Krea: K3 Edit contra OpenAI: GPT Image 2
Una comparativa lado a lado de Krea: K3 Edit (0,11 US$ / imagen (≈ 0,09 €)) y OpenAI: GPT Image 2 (28,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 24,93 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Krea: K3 Edit | OpenAI: GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Krea | OpenAI |
| Salida de imagen | 0,11 US$ / imagen (≈ 0,09 €) | 105,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 93,50 €) |
| Entrada de imagen | 0,04 US$ / imagen (≈ 0,03 €) | - |
| Entrada | - | 28,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 24,93 €) |
| Salida | - | 28,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 24,93 €) |
| Lectura de caché | - | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) |
| Búsqueda web | - | 35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,17 €) |
| Ventana de contexto | 65.536 | 400.000 |
| Salida máxima | 58.982 | 360.000 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Salida | image | image |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 15 oct 2026 | 24 jun 2026 |
Diferencias clave
- OpenAI: GPT Image 2 lee 6.1× más contexto (400.000 tokens).
- Solo OpenAI: GPT Image 2 admite salida JSON estructurada.
En detalle
Krea: K3 Edit es un modelo de imagen de Krea, lanzado el 2026-10-15. OpenAI: GPT Image 2 es un modelo de imagen de OpenAI, lanzado el 2026-06-24. Ambos se sitúan en la categoría de imagen en api14, y ambos toman texto e imágenes como entrada y devuelven imágenes como salida. Si estás eligiendo entre ellos, la diferencia práctica no es lo que producen a nivel superficial, sino cuánto te permiten controlar la llamada y cuánta entrada pueden contener a la vez.
La división más clara es la longitud de contexto. GPT Image 2 admite 400000 tokens de contexto, mientras que K3 Edit admite 65536, así que GPT Image 2 es el indicado cuando tu prompt, imágenes de referencia o instrucciones circundantes son largos o numerosos. GPT Image 2 también expone parámetros admitidos que K3 Edit no lista: max_tokens, response_format, seed y structured_outputs. Eso significa que GPT Image 2 es el único de los dos en el que puedes fijar una seed para obtener una salida repetible, solicitar un formato de respuesta concreto, limitar los tokens generados o pedir salidas estructuradas. K3 Edit no lista ningún parámetro admitido, así que trátalo como una superficie de llamada más simple. Ninguno de los modelos está marcado como el único con herramientas ni el único con razonamiento, y las notas cualitativas no marcan a ninguno como más barato en entrada o salida, así que el coste no es un factor decisivo entre ellos a este nivel.
Para el trabajo diario, elige según cuánto necesites dirigir la llamada. Si vas a generar una imagen a partir de un prompt de texto corto, o editar una sola imagen de referencia con una instrucción breve, K3 Edit es una opción razonable y su contexto más pequeño probablemente no importe. Si tu prompt es largo, si pasas varias imágenes de referencia, o si tu pipeline depende de una seed fija, un formato de respuesta declarado o salidas estructuradas, GPT Image 2 es la mejor opción porque esos son los parámetros que admite. Lo mismo se aplica cuando necesitas mantener una gran cantidad de contexto en una sola solicitud en lugar de dividirla entre varias llamadas.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona igual, porque la API es compatible con OpenAI. Envías tu solicitud al mismo endpoint con la misma forma de solicitud, y lo único que cambias es el id del modelo: usa "krea/k3-edit" para el modelo de Krea y "openai/gpt-image-2" para el de OpenAI. Tus entradas de texto e imagen van como de costumbre, y la imagen vuelve en la respuesta. Si más adelante necesitas un parámetro que solo admite uno de los lados, como seed o structured_outputs, cambia el id del modelo a "openai/gpt-image-2" y añádelo; no hay un SDK ni un flujo de autenticación aparte que aprender.
Hay un caso en el que K3 Edit sigue siendo la mejor opción aunque GPT Image 2 tenga el contexto más grande y más parámetros: cuando tu tarea es una generación o edición sencilla con un prompt corto y una sola imagen de referencia, y no necesitas seeds, formatos de respuesta ni salidas estructuradas. En esa situación, el contexto y los parámetros adicionales de GPT Image 2 no te aportan nada, y la superficie de llamada más simple de K3 Edit es suficiente.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "krea/k3-edit" a "openai/gpt-image-2": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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": "openai/gpt-image-2",
"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"));
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