคือทางที่ทำให้งานของคุณสำเร็จอย่างแม่นยำในต้นทุนที่คุณรับได้
