Krea: Krea 2 Medium, Krea की एक इमेज मॉडल है, जिसे 2026-07-20 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst, OpenAI की एक इमेज मॉडल है, जिसे 2026-09-09 को जारी किया गया था। दोनों api14 पर एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए आप एक इमेज मॉडल और एक टेक्स्ट मॉडल के बीच नहीं, बल्कि दो इमेज जनरेटर के बीच चुन रहे हैं। दोनों टेक्स्ट और इमेज इनपुट लेते हैं और इमेज आउटपुट देते हैं, जिसका मतलब है कि दोनों का उपयोग सीधे टेक्स्ट से इमेज बनाने के काम के लिए, साथ ही आपके द्वारा दी गई संदर्भ इमेज से चलने वाले संपादन या रूपांतरण के लिए भी किया जा सकता है।
सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। GPT Image 2.5 Sunburst का कॉन्टेक्स्ट विंडो 400000 टोकन है, जबकि Krea 2 Medium का 65536 टोकन है, इसलिए बड़े अंतर से बड़ा कॉन्टेक्स्ट OpenAI मॉडल के पास है। यह तब मायने रखता है जब आपके प्रॉम्प्ट में बहुत सारी सामग्री हो, जैसे लंबे स्टाइल विवरण, कई संदर्भ इमेज, या विस्तृत निर्देश जिनका एक ही कॉल में पूरा पालन होना चाहिए। दूसरा अंतर पैरामीटर समर्थन का है। GPT Image 2.5 Sunburst, max_tokens, response_format, seed और structured_outputs उपलब्ध कराता है, जबकि Krea 2 Medium में कोई भी समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं है। व्यवहार में इसका मतलब है कि OpenAI मॉडल आपको आउटपुट फ़ॉर्मेटिंग और seed के ज़रिए पुनरुत्पादन पर नियंत्रण देता है, और यह संरचित आउटपुट लौटा सकता है, जबकि Krea 2 Medium को बुनियादी इनपुट के साथ और कुछ नहीं देकर कॉल किया जाता है। इनपुट और आउटपुट मोडैलिटी दोनों तरफ़ एक जैसी हैं, और गुणात्मक टिप्पणियाँ किसी भी मॉडल को सस्ता या टूल या रीज़निंग समर्थन वाला एकमात्र मॉडल नहीं बतातीं, इसलिए कीमत और वे क्षमताएँ यहाँ निर्णायक कारक नहीं हैं।
रोज़मर्रा की जनरेशन के लिए, जहाँ आपका प्रॉम्प्ट छोटा है और आपको बस एक इमेज वापस चाहिए, दोनों में से कोई भी मॉडल काम कर देगा, और Krea 2 Medium एक उचित डिफ़ॉल्ट है क्योंकि इसके पैरामीटर में कॉन्फ़िगर करने के लिए कुछ नहीं है। GPT Image 2.5 Sunburst की ओर तब जाएँ जब अनुरोध भारी हो: बहुत लंबे प्रॉम्प्ट, कई संदर्भ इमेज, या ऐसे निर्देश जिन्हें बड़े कॉन्टेक्स्ट में बने रहना है। यह तब भी बेहतर विकल्प है जब आपको किसी परिणाम को दोबारा पाने के लिए seed चाहिए, जब आप response format नियंत्रित करना चाहते हैं, या जब आपकी पाइपलाइन ऐसे संरचित आउटपुट की अपेक्षा करती है जिसे वह पार्स कर सके, न कि केवल एक इमेज। यदि आप ऐसा स्वचालित सिस्टम बना रहे हैं जो जनरेशन दोहराता और तुलना करता है, तो OpenAI की ओर seed और structured output समर्थन आपको वह काम बचाएगा जो आपको अन्यथा Krea 2 Medium के आसपास बनाना पड़ता।
api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपना अनुरोध उसी एंडपॉइंट पर उसी अनुरोध आकार के साथ भेजते हैं, और केवल मॉडल id बदलती है। Krea 2 Medium के लिए "krea/krea-2-medium" और GPT Image 2.5 Sunburst के लिए "openai/gpt-image-2.5-sunburst" का उपयोग करें। आपके टेक्स्ट और इमेज इनपुट सामान्य रूप से अंदर जाते हैं, और इमेज प्रतिक्रिया में वापस आती है। यदि आप एक से दूसरे पर स्विच कर रहे हैं, तो ध्यान रखें कि max_tokens, response_format, seed और structured_outputs जैसे पैरामीटर केवल OpenAI मॉडल के लिए सूचीबद्ध हैं, इसलिए जो अनुरोध उन्हें सेट करता है वह Krea 2 Medium पर साफ़ तौर पर लागू नहीं होगा।
एक स्थिति ऐसी है जहाँ OpenAI मॉडल के बड़े कॉन्टेक्स्ट और अधिक पैरामीटर होने के बावजूद Krea 2 Medium बेहतर विकल्प बना रहता है: जब आपका काम सरल हो और आप कॉन्फ़िगरेशन के बारे में सोचना ही न चाहें। एक इनपुट इमेज के साथ छोटा प्रॉम्प्ट, निश्चित seed की कोई ज़रूरत नहीं, और संरचित आउटपुट का इंतज़ार करने वाला कोई डाउनस्ट्रीम पार्सर नहीं, यही आकार है जिसे Krea 2 Medium संभालता है, और पैरामीटर जोड़ने से परिणाम बेहतर नहीं होगा। यह चुनें कि आपके सामने कौन सा अनुरोध है, न कि यह कि कौन सा मॉडल नया है, और लागत का सवाल इस पृष्ठ पर मौजूद लाइव मूल्य तालिका से तय होने दें।