Krea: K3 Edit contre OpenAI: GPT Image 2
Un comparatif côte à côte de Krea: K3 Edit (0,11 $US / visuel (≈ 0,09 €)) et OpenAI: GPT 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 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 | - | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Lecture du cache | - | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| Recherche web | - | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Fenêtre de contexte | 65 536 | 400 000 |
| Sortie max. | 58 982 | 360 000 |
| Entrée | text, image | text, image |
| Sortie | image | image |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 15 oct. 2026 | 24 juin 2026 |
Principales différences
- OpenAI: GPT Image 2 lit 6.1× plus de contexte (400 000 tokens).
- Seul OpenAI: GPT Image 2 prend en charge la sortie JSON structurée.
En détail
Krea : K3 Edit est un modèle d'image de Krea, publié le 2026-10-15. OpenAI : GPT Image 2 est un modèle d'image d'OpenAI, publié le 2026-06-24. Les deux se situent dans la catégorie image sur api14, et les deux prennent du texte et des images en entrée et renvoient des images en sortie. Si vous hésitez entre les deux, la différence pratique n'est pas ce qu'ils produisent au niveau supérieur, mais le degré de contrôle qu'ils vous laissent sur l'appel et la quantité d'entrée qu'ils peuvent contenir en une fois.
La séparation la plus nette est la longueur de contexte. GPT Image 2 prend en charge 400000 tokens de contexte, tandis que K3 Edit prend en charge 65536, donc GPT Image 2 est celui vers lequel se tourner lorsque votre prompt, vos images de référence ou vos instructions environnantes sont longs ou nombreux. GPT Image 2 expose aussi des paramètres pris en charge que K3 Edit ne liste pas : max_tokens, response_format, seed et structured_outputs. Cela signifie que GPT Image 2 est le seul des deux où vous pouvez fixer une seed pour une sortie reproductible, demander un format de réponse particulier, plafonner les tokens générés, ou demander des sorties structurées. K3 Edit ne liste aucun paramètre pris en charge, donc considérez-le comme une surface d'appel plus simple. Aucun des deux modèles n'est signalé comme le seul à disposer d'outils ou le seul à disposer de raisonnement, et les notes qualitatives ne marquent ni l'un ni l'autre comme moins cher en entrée ou en sortie, donc le coût n'est pas un facteur décisif entre eux à ce niveau.
Pour le travail quotidien, choisissez en fonction de votre besoin de piloter l'appel. Si vous générez une image à partir d'un prompt textuel court, ou si vous éditez une seule image de référence avec une instruction brève, K3 Edit convient raisonnablement et son contexte plus petit aura peu de chances de compter. Si votre prompt est long, si vous passez plusieurs images de référence, ou si votre pipeline dépend d'une seed fixe, d'un format de réponse déclaré ou de sorties structurées, GPT Image 2 est le meilleur choix car ce sont les paramètres qu'il prend en charge. Il en va de même lorsque vous devez conserver une grande quantité de contexte dans une seule requête plutôt que de la répartir sur plusieurs appels.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous envoyez votre requête au même endpoint avec la même forme de requête, et la seule chose que vous changez est l'id du modèle : utilisez "krea/k3-edit" pour le modèle de Krea et "openai/gpt-image-2" pour celui d'OpenAI. Vos entrées texte et image passent comme d'habitude, et l'image revient dans la réponse. Si vous avez ensuite besoin d'un paramètre que seul un côté prend en charge, comme seed ou structured_outputs, changez l'id du modèle pour "openai/gpt-image-2" et ajoutez-le ; il n'y a pas de SDK ni de flux d'authentification distinct à apprendre.
Il existe un cas où K3 Edit reste le meilleur choix même si GPT Image 2 a le contexte plus large et plus de paramètres : lorsque votre tâche est une génération ou une édition simple avec un prompt court et une seule image de référence, et que vous n'avez pas besoin de seeds, de formats de réponse ou de sorties structurées. Dans cette situation, le contexte et les paramètres supplémentaires de GPT Image 2 ne vous apportent rien, et la surface d'appel plus simple de K3 Edit suffit.
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-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-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"));
Plus de comparatifs
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contre OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contre Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contre Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare contre Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contre Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contre Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst contre Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router contre Auto Code