Tencent / tencent/hy4-preview

Tencent: Hy4 Preview - LLMTR üzerinden erişim

Tencent Hy4 Preview, kod ajanlari, uzun dokuman analizi ve cok adimli arac akislari icin 262.144 tokenlik baglam penceresi sunan onizleme modelidir. Varsayilan olarak dusunur; dusunce zinciri `reasoning_content` alaninda ayri doner ve tokenlari `completion_tokens` icinde sayilir. Kapatmak icin `reasoning_effort` alanini `none` gonderin ya da kimlige `:none` ekleyin - olculmus etkisi olan tek seviye budur. Arac cagrisi, `json_schema` ile sema zorlamali JSON ve prompt cache destekler; onbellekten okunan tokenlar dusuk cache fiyatindan faturalanir. Iki sinir var: `tool_choice` alanindaki `required` yukari akista yok sayildigi icin LLMTR onu 400 ile reddeder, yoksa ajan dongunuz bekledigi arac cagrisini hic almadan devam ederdi; isimli fonksiyon secimi calisir ama `finish_reason` alani `"stop"` doner, o yuzden etikete degil `tool_calls` alaninin varligina bakin. Yalnizca metin kabul eder; gonderilen gorsel hata verilmeden dusurulur. Ayrinti: LLMTR dokumantasyonundaki Chat Completions ve Tool Calling sayfalari.

Teknik özellikler

Canonical IDtencent/hy4-preview
SağlayıcıTencent
Context penceresi262.144 tokens
OperasyonlarCHAT_COMPLETIONS
Modalitelertext

Fiyatlandırma

Kredi yüklemede %8 platform marjı uygulanır; model kullanım fiyatları ayrıca yükseltilmez.

OperationMetricUnitPrice
CHAT_COMPLETIONSINPUT_TEXTPER_1M_TOKENS$0.834000
CHAT_COMPLETIONSCACHE_READPER_1M_TOKENS$0.042000
CHAT_COMPLETIONSOUTPUT_TEXTPER_1M_TOKENS$2.501

Örnek kullanım

Mevcut OpenAI SDK akışında yalnızca base URL ve model kimliğini değiştirirsiniz.

curl https://llmtr.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"tencent/hy4-preview","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

İlgili modeller