Krea: Krea 2 Large vs. Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Ein direkter Vergleich von Krea: Krea 2 Large (0,21 $ / Bild (≈ 0,19 €)) und Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 15,58 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Krea: Krea 2 Large | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Krea | Microsoft |
| Bildausgabe | 0,21 $ / Bild (≈ 0,19 €) | 133,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 118,43 €) |
| Eingabe | - | 17,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 15,58 €) |
| Bildeingabe | - | 133,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 118,43 €) |
| Kontextfenster | 65.536 | 4.096 |
| Max. Ausgabe | 58.982 | 1.024 |
| Eingabe | text, image | text, image |
| Ausgabe | image | image |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 20.07.2026 | 04.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Krea: Krea 2 Large liest 16.0× mehr Kontext (65.536 Tokens).
Im Detail
Krea: Krea 2 Large ist ein Bildmodell von Krea, und Microsoft AI: MAI-Image-2.6 ist ein Bildmodell von Microsoft. Beide sind auf api14 unter der Kategorie image gelistet, und beide nehmen Text- und Bild-Eingabe entgegen und geben Bild-Ausgabe zurück. Das Krea-Modell wurde am 2026-07-20 veröffentlicht, und das Microsoft-Modell folgte am 2026-09-04.
Der deutlichste Unterschied zwischen ihnen ist die Kontextlänge. Krea 2 Large akzeptiert bis zu 65536 Tokens, während MAI-Image-2.6 bis zu 4096 Tokens akzeptiert. Das macht das Krea-Modell zu dem mit dem größeren Kontext, was wichtig ist, wenn dein Prompt, Referenzmaterial oder Gesprächsverlauf lang ist. Bei den Modalitäten sind die beiden gleich: Text und Bild rein, Bild raus. Sie unterscheiden sich auch bei der Parameter-Unterstützung. MAI-Image-2.6 stellt max_completion_tokens, max_tokens und temperature bereit, sodass du die Generierungslänge und das Sampling-Verhalten in der Anfrage steuern kannst. Krea 2 Large listet keine unterstützten Parameter auf, also sendest du die Modell-ID und deine Eingabe und nimmst die Standardwerte. Der qualitative Vergleich zeigt keinen bedeutenden Unterschied beim Eingabe- oder Ausgabepreis, also sind die Kosten hier kein entscheidender Faktor zwischen ihnen; prüfe die Live-Preistabelle auf der Seite für die aktuellen Zahlen.
Für die meiste Arbeit entscheide dich danach, wie viel Eingabe du senden musst. Wenn du lange Prompts einspeist, mehrere Referenzbilder, die in Text beschrieben sind, oder einen laufenden Thread früherer Turns, gibt dir Krea 2 Large weit mehr Spielraum, bevor du irgendetwas kürzen musst. Wenn deine Anfragen kurz und in sich geschlossen sind und du Kontrolle über temperature oder ein Token-Limit möchtest, ist MAI-Image-2.6 das anpassbarere der beiden. Ein typischer kurzer Prompt mit einem Referenzbild passt bequem in beide Modelle, also sind die Parameter-Steuerungen dort der ausschlaggebende Punkt. Im Zweifel und bei kleiner Eingabe erledigt jedes von beiden die Aufgabe.
Beide über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil die API OpenAI-kompatibel ist. Du richtest deinen bestehenden Client auf die api14-Basis-URL, sendest deine Anfrage an den chat completions endpoint und setzt das Feld model. Um das Krea-Modell zu verwenden, setze model auf "krea/krea-2-large". Um das Microsoft-Modell zu verwenden, setze model auf "microsoft/mai-image-2.6". Sonst muss sich nichts an der Form der Anfrage ändern, also ist das Wechseln zwischen ihnen eine Ein-Zeilen-Änderung in deiner Konfiguration oder deinem Code. Wenn du dich auf temperature oder ein Token-Limit verlässt, denk daran, dass diese Felder zum Microsoft-Modell gehören und auf der Krea-Seite nicht als unterstützt gelistet sind.
Es gibt einen Fall, in dem MAI-Image-2.6 trotzdem die bessere Wahl ist, obwohl Krea 2 Large den größeren Kontext hat. Wenn deine Prompts kurz sind, du aber temperature über Versuche hinweg variieren möchtest oder du Ausgabe-Tokens explizit begrenzen willst, ist das Microsoft-Modell dasjenige, das diese Parameter unterstützt. Das Krea-Modell bleibt die Wahl, wenn die Eingabelänge die Einschränkung ist.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "krea/krea-2-large" auf "microsoft/mai-image-2.6", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "microsoft/mai-image-2.6",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
Weitere Vergleiche
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare vs. OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare vs. Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare vs. Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare vs. Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst vs. Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst vs. Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst vs. Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router vs. Auto Code