GPT-6.1 Sol против Tencent Hy4 Preview: платить $10 за выходной токен против открытой модели за $2.50

Поставьте две тарифные карты рядом — и разница окажется совсем не тонкой. Tencent Hy4 Previewуказывает цену $0.834 за миллион входных токенов, $2.501 за миллион выходных токенов и $0.042 за миллион кэшированных входных на своём международном эндпоинте. GPT-6.1 Solуказывает $2.00, $10.00 и $0.10 соответственно. Это 4-кратный разрыв по выходным токенам и 2,4-кратный по входным, и поскольку обе модели тарифицируются за токен, вопрос, который поднимает этот разрыв, не в том, какая дешевле — Hy4 Preview дешевле по каждой строке — а в том, успевает ли дорогая модель выполнить за вызов достаточно больше работы, чтобы это оправдать. Ни один из поставщиков не опубликовал цифру, которая прямо отвечает на это, и эта статья в значительной степени о том, почему очевидные числа с обеих сторон не являются ответом.

Tencent выпустила и открыла исходный код Hy4 Preview 28.08.2026; Open​AI выпустила GPT-6.1 Sol в API 29.09.2026. Обе являются агентными моделями, способными работать с текстом, с контекстными окнами в миллион токенов, обе доступны сегодня, и обе присутствуют в нашем каталоге — что делает это редким сравнением в этой серии, где арифметику по токенам можно провести по двум живым строкам, а не по пресс-релизу. Приведённые ниже цифры взяты из релизных материалов и документации модели Tencent, страниц модели и цен Open​AI, наших собственных записей каталога и опубликованных оценок, как указано, прочитано 12.10.2026. Каждое число, являющееся собственным прогоном вендора, помечено как таковое.

Что на самом деле представляет собой каждая модель

Начнём с архитектуры, потому что обе модели решают одну и ту же задачу обслуживания с помощью одной и той же техники.

• Параметры — Hy4 Preview представляет собой смесь экспертов на 770B с 49B активных параметров на токен в 78 слоях, используя 256 маршрутизируемых экспертов плюс 1 общий эксперт. GPT-6.1 Sol — это проприетарная модель OpenAI, позиционируемая на один уровень ниже GPT-6 Astra в том же поколении; OpenAI не публикует количество параметров.

• Контекст и выходные данные — в обоих документах речь идёт примерно об одном миллионе токенов входного контекста. В нашей каталожной записи для Hy4 Preview указано 1 048 576 токенов контекста при максимальной длине завершения 64 000 токенов; в собственных материалах Tencent описано окно контекста, превышающее 1 млн токенов, при максимальной длине входных данных 960 000 токенов. В документации GPT-6.1 Sol указано 1 050 000 токенов контекста при максимальной длине выходных данных 128 000 токенов — вдвое больше потолка длины завершения Hy4, а именно эта характеристика становится критичной, когда нужно получить длинный структурированный артефакт за один вызов.

• Модальность — у обоих на входе только текст, с использованием инструментов и структурированным выводом, каких ожидаешь от современной агентной модели. Ни одна из них не является визуальной моделью.

• Управление режимами рассуждений — Hy4 Preview предоставляет уровни high, low и none, причём high используется по умолчанию; рекомендуемые настройки сэмплирования — temperature 0.9 и top_p 1.0. GPT-6.1 Sol предоставляет уровни low, medium (по умолчанию), high, xhigh и max, при этом возможности отключить рассуждения нет вообще — они всегда включены, а параметры сэмплирования, такие как temperature и top_p, отклоняются безоговорочно.

• Веса — Hy4 Preview имеет открытый исходный код под лицензией Apache 2.0 и доступен для скачивания уже сегодня. GPT-6.1 Sol закрыт, доступен только через API и никогда не будет доступен для самостоятельного развёртывания.

Эта последняя строка разделяет эти две модели сильнее, чем любой бенчмарк. Модель 770B/49B под Apache 2.0 — это собственность; проприетарная API-модель — это подписка. Всё остальное на этой странице — о том, какая из этих двух вещей нужна вашей рабочей нагрузке.

Строки с ценами, арифметика выполнена

Обе тарифные карты опубликованы, и обе проходят через нас без наценки, поэтому этот раздел поддается проверке, а не просто заявлен.

• Вывод — GPT-6.1 Sol $10.00 за миллион против Hy4 Preview $2.501 за миллион. На каждый миллион выходных токенов, которые создаёт рабочая нагрузка, разница составляет $7.50, а вывод — это счётчик, на который модель рассуждений тратит больше всего.

• Ввод — $2,00 за миллион против $0,834. Разрыв в 2,4× в строке, которая доминирует в любом пайплайне с длинным контекстом, потому что промпт масштаба репозитория или набора документов повторно отправляет большой префикс на каждом ходу.

• Кэшированный ввод — $0.10 за миллион против $0.042. Оба поставщика предоставляют значительную скидку на повторно считываемые префиксы, а тариф кэша Hy4 составляет менее половины от тарифа GPT-6.1 Sol.

• Запись в кэш — GPT-6.1 Sol взимает $2,50 за миллион за запись кэшированного префикса. Опубликованные международные тарифы Hy4 Preview не содержат отдельной строки для записи в кэш, а значит, первая запись тарифицируется как обычный ввод, а не по повышенному тарифу.

Запустите сценарий, обычный для любой из моделей: 500 000 входных токенов, из которых 460 000 — кэшированный префикс, и 20 000 выходных токенов, за один вызов.

• На GPT-6.1 Sol — 460 000 кэшированных токенов по $0.10/млн — это $0.046, 40 000 новых входных токенов по $2.00/млн — это $0.080, и 20 000 выходных токенов по $10.00/млн — это $0.200. Итого $0.326.

• На Hy4 Preview — 460 000 кэшированных токенов по $0,042/млн — это $0,019, 40 000 новых входных токенов по $0,834/млн — это $0,033, а 20 000 выходных токенов по $2,501/млн — это $0,050. Итого $0,102.

Стоимость вызова Hy4 чуть меньше трети стоимости вызова GPT-6.1 Sol на таком профиле нагрузки. Теперь оговорка, которая делает сравнение честным: это сравнение двух тарифных сеток, применённых к одинаковому количеству токенов, а количество токенов у разных моделей неодинаково. Модель, которая рассуждает дольше перед ответом, выдаст больше выходных токенов на ту же задачу, а GPT-6.1 Sol, согласно документации, производит на 10–30% больше выходных токенов, чем её предшественница GPT-6 Sol, на сопоставимой работе. Если Hy4 Preview по умолчанию с уровнем рассуждений «высокий» окажется столь же многословной, разрыв в реальных условиях сократится; если же модель OpenAI более многословна из двух, разрыв превысит 3,2×, которые показывает арифметика. Тарифные сетки говорят, сколько стоит токен. Они не говорят, сколько токенов стоит задача, и только запуск вашей собственной нагрузки даёт ответ на этот вопрос.

Где бенчмарки помогают, а где нет

Это тот раздел, где качество доказательств двух моделей расходится, и само это расхождение и есть суть.

Основная оценка Tencent для Hy4 Preview — это слепой тест на предпочтение при попарном сравнении, и результат составляет 2,99 для Hy4 Preview против 2,92 для GLM 5.3 и 2,94 для Kimi K3. Прочитайте это внимательно: это собственная оценка Tencent, это оценка предпочтения, а не оценка точности, разрыв в победе составляет семь сотых балла по примерно трёхбалльной шкале, а набор для сравнения — две другие открытые модели. Это свидетельство того, что Hy4 Preview конкурентоспособна с текущим уровнем открытых весов. Это не свидетельство того, что она конкурентоспособна с проприетарной моделью передового уровня, и ни один набор тестов в материалах релиза не делает такого заявления.

Tencent также сообщает об улучшении пропускной способности на 31,8% благодаря собственной работе модели по самооптимизации, а архитектура включает нативный слой multi-token prediction для спекулятивного декодирования. Оба утверждения касаются эффективности обслуживания и исходят от вендора, никем больше не воспроизведены, и оба правдоподобны для MoE 770B/49B, построенной с этим слоем, — но они описывают, насколько быстро модель отвечает, а не насколько хорошо.

У GPT-6.1 Sol более сильная доказательная позиция, и стоит уточнить, почему. Его независимая строка в Intelligence Index при максимальном усилии рассуждения — 52, с измеренной стоимостью запуска $0.72 за задачу и скоростью вывода примерно 65–67 токенов в секунду — третья сторона запустила его, оценила и сообщила, во сколько обошёлся запуск. Его показатель Artificial Analysis Terminal-Bench 4.0 составляет 56.06 против 43.94 у предшественника GPT-6 Sol, что означает поколенческий скачок в агентных задачах на основе оболочки примерно на двенадцать пунктов. В противовес этому, собственные ключевые оценки OpenAI для модели — включая результат Terminal-Bench Science, где указано $5.47 за задачу при максимальном усилии против $23.21 для Claude Opus 5.5 — это запуски самого поставщика с его собственными базовыми показателями, и никто их не воспроизвёл.

Итак, честный итог доказательств получается однобоким и указывает в одну сторону: у GPT-6.1 Sol есть измерение от третьей стороны как качества, так и стоимости в расчёте на задачу, а у Hy4 Preview — оценка предпочтений от поставщика в сравнении с другими открытыми моделями. Это не значит, что Hy4 Preview хуже, чем предполагает оценка предпочтений. Это значит, что никто за пределами Tencent её не измерял, а это уже другое утверждение и повод протестировать её на собственных задачах, а не доверять цифрам любой из сторон.

Вопрос самохостинга — с реальными цифрами

Открытые веса Hy4 Preview — вот почему к нему стоит относиться серьёзно, невзирая на цену API, и вот почему это всё же не однозначный выигрыш.

Практические цифры, как опубликовано: квантование модели Q4_K_M занимает примерно 435 GiB, 1-битное квантование — примерно 213 GiB, а полной неквантованной модели требуется порядка 1,5 ТБ видеопамяти. Показатель в 213 GiB для 1-битного варианта — единственный из этих трёх, который поместится на одном узле с большим объёмом памяти, и именно он обойдётся вам в наибольшую потерю качества. Показатель в 435 GiB для Q4_K_M требует мульти-GPU-инфраструктуры, которой у большинства команд нет в свободном доступе.

Что это означает на практике: самостоятельный хостинг Hy4 Preview — реальный вариант для организаций, которые уже эксплуатируют оборудование такого класса, и капитальный проект для всех остальных. Если вы в первой группе, цена API выше для вас не имеет значения — вы обмениваете оплату по счётчику на фиксированную, а Apache 2.0 не добавляет расходов на лицензию. Если вы во второй группе, единственный показатель, который имеет значение, — это тариф API, и именно ставки $0.834 / $2.501 / $0.042 являются причиной вообще обратить внимание на эту модель.

Одна оговорка от пользователей, и это оговорка о затратах, а не о возможностях: задокументированные шероховатости Hy4 Preview заключаются в чрезмерном обдумывании и чрезмерной проверке — расходовании большего количества токенов, чем необходимо для задачи, и проверке уже правильной работы. На API с оплатой по использованию такое поведение отражается в строке расходов как $2.501 за миллион; на собственном оборудовании оно проявляется как задержка. В любом случае, рекомендуемая температура 0.9 и настройка рассуждений по умолчанию «high» — это параметры конфигурации, которые стоит настроить, прежде чем судить модель по стоимости.

Какую карту вам следует держать

Эти две модели не являются заменителями для одного и того же покупателя, и разделение чёткое.

Выбирайте GPT-6.1 Sol, если ошибка в рабочей нагрузке обходится дорого, а сама она дешева относительно цены провала — долгие агентные циклы программирования, использование компьютера, профессиональная работа с большим объёмом документов, где проваленная задача стоит дороже токенов, которые её породили. У него есть независимые измерения, более широкий контекст, вдвое больший потолок вывода и дата отсечения знаний — 2026-04-30. Закладывайте в бюджет то, что основные расходы идут на счётчик вывода, и проектируйте с учётом порога в 272 000 входных токенов, выше которого Open​AI пересчитывает стоимость всего запроса. Он есть в нашем каталоге по прайс-листовым ценам Open​AI с наценкой 0%: https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6.1-sol.

Выбирайте Hy4 Preview, если нагрузка высокообъёмная, вы чувствительны к цене и готовы мириться с моделью, которую никто, кроме её создателя, не бенчмаркал — массовое извлечение, классификация, суммаризация, агенты с вызовом инструментов, где задача хорошо специфицирована, а сбой дёшево повторить. При цене $0.834 / $2.501 / $0.042 это треть стоимости на том же количестве токенов, она открыта под Apache 2.0, если вы когда-нибудь захотите перестать её арендовать, и она есть в нашем каталоге по прайсу Tencent без наценки: https://www.orcarouter.ai/models/tencent/hy4-preview. То же правило нулевой наценки действует для обеих строк, а значит, снижение цены поставщиком попадает в каталог в тот же день, когда оно появляется на странице поставщика, а не после того, как это заметит реселлер.

Конфигурация, которую на самом деле захотят большинство команд, — это обе: дешёвая модель тянет объём, а дорогая — сложный хвост, и именно для этого и существует единая конечная точка с автоматическим переключением при сбое среди более чем 200 моделей — чтобы это было дёшево, ведь непроверенную модель вроде Hy4 Preview гораздо проще попробовать, когда она стоит за тем же ключом, что и модель, которой вы уже доверяете, с маршрутом, который переключается на резерв автоматически, а не со второй интеграцией, которую нужно поддерживать.