Krea: K3 Edit contre OpenAI: GPT-5.4 Image 2
Un comparatif côte à côte de Krea: K3 Edit (0,11 $US / visuel (≈ 0,09 €)) et OpenAI: GPT-5.4 Image 2 (28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Krea: K3 Edit | OpenAI: GPT-5.4 Image 2 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Krea | OpenAI |
| Image en sortie | 0,11 $US / visuel (≈ 0,09 €) | 105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €) |
| Image en entrée | 0,04 $US / visuel (≈ 0,03 €) | - |
| Entrée | - | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Sortie | - | 52,50 $US / 1M jetons (≈ 46,75 €) |
| Lecture du cache | - | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| Recherche web | - | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Fenêtre de contexte | 65 536 | 272 000 |
| Sortie max. | 58 982 | 128 000 |
| Entrée | text, image | image, text, file |
| Sortie | image | image, text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 15 oct. 2026 | 21 avr. 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT-5.4 Image 2 lit 4.2× plus de contexte (272 000 tokens).
- Seul OpenAI: GPT-5.4 Image 2 prend en charge la sortie JSON structurée.
- Seul OpenAI: GPT-5.4 Image 2 prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
En détail
Krea : K3 Edit est un modèle d'image de Krea, publié le 2026-10-15. OpenAI : GPT-5.4 Image 2 est un modèle d'image d'OpenAI, publié le 2026-04-21. Les deux se situent dans la catégorie image sur api14, vous choisissez donc entre les approches de deux fournisseurs en matière de génération et d'édition d'images, plutôt qu'entre un modèle d'image et un modèle de texte.
La séparation la plus nette concerne le contexte et la modalité. GPT-5.4 Image 2 dispose de la plus grande fenêtre de contexte avec 272000 tokens contre 65536 pour K3 Edit, il peut donc contenir bien plus d'entrée en un seul appel. En entrée, K3 Edit accepte le texte et l'image, tandis que GPT-5.4 Image 2 accepte l'image, le texte et le fichier, ce qui signifie que vous pouvez lui fournir des documents directement plutôt que de les convertir au préalable. En sortie, K3 Edit ne renvoie que des images, alors que GPT-5.4 Image 2 renvoie à la fois image et texte, il peut donc expliquer ou décrire en accompagnement de l'image qu'il produit. GPT-5.4 Image 2 expose également un large ensemble de paramètres pris en charge, notamment reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, max_tokens, logprobs, top_logprobs et verbosity. K3 Edit ne liste aucun paramètre pris en charge. La comparaison qualitative identifie GPT-5.4 Image 2 comme le seul des deux à prendre en charge la sortie structurée et le seul à prendre en charge le raisonnement. Les champs de comparaison de prix ne présentent pas de différence significative ou sont inconnus, considérez donc les deux comme globalement comparables en coût et consultez le tableau des prix en direct sur la page pour les chiffres actuels.
Pour la sélection pratique, privilégiez K3 Edit lorsque la tâche est une édition ou une génération d'image simple, guidée par un prompt plus une image de référence, et que vous n'avez pas besoin que le modèle renvoie du texte ou raisonne sur un problème avant de dessiner. Sa fenêtre de 65536 tokens est amplement suffisante pour les charges typiques de prompt et d'image. Privilégiez GPT-5.4 Image 2 lorsque votre entrée inclut des fichiers, lorsque vous avez besoin d'une réponse textuelle à côté de l'image, lorsque vous voulez une sortie structurée que vous pouvez analyser par programmation, ou lorsque vous voulez contrôler l'effort de raisonnement et d'autres paramètres de génération. Le contexte plus grand aide aussi lorsque vous transmettez de longs documents ou de nombreuses images de référence dans une seule requête. Si votre pipeline dépend de seeds pour la reproductibilité ou de logprobs, seul GPT-5.4 Image 2 propose cela ici.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez votre requête sous la forme habituelle des chat completions, et définissez le champ model sur l'id souhaité. Pour utiliser le modèle de Krea, définissez model sur "krea/k3-edit". Pour utiliser le modèle d'OpenAI, définissez model sur "openai/gpt-5.4-image-2". Tout le reste de la structure de la requête demeure identique, passer de l'un à l'autre est donc un changement d'une ligne dans votre code ou votre configuration. Notez que les paramètres que vous pouvez envoyer diffèrent : GPT-5.4 Image 2 accepte les paramètres de raisonnement, de sortie structurée et d'échantillonnage listés ci-dessus, tandis que K3 Edit n'en accepte aucun, protégez donc ou retirez ces champs lorsque vous routez vers K3 Edit.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "krea/k3-edit" par "openai/gpt-5.4-image-2" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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-5.4-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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