Krea: K3 Edit contro OpenAI: GPT Image 2
Un confronto fianco a fianco tra Krea: K3 Edit (0,11 USD / immagine (≈ 0,09 €)) e OpenAI: GPT Image 2 (28,00 USD / 1M token (≈ 24,93 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Krea: K3 Edit | OpenAI: GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Fornitore | Krea | OpenAI |
| Output immagine | 0,11 USD / immagine (≈ 0,09 €) | 105,00 USD / 1M token (≈ 93,50 €) |
| Input immagine | 0,04 USD / immagine (≈ 0,03 €) | - |
| Ingresso | - | 28,00 USD / 1M token (≈ 24,93 €) |
| Uscita | - | 28,00 USD / 1M token (≈ 24,93 €) |
| Lettura cache | - | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) |
| Ricerca web | - | 35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €) |
| Finestra di contesto | 65.536 | 400.000 |
| Output massimo | 58.982 | 360.000 |
| Ingresso | text, image | text, image |
| Uscita | image | image |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 15 ott 2026 | 24 giu 2026 |
Differenze principali
- OpenAI: GPT Image 2 legge 6.1× più contesto (400.000 token).
- Solo OpenAI: GPT Image 2 supporta output JSON strutturato.
Nel dettaglio
Krea: K3 Edit è un modello di immagini di Krea, rilasciato il 2026-10-15. OpenAI: GPT Image 2 è un modello di immagini di OpenAI, rilasciato il 2026-06-24. Entrambi si collocano nella categoria immagini su api14, ed entrambi accettano testo e immagini come input e restituiscono immagini come output. Se stai scegliendo tra i due, la differenza pratica non è ciò che producono a livello superficiale, ma quanto ti permettono di controllare la chiamata e quanto input possono contenere contemporaneamente.
La divisione più netta è la lunghezza del contesto. GPT Image 2 supporta 400000 token di contesto, mentre K3 Edit ne supporta 65536, quindi GPT Image 2 è quello da scegliere quando il tuo prompt, le immagini di riferimento o le istruzioni di contorno sono lunghi o numerosi. GPT Image 2 espone anche parametri supportati che K3 Edit non elenca: max_tokens, response_format, seed e structured_outputs. Questo significa che GPT Image 2 è l'unico dei due in cui puoi fissare un seed per un output ripetibile, richiedere un formato di risposta specifico, limitare i token generati o chiedere output strutturati. K3 Edit non elenca alcun parametro supportato, quindi consideralo una superficie di chiamata più semplice. Nessuno dei due modelli è segnalato come l'unico con strumenti o l'unico con ragionamento, e le note qualitative non indicano nessuno dei due come più economico in input o output, quindi il costo non è un fattore decisivo tra loro a questo livello.
Per il lavoro quotidiano, scegli in base a quanto hai bisogno di guidare la chiamata. Se stai generando un'immagine da un breve prompt testuale, o modificando una singola immagine di riferimento con un'istruzione breve, K3 Edit è una scelta ragionevole e il suo contesto più piccolo difficilmente avrà importanza. Se il tuo prompt è lungo, se stai passando diverse immagini di riferimento, o se la tua pipeline dipende da un seed fisso, da un formato di risposta dichiarato o da output strutturati, GPT Image 2 è la scelta migliore perché questi sono i parametri che supporta. Lo stesso vale quando devi mantenere una grande quantità di contesto in una singola richiesta invece di suddividerla tra più chiamate.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Invii la tua richiesta allo stesso endpoint con la stessa forma di richiesta, e l'unica cosa che cambi è l'id del modello: usa "krea/k3-edit" per il modello di Krea e "openai/gpt-image-2" per quello di OpenAI. I tuoi input di testo e immagini vanno inseriti come al solito, e l'immagine torna nella risposta. Se in seguito ti serve un parametro che solo una delle due parti supporta, come seed o structured_outputs, cambia l'id del modello in "openai/gpt-image-2" e aggiungilo; non c'è alcun SDK separato o flusso di autenticazione da imparare.
C'è un caso in cui K3 Edit resta la scelta migliore anche se GPT Image 2 ha il contesto più ampio e più parametri: quando il tuo compito è una generazione o modifica semplice con un prompt breve e una singola immagine di riferimento, e non hai bisogno di seed, formati di risposta o output strutturati. In quella situazione il contesto e i parametri extra di GPT Image 2 non ti danno nulla, e la superficie di chiamata più semplice di K3 Edit è sufficiente.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "krea/k3-edit" a "openai/gpt-image-2", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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"));
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