Krea: K3 Edit lawan OpenAI: GPT Image 2
Perbandingan berdampingan Krea: K3 Edit (US$0,11 / gambar (≈ Rp 1.898)) dan OpenAI: GPT Image 2 (US$28,00 / 1 jt token (≈ Rp 506.240)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Krea: K3 Edit | OpenAI: GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Penyedia | Krea | OpenAI |
| Output gambar | US$0,11 / gambar (≈ Rp 1.898) | US$105,00 / 1 jt token (≈ Rp 1.898.399) |
| Input gambar | US$0,04 / gambar (≈ Rp 633) | - |
| Masukan | - | US$28,00 / 1 jt token (≈ Rp 506.240) |
| Keluaran | - | US$28,00 / 1 jt token (≈ Rp 506.240) |
| Baca cache | - | US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560) |
| Pencarian web | - | US$35,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 632.800) |
| Jendela konteks | 65.536 | 400.000 |
| Output maks. | 58.982 | 360.000 |
| Masukan | text, image | text, image |
| Keluaran | image | image |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 15 Okt 2026 | 24 Jun 2026 |
Perbedaan utama
- OpenAI: GPT Image 2 membaca konteks 6.1× lebih banyak (400.000 token).
- Hanya OpenAI: GPT Image 2 yang mendukung output JSON terstruktur.
Lebih mendalam
Krea: K3 Edit adalah model gambar dari Krea, dirilis pada 2026-10-15. OpenAI: GPT Image 2 adalah model gambar dari OpenAI, dirilis pada 2026-06-24. Keduanya berada dalam kategori gambar di api14, dan keduanya menerima teks dan gambar sebagai input serta mengembalikan gambar sebagai output. Jika Anda memilih di antara keduanya, perbedaan praktisnya bukanlah apa yang mereka hasilkan pada tingkat atas, melainkan seberapa banyak mereka memungkinkan Anda mengontrol pemanggilan dan seberapa banyak input yang dapat mereka tampung sekaligus.
Pemisahan yang paling jelas adalah panjang konteks. GPT Image 2 mendukung 400000 token konteks, sedangkan K3 Edit mendukung 65536, jadi GPT Image 2 adalah pilihan yang tepat ketika prompt, gambar referensi, atau instruksi pendukung Anda panjang atau banyak. GPT Image 2 juga mengekspos parameter yang didukung yang tidak dicantumkan oleh K3 Edit: max_tokens, response_format, seed, dan structured_outputs. Itu berarti GPT Image 2 adalah satu-satunya dari keduanya di mana Anda dapat menetapkan seed untuk output yang dapat diulang, meminta format respons tertentu, membatasi token yang dihasilkan, atau meminta output terstruktur. K3 Edit tidak mencantumkan parameter yang didukung, jadi anggap saja sebagai permukaan pemanggilan yang lebih sederhana. Tidak ada model yang ditandai sebagai satu-satunya yang memiliki tools atau satu-satunya yang memiliki reasoning, dan catatan kualitatif tidak menandai salah satunya sebagai lebih murah pada input atau output, jadi biaya bukan faktor penentu di antara keduanya pada tingkat ini.
Untuk pekerjaan sehari-hari, pilih berdasarkan seberapa banyak Anda perlu mengarahkan pemanggilan. Jika Anda menghasilkan gambar dari prompt teks pendek, atau mengedit satu gambar referensi dengan instruksi singkat, K3 Edit adalah pilihan yang wajar dan konteksnya yang lebih kecil kemungkinan tidak akan menjadi masalah. Jika prompt Anda panjang, jika Anda memberikan beberapa gambar referensi, atau jika pipeline Anda bergantung pada seed tetap, format respons yang dideklarasikan, atau output terstruktur, GPT Image 2 adalah pilihan yang lebih baik karena itulah parameter yang didukungnya. Hal yang sama berlaku ketika Anda perlu menyimpan sejumlah besar konteks dalam satu permintaan alih-alih membaginya ke beberapa pemanggilan.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengirim permintaan Anda ke endpoint yang sama dengan bentuk permintaan yang sama, dan satu-satunya hal yang Anda ubah adalah id model: gunakan "krea/k3-edit" untuk model Krea dan "openai/gpt-image-2" untuk model OpenAI. Input teks dan gambar Anda masuk seperti biasa, dan gambar kembali dalam respons. Jika nanti Anda memerlukan parameter yang hanya didukung oleh satu sisi, seperti seed atau structured_outputs, ganti id model menjadi "openai/gpt-image-2" dan tambahkan; tidak ada SDK atau alur autentikasi terpisah yang perlu dipelajari.
Ada satu kasus di mana K3 Edit tetap menjadi pilihan yang lebih baik meskipun GPT Image 2 memiliki konteks yang lebih besar dan lebih banyak parameter: ketika tugas Anda adalah generasi atau pengeditan yang lugas dengan prompt pendek dan satu gambar referensi, dan Anda tidak memerlukan seed, format respons, atau output terstruktur. Dalam situasi itu, konteks dan parameter tambahan pada GPT Image 2 tidak memberi Anda apa pun, dan permukaan pemanggilan K3 Edit yang lebih sederhana sudah cukup.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "krea/k3-edit" ke "openai/gpt-image-2", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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"));
Perbandingan lainnya
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare lawan Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst lawan Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router lawan Auto Code