Ideogram 4.5 vs HY Image 3.5: 9배 비싼 가격, 두 계단 뒤진 순위

Artificial Analysis 이미지 편집 보드에서 HY Image 3.5는 1,087 Elo, 이미지 1,000장당 $24.00에 자리한다. Ideogram 4.5는 1,064 Elo, 1,000장당 $220.00이다. Tencent의 프리뷰는 두 배가 넘는 표본에서 23점 앞서 있으며, 가격은 9분의 1이다. 이것이 비교의 전부이며, 이 글의 나머지 모든 내용은 여기에 딸린 각주일 뿐이다 — 결정이 실제로 존재하는 곳이 바로 그 각주이기 때문이다. 이 두 모델은 서로 다른 용도를 위해 만들어졌고, 서로 다른 구매자에게 판매되었으며, 이미지에 비용이 얼마인지에 대한 완전히 다른 이론에 따라 가격이 매겨졌다.

5주 간격을 둔 두 번의 프리뷰

HY Image 3.5는 2026년 9월 22일, Tencent Cloud를 통해 식별자 hy-image-v3.5-preview로 제공되는 프리뷰로 공개되었습니다. 회사의 TokenHub API 표면을 통해 접근할 수 있습니다. 텍스트-이미지 및 이미지-이미지 변환을 수행하며, 다중 턴 편집과 다중 참조 입력을 지원하고, Tencent 자체 게시물에서는 이를 2K로 제한합니다.

Ideogram 4.5는 8일 후인 2026년 9월 30일, Ideogram의 앱, 자체 API, MCP 통합, 앱 컬렉션, 그리고 파트너 플랫폼 전반에 걸쳐 출시되었습니다. Tencent가 가격을 앞세우는 반면, Ideogram은 충실도 주장을 앞세웁니다: 반복적인 현지화 편집이 더 이상 품질을 저하시키지 않고, 편집된 크롭의 가장자리가 보존되며, 전체가 다운스케일링 없이 4,016 × 6,016 소스에서 작동한다는 것입니다.

둘 다 엄밀한 의미에서는 미리보기 또는 미리보기에 가까운 것입니다.

두 제품 모두 콜옵션이 붙어 있고 가격도 책정되어 있는데, 이는 올가을 이들과 경쟁한 대부분의 제품에 대해서는 할 수 없는 말이다.

나란히 보는 사양 시트

• 가격 — 국제 엔드포인트에서 이미지당 $0.024(Tencent Cloud의 2K 이미지당 ¥0.15) vs Low에서 $0.03, Medium에서 $0.06, High에서 $0.22.

• 과금 트리거 — HY Image 3.5는 반환된 이미지에 대해서만 과금되며, Ideogram은 선택한 등급에서 생성당 및 편집당 과금됩니다.

• 출력 — 텐센트 자체 표기로는 최대 2K, 24.2메가픽셀에서 편집이 시연된 네이티브 2K와 대비.

• 작업 — 텍스트-투-이미지, 이미지-투-이미지 및 멀티턴 편집을 양쪽 모두에서 지원하며, HY Image 3.5에서는 최대 5개 이미지의 다중 참조 입력을 지원합니다. 이는 공급업체 문서에 근거한 수치입니다.

• 편집 점수 — 5,598개 샘플 기준 1,087 Elo, 순위 15, 이미지 1,000장당 $24.00 대비 2,459개 샘플 기준 1,064 Elo, 순위 23, 이미지 1,000장당 $220.00.

• 텍스트-투-이미지 점수 — Ideogram 4.5의 경우 2,278개 샘플에서 1,013 Elo로 보드 34위; 이 글을 위해 확인한 보드 화면에는 HY Image 3.5의 텍스트-투-이미지 행이 나타나지 않았으므로, 위의 편집 행이 이에 대해 확인 가능한 유일한 독립적 측정치이다.

아홉 번의 질문

가격 열은 더 자세히 살펴볼 가치가 있습니다. 왜냐하면 두 공급업체가 독립적인 출처와 일치하는 유일한 부분이기 때문입니다. T​encent가 공개한 국제 요금은 이미지당 $0.024입니다. 여기에 1,000을 곱하면 $24.00가 나오는데, 이는 편집 보드 자체의 가격 열이 HunyuanImage 3.5 (Preview)에 대해 보고하는 값과 정확히 일치합니다. 독립적인 환산과 공급업체 요금표가 같은 숫자에 도달한다는 것은 둘 다 올바르게 읽히고 있다는 좋은 신호입니다.

Ideogram의 1,000장당 $220.00은 보드가 High 티어를 환산한 값입니다: 이미지당 $0.22. 격차는 이미지 1,000장당 $196입니다 — 9.2배입니다.

규모가 커지면 그것은 더 이상 반올림 차이가 아니다. 5,000개의 제품 이미지를 새로 고치는 카탈로그 리프레시 비용은 HY Image 3.5에서 $120, Ideogram 4.5의 High 설정에서는 $1,100이다. 월 20,000개 에셋을 처리하는 콘텐츠 운영은 $480 대 $4,400이다.

더 저렴한 모델이 저렴한 것은 그 보드가 측정하는 항목에서 더 나쁘기 때문이 아니다 — 오히려 그 항목에서는 근소하게 더 낫다. 그것이 더 저렴한 것은 T​encent가 대량 유통을 위해 가격을 책정하는 시장에서 Ideogram은 전문가용 워크플로를 위해 가격을 책정하고 있기 때문이다.

이것이 헤드라인에 대한 실제 답입니다. 워크로드가 "충분히 좋고, 사람이 검토함"이 기준인 대량 이미지 제작이라면, 9배 차이는 고려 사항이 아니라 결정 그 자체입니다. 당신은 처리량을 사는 것이고, 처리량 모델이 승리합니다.

여분의 돈이 어디로 가야 하는지

Ideogram의 주장은 어느 보드도 측정하지 않는 속성에 달려 있다. 편집 아레나는 투표자에게 원본 이미지와 단일 지시에서 나온 두 결과를 보여준다. 하지만 투표자에게 연속된 편집 중 열 번째 편집을 첫 번째와 비교해 보여주지는 않는데, 이것이 바로 Ideogram이 4.5를 만들며 해결하려 했던 실패 모드다: 패스를 거듭할수록 몇 밀리미터씩 어긋나는 얼굴, 달라지는 그레인과 조명, 첫 번째 패스에서는 선명하지만 네 번째 패스에서는 흐려지는 글자.

여러분의 작업이 하나의 큰 파일에 대한 열 번의 작은 편집 — 컬러웨이, 사이니지 교체, 살아남은 부분을 다시 칠하지 않고 사진을 복원하는 일 — 이라면, 그 충실도는 몇 배의 가치가 있습니다. 24.2메가픽셀 데모는 인쇄 해상도에서 편집 경계가 유지된다는 벤더의 증거이며, 그것은 측정이 아니라 시연입니다.

Tencent 자체의 품질 증거는 표면상으로는 더 약하다. 이 회사는 내부 블라인드 인간 평가에서 HY Image 3.5가 Hy Image3.0보다 30퍼센트 앞섰다고 말한다. 그 주장은 벤더가 보고한 것이며, 회사 내부에서 실행되었고, 공개된 어디에서도 재현되지 않았다 — 그러나 적어도 방향성은 외부 리더보드에서 뒷받침된다. 여기서 HunyuanImage 3.5 (Preview)는 1,087점으로, 같은 캡처에서 1,029점을 기록한 HunyuanImage 3.0 (Tencent Cloud)을 확실히 앞선다. 벤더의 수치는 재현되지 않았고, 리더보드의 수치는 그렇지 않다.

그것들 중에서 선택하기

대량으로 이미지를 제작한다면, 검토자가 사람이고 기준이 '일단 출시'라면, 또는 Tencent Cloud가 자연스러운 호스트인 시장을 위해 개발 중이고 2K 이미지당 ¥0.15가 재무팀이 이미 기대하는 단가라면 HY Image 3.5를 선택하세요.

워크플로에서 비싼 부분이 이미지를 생성하는 게 아니라 승인된 이미지를 수리하는 것이라면, 그리고 잃어버린 가장자리나 어긋난 얼굴이 22센트 이상의 비용을 초래한다면 Ideogram 4.5를 선택하세요. 그것은 실제 업무 범주이며, 어느 보드에서도 다른 어떤 모델도 현재 24메가픽셀 데모를 붙여 이런 주장을 내세우고 있지 않습니다.

출시 주간 숫자만으로 둘 중 어느 쪽도 선택하지 마세요. HY Image 3.5의 행에는 5,598표가, Ideogram의 행에는 2,459표가 있는데, 이 리더보드에서 선두들은 1만 2천에서 1만 8천 표를 기록하고 있습니다. 두 수치 모두 잠정적이며 둘 다 변할 것입니다.

하나의 키로 테스트 실행하기

이 두 모델은 모두 OrcaRouter의 카탈로그에 없습니다 — HY Image 3.5는 Tencent 자체 클라우드를 통해 제공되고, Ideogram 4.5는 해당 공급업체의 자체 API와 여러 타사 플랫폼을 통해 제공되며, 저희는 어느 쪽도 라우팅하지 않습니다. 이 시장 영역에서 저희가 실제로 제공하는 것은 Google 이미지 라인으로, Gemini 3.1 Flash Image 식별자와 Imagen 4 패밀리를 포함하며, 여기에 OpenAI의 GPT-Image 모델도 있습니다.

이 점은 여기서 특정한 이유로 중요합니다: 9배의 가격 차이는 바로 이 글을 포함한 어떤 기사에서도 그대로 받아들여서는 안 되는 종류의 주장입니다. 테스트는 자신의 이미지 20장, 두 모델에 동일한 지시, 그리고 어느 출력이 어느 모델에서 나왔는지 모르는 검토자로 구성됩니다. 이러한 테스트를 저렴하게 실행하게 해주는 것은 라우팅 계층입니다 — 키 하나, 제공자 정가에 아무것도 더하지 않은 호출당 요금, 그리고 느린 엔드포인트가 실행을 지체시키지 않도록 하는 자동 페일오버입니다. 저렴한 모델이 당신의 이미지에서 성능을 유지한다면, 당신은 방금 이미지 비용을 89퍼센트 절감한 것이고, 분기가 아니라 오후 한나절 만에 그것을 알아낸 것입니다.