K3 Edit vs GPT-5.4 Image 2: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Krea: K3 Edit बनाम OpenAI: GPT-5.4 Image 2

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Krea: K3 Edit ($0.11 / इमेज (≈ ₹9.93)) और OpenAI: GPT-5.4 Image 2 ($28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Krea: K3 Edit	OpenAI: GPT-5.4 Image 2
प्रोवाइडर	Krea	OpenAI
इमेज आउटपुट	$0.11 / इमेज (≈ ₹9.93)	$105.00 / 1M टोकन (≈ ₹9,926.39)
इमेज इनपुट	$0.04 / इमेज (≈ ₹3.31)	-
इनपुट	-	$28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04)
आउटपुट	-	$52.50 / 1M टोकन (≈ ₹4,963.19)
कैश रीड	-	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)
वेब सर्च	-	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)
संदर्भ विंडो	65,536	2,72,000
अधिकतम आउटपुट	58,982	1,28,000
इनपुट	text, image	image, text, file
आउटपुट	image	image, text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	15 अक्टू॰ 2026	21 अप्रैल 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT-5.4 Image 2 4.2× ज़्यादा context पढ़ता है (2,72,000 tokens)।
सिर्फ OpenAI: GPT-5.4 Image 2 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
सिर्फ OpenAI: GPT-5.4 Image 2 reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।

विस्तार से

Krea: K3 Edit, Krea का एक इमेज मॉडल है, जिसे 2026-10-15 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT-5.4 Image 2, OpenAI का एक इमेज मॉडल है, जिसे 2026-04-21 को जारी किया गया था। दोनों api14 पर इमेज श्रेणी में आते हैं, इसलिए आप इमेज जनरेशन और एडिटिंग के लिए दो विक्रेताओं के दृष्टिकोणों के बीच चुनाव कर रहे हैं, न कि किसी इमेज मॉडल और टेक्स्ट मॉडल के बीच।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट और मोडैलिटी में है। GPT-5.4 Image 2 का कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ा है, 272000 टोकन बनाम K3 Edit के 65536, इसलिए यह एक ही कॉल में कहीं अधिक इनपुट रख सकता है। इनपुट पर, K3 Edit टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है, जबकि GPT-5.4 Image 2 इमेज, टेक्स्ट और फ़ाइल स्वीकार करता है, जिसका मतलब है कि आप इसे सीधे दस्तावेज़ दे सकते हैं, पहले उन्हें कन्वर्ट करने की ज़रूरत नहीं। आउटपुट पर, K3 Edit केवल इमेज लौटाता है, जबकि GPT-5.4 Image 2 इमेज और टेक्स्ट दोनों लौटाता है, इसलिए यह जो इमेज बनाता है उसके साथ व्याख्या या विवरण भी दे सकता है। GPT-5.4 Image 2 समर्थित पैरामीटरों का एक विस्तृत सेट भी उजागर करता है, जिनमें reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, max_tokens, logprobs, top_logprobs और verbosity शामिल हैं। K3 Edit कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता। गुणात्मक तुलना GPT-5.4 Image 2 को दोनों में से एकमात्र ऐसा मॉडल बताती है जिसमें structured output समर्थन है और एकमात्र ऐसा जिसमें reasoning समर्थन है। मूल्य तुलना फ़ील्ड या तो सार्थक रूप से भिन्न नहीं हैं या अज्ञात हैं, इसलिए दोनों को लागत पर मोटे तौर पर तुलनीय मानें और वर्तमान आंकड़ों के लिए पेज पर लाइव मूल्य तालिका देखें।

व्यावहारिक चयन के लिए, K3 Edit तब चुनें जब काम सीधा इमेज एडिटिंग या जनरेशन हो जो एक प्रॉम्प्ट और एक संदर्भ इमेज से संचालित हो, और आपको मॉडल से टेक्स्ट लौटाने या चित्र बनाने से पहले किसी समस्या पर तर्क करने की ज़रूरत न हो। इसका 65536 टोकन विंडो सामान्य प्रॉम्प्ट और इमेज पेलोड के लिए पर्याप्त है। GPT-5.4 Image 2 तब चुनें जब आपके इनपुट में फ़ाइलें शामिल हों, जब आपको इमेज के साथ एक टेक्स्ट उत्तर चाहिए, जब आप ऐसा structured output चाहते हैं जिसे आप प्रोग्रामेटिक रूप से पार्स कर सकें, या जब आप reasoning effort और अन्य जनरेशन पैरामीटर नियंत्रित करना चाहते हैं। बड़ा कॉन्टेक्स्ट तब भी मदद करता है जब आप एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़ या कई संदर्भ इमेज भेज रहे हों। यदि आपकी पाइपलाइन पुनरुत्पादन के लिए seed पर या logprobs पर निर्भर है, तो यहां केवल GPT-5.4 Image 2 ही वे चीज़ें प्रदान करता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपना अनुरोध सामान्य chat completions रूप में भेजते हैं, और model फ़ील्ड को उस id पर सेट करते हैं जो आप चाहते हैं। Krea के मॉडल का उपयोग करने के लिए, model को "krea/k3-edit" पर सेट करें। OpenAI के मॉडल का उपयोग करने के लिए, model को "openai/gpt-5.4-image-2" पर सेट करें। अनुरोध संरचना के बारे में बाकी सब कुछ वही रहता है, इसलिए उनके बीच स्विच करना आपके कोड या कॉन्फ़िग में एक पंक्ति का बदलाव है। ध्यान दें कि आप जो पैरामीटर भेज सकते हैं वे भिन्न हैं: GPT-5.4 Image 2 ऊपर सूचीबद्ध reasoning, structured output और sampling पैरामीटर स्वीकार करता है, जबकि K3 Edit इनमें से कोई भी स्वीकार नहीं करता, इसलिए जब आप K3 Edit पर रूट करें तो उन फ़ील्डों को गार्ड करें या हटा दें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "krea/k3-edit" से "openai/gpt-5.4-image-2" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Krea: K3 Edit विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-5.4 Image 2 विवरण और प्लेग्राउंड →

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"));

Krea: K3 Edit बनाम OpenAI: GPT-5.4 Image 2

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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