K3 Edit vs GPT 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 Image 2

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Krea: K3 Edit ($0.11 / इमेज (≈ ₹9.93)) और OpenAI: GPT 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 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	-	$28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04)
कैश रीड	-	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)
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 2 6.1× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
सिर्फ OpenAI: GPT Image 2 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।

विस्तार से

Krea: K3 Edit, Krea का एक इमेज मॉडल है, जो 2026-10-15 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT Image 2, OpenAI का एक इमेज मॉडल है, जो 2026-06-24 को जारी किया गया था। दोनों api14 पर इमेज श्रेणी में आते हैं, और दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज लेते हैं तथा आउटपुट के रूप में इमेज लौटाते हैं। यदि आप इन दोनों में से चुन रहे हैं, तो व्यावहारिक अंतर यह नहीं है कि वे शीर्ष स्तर पर क्या उत्पन्न करते हैं, बल्कि यह है कि वे आपको कॉल को कितना नियंत्रित करने देते हैं और एक बार में कितना इनपुट रख सकते हैं।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट लंबाई का है। GPT Image 2, 400000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट सपोर्ट करता है, जबकि K3 Edit, 65536 का सपोर्ट करता है, इसलिए जब आपका प्रॉम्प्ट, संदर्भ इमेज या आसपास के निर्देश लंबे या अनेक हों, तो GPT Image 2 ही चुनना चाहिए। GPT Image 2 ऐसे सपोर्टेड पैरामीटर भी उजागर करता है जो K3 Edit सूचीबद्ध नहीं करता: max_tokens, response_format, seed और structured_outputs। इसका मतलब है कि इन दोनों में से केवल GPT Image 2 ही ऐसा है जहाँ आप दोहराने योग्य आउटपुट के लिए seed पिन कर सकते हैं, कोई विशेष response format मांग सकते हैं, जनरेट किए गए टोकन को सीमित कर सकते हैं, या structured outputs मांग सकते हैं। K3 Edit कोई सपोर्टेड पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए इसे सरल कॉल सतह मानें। किसी भी मॉडल को tools वाला एकमात्र मॉडल या reasoning वाला एकमात्र मॉडल नहीं चिह्नित किया गया है, और गुणात्मक नोट्स किसी को भी इनपुट या आउटपुट पर सस्ता नहीं बताते, इसलिए इस स्तर पर लागत इनके बीच निर्णायक कारक नहीं है।

रोज़मर्रा के काम के लिए, इस आधार पर चुनें कि आपको कॉल को कितना निर्देशित करने की आवश्यकता है। यदि आप एक छोटे टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट कर रहे हैं, या एक संक्षिप्त निर्देश के साथ एक ही संदर्भ इमेज संपादित कर रहे हैं, तो K3 Edit उचित है और इसका छोटा कॉन्टेक्स्ट संभवतः मायने नहीं रखेगा। यदि आपका प्रॉम्प्ट लंबा है, यदि आप कई संदर्भ इमेज भेज रहे हैं, या यदि आपकी पाइपलाइन किसी निश्चित seed, घोषित response format या structured outputs पर निर्भर है, तो GPT Image 2 बेहतर विकल्प है क्योंकि ये वे पैरामीटर हैं जिनका वह सपोर्ट करता है। यही तब भी लागू होता है जब आपको बड़ी मात्रा में कॉन्टेक्स्ट को कॉल्स में बाँटने के बजाय एक ही अनुरोध में रखना हो।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API, OpenAI संगत है। आप अपना अनुरोध उसी endpoint पर उसी request shape के साथ भेजते हैं, और केवल एक चीज़ बदलते हैं, वह है model id: Krea के मॉडल के लिए "krea/k3-edit" और OpenAI के लिए "openai/gpt-image-2" उपयोग करें। आपके टेक्स्ट और इमेज इनपुट सामान्य रूप से अंदर जाते हैं, और इमेज प्रतिक्रिया में वापस आती है। यदि बाद में आपको ऐसा पैरामीटर चाहिए जिसका सपोर्ट केवल एक पक्ष करता है, जैसे seed या structured_outputs, तो model id को "openai/gpt-image-2" में बदलें और उसे जोड़ें; सीखने के लिए कोई अलग SDK या auth flow नहीं है।

एक स्थिति ऐसी है जहाँ GPT Image 2 के बड़े कॉन्टेक्स्ट और अधिक पैरामीटर होने के बावजूद K3 Edit बेहतर विकल्प बना रहता है: जब आपका कार्य एक छोटे प्रॉम्प्ट और एक ही संदर्भ इमेज के साथ सीधा जनरेशन या संपादन हो, और आपको seeds, response formats या structured outputs की आवश्यकता न हो। उस स्थिति में GPT Image 2 पर अतिरिक्त कॉन्टेक्स्ट और पैरामीटर आपके लिए कुछ नहीं देते, और K3 Edit की सरल कॉल सतह पर्याप्त 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-2" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

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

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