Krea: K3 Edit 対 OpenAI: GPT-5.4 Image 2
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Krea: K3 Edit（$0.11 / 画像 (≈ ￥17)）とOpenAI: GPT-5.4 Image 2（$28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Krea: K3 Edit | OpenAI: GPT-5.4 Image 2 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Krea | OpenAI |
| 画像出力 | $0.11 / 画像 (≈ ￥17) | $105.00 / 100万トークン (≈ ￥16,573) |
| 画像入力 | $0.04 / 画像 (≈ ￥6) | - |
| 入力 | - | $28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419) |
| 出力 | - | $52.50 / 100万トークン (≈ ￥8,286) |
| キャッシュ読み取り | - | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) |
| ウェブ検索 | - | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| コンテキストウィンドウ | 65,536 | 272,000 |
| 最大出力 | 58,982 | 128,000 |
| 入力 | text, image | image, text, file |
| 出力 | image | image, text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/10/15 | 2026/04/21 |
主な違い
- OpenAI: GPT-5.4 Image 2は4.2倍長いコンテキスト（272,000トークン）を読み取れます。
- 構造化JSON出力に対応しているのはOpenAI: GPT-5.4 Image 2だけです。
- 推論の強度の調整に対応しているのはOpenAI: GPT-5.4 Image 2だけです。
詳しく見る
Krea: K3 Edit は Krea の画像モデルで、2026-10-15 にリリースされました。OpenAI: GPT-5.4 Image 2 は OpenAI の画像モデルで、2026-04-21 にリリースされました。どちらも api14 の画像カテゴリに属するため、画像モデルとテキストモデルの比較ではなく、画像生成と編集に対する2社のアプローチの比較になります。
最も明確な違いはコンテキストとモダリティです。GPT-5.4 Image 2 のコンテキストウィンドウは 272000 トークンで、K3 Edit の 65536 トークンより大きいため、1回の呼び出しでより多くの入力を持てます。入力について、K3 Edit はテキストと画像を受け付けますが、GPT-5.4 Image 2 は画像、テキスト、ファイルを受け付けるため、ドキュメントを変換せずに直接渡せます。出力について、K3 Edit は画像のみを返しますが、GPT-5.4 Image 2 は画像とテキストの両方を返すため、生成した画像に加えて説明や記述ができます。GPT-5.4 Image 2 は reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、structured_outputs、response_format、seed、max_tokens、logprobs、top_logprobs、verbosity を含む幅広い対応パラメータも公開しています。K3 Edit は対応パラメータを一切記載していません。定性的な比較では、GPT-5.4 Image 2 が2つの中で構造化出力をサポートする唯一のモデルであり、推論をサポートする唯一のモデルでもあると示されています。価格比較のフィールドは意味のある差がないか不明であるため、コスト面では概ね同等と見なし、現在の数値はページ上のライブ価格表を確認してください。
実用的な選択としては、プロンプトと参照画像で進める単純な画像編集または生成で、描画前にモデルがテキストを返したり問題を推論したりする必要がない場合は K3 Edit を選びます。その 65536 トークンのウィンドウは、一般的なプロンプトと画像のペイロードには十分です。入力にファイルが含まれる場合、画像の隣にテキスト回答が必要な場合、プログラムで解析できる構造化出力が必要な場合、または推論の強度やその他の生成パラメータを制御したい場合は GPT-5.4 Image 2 を選びます。より大きなコンテキストは、長いドキュメントや多数の参照画像を1回のリクエストで渡す場合にも役立ちます。パイプラインが再現性のために seed に依存している場合や logprobs に依存している場合、ここでそれらを提供するのは GPT-5.4 Image 2 のみです。
どちらのモデルも api14 経由で呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、通常の chat completions 形式でリクエストを送信し、model フィールドを使用したい id に設定します。Krea のモデルを使うには、model を "krea/k3-edit" に設定します。OpenAI のモデルを使うには、model を "openai/gpt-5.4-image-2" に設定します。リクエスト構造のその他の点はすべて同じままなので、切り替えはコードまたは設定の1行変更で済みます。送信できるパラメータは異なる点に注意してください。GPT-5.4 Image 2 は上記の推論、構造化出力、サンプリングのパラメータを受け付けますが、K3 Edit はそれらを一切受け付けないため、K3 Edit にルーティングする際はそれらのフィールドをガードするか除去してください。
GPT-5.4 Image 2 の方が紙の上では高性能でも、K3 Edit の方が良い選択となるケースはまだあります。タスクがテキストプロンプトと入力画像による純粋な画像編集で、テキスト出力、ファイル入力、推論、構造化レスポンスが不要な場合、K3 Edit は余分な表面積なしでそれをカバーします。定性的な価格フィールドに意味のある差がないため、コスト面でどちらかに引っ張る論拠はなく、判断は追加のモダリティとパラメータが実際に必要かどうかにかかっています。必要ない場合、よりシンプルなモデルは妥当なデフォルトです。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"krea/k3-edit"から"openai/gpt-5.4-image-2"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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-5.4-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"));
その他の比較
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare 対 OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare 対 Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare 対 Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare 対 Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst 対 Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst 対 Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst 対 Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router 対 Auto Code