Hy-MT2-7B

Hy-MT2-7B 是什么？

Hy-MT2-7B 是腾讯推出的 7B 参数翻译模型，支持 33 种语言对及五种汉语方言和少数民族语言对，提供结构化、基于分隔符、上下文、术语表和风格引导等翻译工作流。

每 1M 输入 / 输出 token

$0.074 / $0.295

起步价

上下文窗口

8K

每次回复最多输出 4K

输入

文本

输出：文本

Hy-MT2-7B 能做什么

• 结构化输出（JSON）

Hy-MT2-7B 与同类模型价格对比

Hy-MT2-7B 和最接近的模型实际付多少：同一类用途、来自我们主推的系列、价格相差不超过约 3 倍。

• Hy-MT2-7B 对比 GPT-6 Luna

  GPT-6 Luna 价格为 $0.27，是 Hy-MT2-7B 的 1.5 倍。

  最高档 9 折

  GPT-6 Luna API 

• Hy-MT2-7B 对比 Qwen3.8 Flash

  Qwen3.8 Flash 价格为 $0.295，是 Hy-MT2-7B 的 1.6 倍。

  最高档 7.5 折

  Qwen3.8 Flash API 

• Hy-MT2-7B 对比 GLM 5.3 Flash

  GLM 5.3 Flash 价格为 $0.325，是 Hy-MT2-7B 的 1.8 倍。

  GLM 5.3 Flash API 

• Hy-MT2-7B 对比 Gemini 2.5 Flash Lite

  Gemini 2.5 Flash Lite 价格为 $0.225，是 Hy-MT2-7B 的 1.2 倍。

  最高档 9 折

  Gemini 2.5 Flash Lite API 

• Hy-MT2-7B 对比 DeepSeek V3.2

  DeepSeek V3.2 价格为 $0.35，是 Hy-MT2-7B 的 1.9 倍。

  DeepSeek V3.2 API 

Hy-MT2-7B 规格

Hy-MT2-7B 的技术参数，取自 OceanToken 模型目录。

上下文窗口

8K tokens

8,192

最大输出

4K tokens

4,096

输入

文本

输出

文本

推理

暂未公布

工具调用

暂未公布

结构化输出

支持

response_format

Hy-MT2-7B 模型 ID 与接口

OceanToken 模型 ID

tencent/hy-mt2-7b已复制

OpenAI 兼容 Base URL

https://api.oceantoken.ai/v1已复制

接口

POST /v1/chat/completions已复制

Hy-MT2-7B API 价格

价格取自截至 2026年11月5日 的 OceanToken 模型目录。按用量从预付余额扣费，无需订阅。

Hy-MT2-7B 费用计算器

选一个典型请求，或填入自己的 token 数。计算器按本页起步价计算，并给出上面对比的模型在同样用量下的费用。

按起步价（第 1 档）计算。缓存命中的输入按缓存读取价计费；缓存写入未计入，因为它取决于提示前缀变化的频率。控制台显示你所在档位的价格。

单次请求费用

按上面的起步价计算输入和输出 token，不含缓存。

如何在 OceanToken 上使用 Hy-MT2-7B

三步从没有账户到发出可用的请求。同一个 key 和余额可用于目录中的所有模型。

1. 1

   创建账户并获取 API Key

   注册 OceanToken 账户，然后创建一个 key。一个 key 可调用你账户能用的所有模型。

   获取 API Key 

2. 2

   充值

   OceanToken 采用预付费：充值后，每次请求从余额扣费。控制台显示你所在档位的价格。

   充值 

3. 3

   在代码中调用 Hy-MT2-7B

   把 OpenAI SDK 指向 https://api.oceantoken.ai/v1，模型 ID 填 tencent/hy-mt2-7b。下面的代码发送一次请求。

   from openai import OpenAI
   # 在 OceanToken 控制台创建 API Key
   client = OpenAI(base_url="https://api.oceantoken.ai/v1",
                   api_key="YOUR_API_KEY")
   reply = client.chat.completions.create(
       model="tencent/hy-mt2-7b",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   文档：参数、请求示例与同类模型