Xây dựng với CometAPICần một API cho nhiều mô hình?Kiểm thử quy trình trong Playground, sau đó tạo API key khi mô hình và chi phí phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: Điểm chuẩn, giá API và nên chọn mô hình nào - CometAPI
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: Điểm chuẩn, giá API và nên chọn mô hình nào
So sánh Hy4 và GPT-6.1 Terra về lập trình, nghiên cứu, các đặc tả API chính thức và giá CometAPI. Tìm mô hình phù hợp với khối lượng công việc của bạn.
Hy4 là điểm khởi đầu mạnh cho nghiên cứu tài chính và tạo văn bản khối lượng lớn; GPT-6.1 Terra là điểm khởi đầu mạnh cho lập trình trong terminal và gỡ lỗi. Cả hai đều nhận văn bản và hình ảnh, và hỗ trợ sử dụng công cụ. Khác biệt rõ nhất là hiệu năng theo tác vụ, khả năng đầu ra và giá: Terra dẫn đầu bài kiểm thử lập trình-terminal bên dưới, trong khi Hy4 dẫn đầu các bài kiểm tài chính và nghiên cứu và có chi phí thấp hơn theo mức giá CometAPI niêm yết.
Key Takeaways
Chọn theo khối công việc: Hy4 cho nghiên cứu và ứng dụng cần đầu ra lớn; Terra cho lập trình trong terminal và gỡ lỗi.
Cả hai đều có cửa sổ ngữ cảnh khoảng một triệu token. Terra cung cấp ngân sách đầu ra tối đa lớn hơn.
Terra dẫn đầu Terminal-Bench 4.0 với 10.10 điểm phần trăm; mô hình của Tencent dẫn đầu Finance Agent v2.1 với 8.74 điểm theo kết quả của Vals AI.
Đã được xem xét về độ rõ ràng, ghi nguồn và thuật ngữ API hiện tại.
Ví dụ CometAPI với 10M token đầu vào và 2M token đầu ra có chi phí $10.672 so với $16.00 theo mức giá cơ bản hiển thị.
Khớp endpoint, hành vi công cụ và thiết lập lập luận với ứng dụng của bạn trước khi chuyển nhà cung cấp.
Thông số, ảnh chụp điểm chuẩn và giá được kiểm tra vào ngày 6 tháng 11 năm 2026.
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: Thông số kỹ thuật và khả năng
Hy4 kết hợp hiểu văn bản và hình ảnh với lập luận và sử dụng công cụ, bao gồm các quy trình làm việc trên giao diện dòng lệnh và đồ họa. GPT-6.1 Terra hỗ trợ lập luận thị giác, sử dụng máy tính và viết, với các điều khiển nỗ lực lập luận rõ ràng và ngân sách đầu ra lớn hơn. Bảng dưới đây so sánh các thông số từ Tencent và OpenAI.
Thông số API chính thức
Thông số
Hy4 · Thông số chính thức của Tencent Cloud
GPT-6.1 Terra · Thông số chính thức của OpenAI
Nhà phát triển
Tencent
OpenAI
ID mô hình API
hy4
gpt-6.1-terra
Đầu vào / đầu ra
Văn bản và hình ảnh / văn bản
Văn bản và hình ảnh / văn bản
Cửa sổ ngữ cảnh
1024K token (ký hiệu của Tencent)
1,050,000 token
Mức đầu ra tối đa
64K token (ký hiệu của Tencent)
128,000 token
Gọi công cụ
Hỗ trợ (Function Calling)
Hỗ trợ; yêu cầu Responses API
Đầu ra có cấu trúc
Hỗ trợ
Hỗ trợ
Ứng dụng chính
Kỹ thuật phần mềm, phân tích tài chính, và tác vụ agent chạy lâu dài
Lập luận thị giác, sử dụng máy tính, viết, và các tác vụ mã có phạm vi
Cả hai mô hình đều có thể làm việc với bộ sưu tập tài liệu và codebase lớn. Với prompt dài, hãy chừa ngân sách cho phần phản hồi: Tencent nêu mức đầu vào tối đa 960K cho Hy4. Khác biệt nhỏ về dung lượng ngữ cảnh quảng bá ít hữu ích hơn so với việc mỗi mô hình sử dụng tài liệu của bạn chính xác đến đâu.
Terra cho phép phản hồi dài hơn, với tối đa 128,000 token đầu ra so với giới hạn 64K được công bố của Hy4. Điều này hữu ích khi một báo cáo hoặc sản phẩm mã cần gói gọn trong một lần phản hồi. Token lập luận cũng tiêu thụ ngân sách đầu ra của Terra.
Điều khiển lập luận
Terra cung cấp sáu mức cài đặt nỗ lực lập luận: none, low, medium, high, xhigh, và max, với medium là mặc định. Điều này cho phép ứng dụng điều chỉnh rõ ràng mức suy luận theo tác vụ. Một yêu cầu phân loại và một bài gỡ lỗi khó không nhất thiết phải dùng cùng ngân sách.
Thông báo ra mắt của Tencent mô tả lập luận kết hợp với nhận thức thị giác và sử dụng công cụ, nhưng không định nghĩa một điều khiển sáu mức tương đương trong thông báo đó. Hãy xem các tham số lập luận là đặc thù theo endpoint: đừng sao chép thiết lập nỗ lực của một nhà cung cấp sang yêu cầu của nhà cung cấp khác và giả định chúng có cùng ý nghĩa.
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: Hiệu năng
Vals AI cung cấp kết quả trực tiếp cho cả hai mô hình trên các tác vụ mã hóa, tài chính, nghiên cứu pháp lý và thuế. Những điểm số này cho thấy nơi mỗi mô hình là ứng viên hữu ích cho khối công việc của bạn.
Kết quả điểm chuẩn độc lập và điều kiện thử nghiệm
Các kết quả Vals Index v2.2 sau đây được kiểm tra vào ngày 10 tháng 11 năm 2026. Điểm cao hơn là tốt hơn.
Bài kiểm thử hoặc chỉ số
Hy4: kết quả Vals AI
GPT-6.1 Terra: kết quả Vals AI
Diễn giải
Vals Index
59.35% ± 1.08
60.54% ± 0.99
Terra +1.19 điểm phần trăm
Terminal-Bench 4.0
39.39%
49.49%
Terra +10.10 điểm
Vibe Code Bench v1.1
81.01%
84.00%
Terra +2.99 điểm
Finance Agent v2.1
64.70%
55.96%
Mô hình của Tencent +8.74 điểm
Legal Research Bench
41.35%
25.96%
Mô hình của Tencent +15.39 điểm
Tax Agent Bench
34.40%
17.08%
Mô hình của Tencent +17.32 điểm
Vals AI liệt kê temperature 0.9, top_p 1.0, và giới hạn đầu ra 65,536 token cho Hy4; Terra dùng nỗ lực lập luận tối đa và giới hạn đầu ra 128,000 token. Các thiết lập này khác nhau, vì vậy hãy đọc kết quả như so sánh các cấu hình đã thử nghiệm thay vì các lượt chạy có ngân sách bằng nhau.
Lợi thế của Terra lớn hơn trên các tác vụ terminal so với tạo mã: 10.10 điểm phần trăm trên Terminal-Bench 4.0 so với 2.99 điểm trên Vibe Code Bench. Điều đó khiến gỡ lỗi và phát triển dòng lệnh trở thành nơi rõ ràng nhất để bắt đầu đánh giá Terra.
Hy4 dẫn đầu Finance Agent, Legal Research Bench và Tax Agent Bench lần lượt 8.74, 15.39 và 17.32 điểm phần trăm. Các quy trình nghiên cứu thu thập bằng chứng và áp dụng quy tắc theo miền do đó là điểm khởi đầu hứa hẹn cho Hy4.
Khoảng cách tổng thể là 1.19 điểm phần trăm, và các khoảng bất định công bố có chồng lấp.
Điểm chuẩn ra mắt của Hy4 từ Tencent
Biểu đồ ra mắt của Tencent bổ sung kết quả cho mã hóa và sử dụng máy tính. Nó so sánh Hy4 với GPT-6.1 Sol; hãy dùng bảng Vals AI phía trên cho so sánh trực tiếp với GPT-6.1 Terra.
Kết quả điểm chuẩn Hy4 do Tencent báo cáo, tháng 11 năm 2026. Mô hình OpenAI hiển thị là GPT-6.1 Sol.
Trong biểu đồ ra mắt của Tencent, Hy4 đạt 44.4 trên Terminal Bench 4.0 và 78.9 trên OSWorld 2.1. Những con số này mô tả thiết lập đánh giá của Tencent và tách biệt với điểm số Vals AI bên trên.
Quy trình thị giác và sử dụng máy tính
Tencent giới thiệu hiểu hình ảnh trong bản phát hành chính thức và mô tả đào tạo cho các quy trình làm việc trải rộng công cụ dòng lệnh, giao diện đồ họa, Blender và CAD. Điều này khiến phân tích biểu đồ và tác vụ phần mềm dựa trên hình ảnh trở thành trọng tâm định vị.
OpenAI định vị mô hình của mình cho quy trình dựa trên màn hình, viết súc tích và sửa mã có phạm vi. Với ứng dụng danh mục, hãy kiểm thử ghép nối ảnh sản phẩm; với công việc kỹ thuật, dùng bản vẽ có nhãn nhỏ và kích thước; với tự động hóa desktop, xác minh tệp đã lưu và trạng thái ứng dụng.
Một bộ kiểm thử thị giác tốt nên tách việc đọc khỏi hành động. Trước hết đo xem mô hình có trích xuất đúng giá trị hoặc xác định đúng phần tử giao diện không. Sau đó đo xem quy trình hoàn chỉnh có đạt kết quả yêu cầu mà không có cú nhấp sai, thiếu tệp, hoặc cần can thiệp con người không cần thiết hay không.
Tốc độ và độ trễ đầu-cuối
Với trò chuyện, thước đo tốc độ liên quan là thời điểm câu trả lời bắt đầu và thời gian để hoàn tất. Với agent, hãy đo toàn bộ tác vụ, bao gồm thực thi công cụ và mọi sửa chữa.
So sánh cả hai mô hình trên các tác vụ điển hình và đòi hỏi, ở mức đồng thời bạn kỳ vọng. Theo dõi độ trễ trung vị và đuôi cùng với mức độ hoàn thành thành công: một phản hồi nhanh chỉ hữu ích nếu nó hoàn thành công việc.
Hy4 vs GPT-6.1 Terra: Chi phí
So sánh mức giá token trước, rồi tính đến khối công việc cần thiết để có kết quả dùng được. Các mức giá dưới đây là giá cơ bản CometAPI tính theo đô la Mỹ trên mỗi triệu token; chúng tách biệt với chi phí mỗi bài kiểm do Vals AI báo cáo.
Giá đầu vào và đầu ra của CometAPI
Hạng mục chi phí
Hy4 API trong CometAPI
GPT-6.1 Terra API trong CometAPI
Đầu vào trên mỗi triệu token
$0.6672
$0.80
Đầu ra trên mỗi triệu token
$2.00
$4.00
Bảng dưới dùng mức giá cơ bản niêm yết của CometAPI tính theo đô la Mỹ trên mỗi triệu token. Hãy so sánh đầu vào và đầu ra riêng rẽ, sau đó tính chi phí cho yêu cầu điển hình của bạn.
Ví dụ chi phí cho 10,000 yêu cầu
Xét 10,000 yêu cầu, mỗi yêu cầu dùng 1,000 token đầu vào không được cache và 200 token đầu ra tính phí. Tổng cộng là 10 triệu token đầu vào và 2 triệu token đầu ra. Dựa trên mức giá cơ bản của CometAPI ở trên:
Trong ví dụ này Hy4 rẻ hơn khoảng 33.3%. Ước tính này bao gồm đầu vào không được cache và đầu ra tính phí; hãy cộng thêm chi phí cache, công cụ và thử lại khi lập ngân sách cho một quy trình hoàn chỉnh.
Thanh toán trực tiếp từ nhà cung cấp và yêu cầu ngữ cảnh dài
Với tài liệu dài trên API trực tiếp của OpenAI, prompt vượt quá 272K token đầu vào sẽ kích hoạt mức giá đầu vào và cache gấp 2× và mức giá đầu ra 1.5× cho toàn bộ yêu cầu. Áp dụng quy tắc tính phí của dịch vụ bạn dùng; ví dụ CometAPI ở trên dùng mức giá cơ bản của CometAPI. Chi tiết giá của OpenAI.
Chi phí cho mỗi tác vụ được chấp nhận
Một tác vụ được chấp nhận là tác vụ đáp ứng các kiểm tra chất lượng và hoàn tất của ứng dụng của bạn. Tính tất cả các lần thử, sử dụng công cụ và công việc rà soát cần thiết để đạt kết quả đó, bao gồm chi tiêu cho những lần thử thất bại.
Chi phí cho mỗi tác vụ được chấp nhận = tổng chi phí mô hình, thử lại, công cụ và rà soát thủ công ÷ số tác vụ vượt qua kiểm tra chấp nhận.
Một lượt gọi đắt hơn vẫn có thể kinh tế nếu nó loại bỏ nhiều lần sửa chữa. Ngược lại, khi một mô hình rẻ hơn đạt ngưỡng chất lượng, trả mức cao hơn cho mọi tác vụ có thể không mang lại nhiều giá trị.
Bạn nên chọn Hy4 hay GPT-6.1 Terra?
Hãy bắt đầu với mô hình có thế mạnh phù hợp khối công việc chính của bạn. Dùng các lựa chọn sau để lập danh sách rút gọn, rồi so sánh chất lượng và chi phí của các tác vụ đã hoàn thành.
Khi nào nên chọn Hy4
Chọn Hy4 trước cho nghiên cứu tài chính, phân tích tài liệu pháp lý hoặc thuế, và các ứng dụng tạo nhiều văn bản. Khoảng cách dẫn trên ba điểm chuẩn theo miền khiến nó trở thành ứng viên hữu ích cho nghiên cứu dựa trên bằng chứng. Theo mức giá CometAPI niêm yết, giá đầu ra của nó bằng một nửa Terra, điều này có thể tạo khác biệt đáng kể cho soạn thảo và báo cáo khối lượng lớn.
Với công việc nghiên cứu, hãy đánh giá câu trả lời hoàn chỉnh dựa trên độ chính xác nguồn, phép tính và mức độ bao phủ câu hỏi. Hy4 phù hợp hơn khi nó đáp ứng các yêu cầu đó với tổng chi phí thấp hơn, bao gồm rà soát và thử lại.
Khi nào nên chọn GPT-6.1 Terra
Chọn GPT-6.1 Terra trước cho lập trình trong terminal, gỡ lỗi và sửa mã. Lợi thế 10.10 điểm của nó trên Terminal-Bench là tín hiệu mã hóa mạnh nhất trong so sánh này. Ngân sách đầu ra lớn hơn cũng đáng để thử cho báo cáo dài và phản hồi mã đáng kể.
Hãy đánh giá Terra bằng việc các bản vá có vượt qua bài kiểm của bạn và sản phẩm bàn giao có đầy đủ hay không. Với công việc thị giác hoặc desktop, hãy so sánh cả hai mô hình trên màn hình, biểu đồ và tệp thực tế của bạn, kiểm tra kết quả lưu cuối cùng.
Định tuyến nghiên cứu và mã tới các mô hình khác nhau
Một khối công việc hỗn hợp có thể hưởng lợi khi dùng cả hai mô hình. Một trợ lý phân tích tài chính có thể dùng Hy4 cho nghiên cứu và soạn báo cáo, rồi gọi Terra khi một script phân tích cần gỡ lỗi:
Gửi thu thập bằng chứng và soạn báo cáo cho Hy4.
Kiểm tra trích dẫn, giá trị nguồn và phép tính trước khi chấp nhận báo cáo.
Định tuyến một script phân tích thất bại sang Terra kèm theo mã, lỗi đầu ra và hành vi kỳ vọng.
Chạy script đã sửa và áp dụng cùng các kiểm tra bằng chứng trước khi trả kết quả cuối cùng.
Chỉ dùng mô hình thứ hai khi nó cải thiện kết quả cuối đủ để bù chi phí và công sức tích hợp thêm.
Bạn có thể truy cập Hy4 và GPT-6.1 Terra ở đâu?
Truy cập từ nhà cung cấp chính thức
Truy cập Hy4 qua Tencent Cloud TokenHub và GPT-6.1 Terra qua API của OpenAI. Hãy dùng tài liệu của nhà cung cấp cho xác thực, ID mô hình và tính phí.
Truy cập CometAPI và tương thích công cụ
CometAPI cung cấp cả hai mô hình với ID hy4 và gpt-6.1-terra. Trang mô hình của họ liệt kê ví dụ yêu cầu và giá cho mỗi tuyến: Hy4 và GPT-6.1 Terra.
Với ứng dụng bật công cụ, hãy xác minh hỗ trợ gọi hàm và đầu ra có cấu trúc của tuyến đã chọn. Trên API trực tiếp của OpenAI, gọi công cụ của Terra yêu cầu Responses API.
Cách kiểm thử và triển khai lựa chọn của bạn
Trước khi thay đổi lưu lượng sản xuất, hãy so sánh các mô hình trên tác vụ đại diện sử dụng cùng đầu vào, công cụ và tiêu chí đạt. Ghi lại mức hoàn thành thành công, tổng chi phí và thời gian trôi qua, rồi triển khai dần tuyến mạnh hơn.
Bao gồm yêu cầu thường lệ và các ca khó quan trọng với người dùng của bạn.
Kiểm tra tham số công cụ, đầu ra có cấu trúc, lỗi và trạng thái hoàn tất.
Đặt giới hạn thử lại và kích hoạt quay lui trước khi gửi lưu lượng thật.
Kết luận
Chọn Hy4 khi chất lượng nghiên cứu và chi phí tạo văn bản thấp hơn là ưu tiên của bạn. Chọn GPT-6.1 Terra khi lập trình-terminal, gỡ lỗi và ngân sách đầu ra lớn hơn là điều quan trọng nhất.
Với ứng dụng hỗn hợp, hãy bắt đầu với một mô hình cho mỗi khối công việc chính và bổ sung tuyến thứ hai khi nó cải thiện kết quả. Lựa chọn tốt nhất là lựa chọn hoàn thành tác vụ chính xác với chi phí bạn có thể duy trì.
