K3 Edit vs GPT Image 1: 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 Image 1

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Krea: K3 Edit ($0.11 / इमेज (≈ ₹9.93)) और OpenAI: GPT Image 1 ($35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Krea: K3 Edit	OpenAI: GPT Image 1
प्रोवाइडर	Krea	OpenAI
इमेज आउटपुट	$0.11 / इमेज (≈ ₹9.93)	$140.00 / 1M टोकन (≈ ₹13,235.18)
इमेज इनपुट	$0.04 / इमेज (≈ ₹3.31)	-
इनपुट	-	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)
आउटपुट	-	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)
कैश रीड	-	$4.38 / 1M टोकन (≈ ₹413.60)
वेब सर्च	-	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)
संदर्भ विंडो	65,536	4,00,000
अधिकतम आउटपुट	58,982	3,60,000
इनपुट	text, image	text, image
आउटपुट	image	image
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	15 अक्टू॰ 2026	24 जून 2026

मुख्य अंतर

OpenAI: GPT Image 1 6.1× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
सिर्फ OpenAI: GPT Image 1 संरचित JSON आउटपुट 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 Image 1, OpenAI का एक इमेज मॉडल है, जिसे 2026-06-24 को जारी किया गया था। दोनों api14 पर एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात का नहीं है कि एक इमेज टूल है और दूसरा कुछ और। यह इस बात का है कि आप जो काम सौंप रहे हैं, उसके स्वरूप के लिए कौन सा फिट बैठता है।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। GPT Image 1 अधिकतम 400000 टोकन इनपुट लेता है, जबकि K3 Edit 65536 लेता है। अगर आपके प्रॉम्प्ट में लंबे दस्तावेज़, कई संदर्भ इमेज, या बड़ी मात्रा में आसपास का टेक्स्ट शामिल है, तो कुछ भी छोटा करने से पहले GPT Image 1 के पास कहीं अधिक जगह है। मोडैलिटीज़ पर दोनों मेल खाते हैं: दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करते हैं और दोनों आउटपुट के रूप में इमेज लौटाते हैं, इसलिए न तो कोई अतिरिक्त इनपुट या आउटपुट प्रकार देता है जो दूसरे के पास न हो। दूसरा अंतर पैरामीटर का है। GPT Image 1 max_tokens, response_format, seed और structured_outputs का समर्थन करता है। K3 Edit कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता, जिसका मतलब है कि आप अपना अनुरोध भेजते हैं और जो वापस आता है उसे ले लेते हैं, नतीजे को पिन करने के लिए कोई seed नहीं और प्रतिक्रिया को सीमित करने के लिए कोई structured output नहीं। गुणात्मक नोट्स GPT Image 1 को structured outputs और बड़े कॉन्टेक्स्ट वाला बताते हैं, और मूल्य निर्धारण, टूल उपयोग तथा रीज़निंग को अर्थपूर्ण रूप से भिन्न या अज्ञात छोड़ देते हैं, इसलिए यहाँ लागत कोई विश्वसनीय निर्णायक कारक नहीं है, सिवाय उसके जो लाइव मूल्य तालिका दिखाती है।

रोज़मर्रा के एडिटिंग काम के लिए, K3 Edit सीधा चुनाव है। अगर आप किसी इमेज पर निर्देश आधारित एडिट कर रहे हैं, किसी विज़ुअल पर पुनरावृत्ति कर रहे हैं, या ऐसी पाइपलाइन चला रहे हैं जहाँ प्रॉम्प्ट छोटा है और इनपुट एक या दो इमेज हैं, तो छोटा कॉन्टेक्स्ट कोई बाधा नहीं है और अनुपस्थित पैरामीटर मायने नहीं रखते। GPT Image 1 की ओर तब बढ़ें जब अनुरोध स्वयं बड़ा हो या जब आपको कॉल पर नियंत्रण चाहिए। कई संदर्भ इमेज वाले लंबे ब्रीफ, ऐसे बैच जहाँ आप seed चाहते हैं ताकि रन पुनरुत्पादनीय हों, या ऐसे सिस्टम जो संरचित प्रतिक्रिया की अपेक्षा करते हैं, सभी GPT Image 1 की ओर इशारा करते हैं। अगर आप अनिश्चित हैं, तो सरल एडिट के लिए K3 Edit से शुरू करें और तब आगे बढ़ें जब आप किसी कॉन्टेक्स्ट सीमा पर पहुँचें या आपको ऐसा पैरामीटर चाहिए जो यह उजागर नहीं करता।

इनमें से किसी को भी api14 के माध्यम से कॉल करना एक ही तरह से काम करता है। दोनों एक OpenAI संगत API के पीछे परोसे जाते हैं, इसलिए आपका अनुरोध बॉडी, आपका प्रमाणीकरण और आपका क्लाइंट कोड जैसे हैं वैसे ही रहते हैं। केवल एक चीज़ बदलती है, मॉडल आईडी। Krea के लिए "krea/k3-edit" भेजें और OpenAI के लिए "openai/gpt-image-1"। आप एक ही कोड पथ रख सकते हैं और उस स्ट्रिंग को बदलकर उनके बीच स्विच कर सकते हैं, जिससे विवरण से अनुमान लगाने के बजाय अपने वास्तविक इनपुट के विरुद्ध दोनों को परखना सस्ता हो जाता है।

एक ऐसा मामला भी है जहाँ छोटा मॉडल फिर भी जीतता है, भले ही दूसरा कागज़ पर अधिक सक्षम हो। अगर आपके प्रॉम्प्ट छोटे हैं और आपके इनपुट एक ही इमेज हैं, तो K3 Edit काम पूरा कर देता है, और GPT Image 1 पर मौजूद अतिरिक्त कॉन्टेक्स्ट तथा पैरामीटर अनुपयोगी रह जाते हैं। उस स्थिति में सरल मॉडल बेहतर फिट है, और आप उन सुविधाओं के इर्द गिर्द निर्माण करने से बच जाते हैं जिनकी आपको आवश्यकता नहीं है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "krea/k3-edit" से "openai/gpt-image-1" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Krea: K3 Edit विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT Image 1 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-image-1",
  "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 Image 1

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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