Krea: Krea 2 Medium は Krea の画像モデルで、2026-07-20 にリリースされました。OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst は OpenAI の画像モデルで、2026-09-09 にリリースされました。どちらも api14 上の同じカテゴリに属するため、画像モデルとテキストモデルの間で選ぶのではなく、2 つの画像生成モデルの間で選ぶことになります。どちらもテキストと画像を入力として受け取り、画像を出力として返すため、純粋なテキストから画像への生成にも、用意した参照画像による編集や変換にも使用できます。
最も明確な違いはコンテキストです。GPT Image 2.5 Sunburst のコンテキストウィンドウは 400000 トークンであるのに対し、Krea 2 Medium は 65536 トークンなので、OpenAI のモデルの方がはるかに大きなコンテキストを持っています。これは、プロンプトに大量の素材が含まれる場合、たとえば長いスタイル記述、複数の参照画像、1 回の呼び出しで全て尊重する必要がある詳細な指示などに重要です。もう 1 つの違いはパラメータ対応です。GPT Image 2.5 Sunburst は max_tokens、response_format、seed、structured_outputs を公開していますが、Krea 2 Medium は対応パラメータを一切記載していません。実際には、OpenAI のモデルでは seed を通じて出力形式と再現性を制御でき、構造化出力を返せるのに対し、Krea 2 Medium は基本的な入力のみで呼び出され、それ以外は何もありません。入力と出力のモダリティは両者で同じであり、定性的な注記ではどちらのモデルも安価であるとか、ツールや推論のサポートを持つ唯一のモデルであるとは示されていないため、価格とそれらの機能はここでは決め手にはなりません。
プロンプトが短く、単に画像を返してほしいだけの日常的な生成では、どちらのモデルでも役割を果たします。また、Krea 2 Medium はそのパラメータ面で設定が必要なものがないため、妥当なデフォルトです。GPT Image 2.5 Sunburst に頼るのは、リクエストが重い場合です。非常に長いプロンプト、複数の参照画像、または大きなコンテキストを生き残る必要がある指示などです。また、結果を再現するために seed が必要な場合、応答形式を制御したい場合、またはパイプラインが裸の画像ではなく解析可能な構造化出力を期待している場合にも、より良い選択です。生成を再試行して比較する自動システムを構築しているなら、OpenAI 側の seed と構造化出力のサポートにより、そうでなければ Krea 2 Medium を回避するために構築しなければならない作業を節約できます。
どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。同じエンドポイントに同じリクエスト形状でリクエストを送信し、変わるのはモデル id だけです。Krea 2 Medium には "krea/krea-2-medium" を、GPT Image 2.5 Sunburst には "openai/gpt-image-2.5-sunburst" を使用します。テキストと画像の入力は通常どおり入り、画像は応答で返ります。一方から他方へ切り替える場合は、max_tokens、response_format、seed、structured_outputs などのパラメータが OpenAI のモデルにのみ記載されていることに注意してください。そのため、それらを設定するリクエストは Krea 2 Medium にきれいに引き継がれません。
OpenAI のモデルの方が大きなコンテキストとより多くのパラメータを持っていても、Krea 2 Medium がより良い選択であり続けるケースが 1 つあります。それは、タスクが単純で設定について全く考えたくない場合です。短いプロンプトと 1 つの入力画像、固定 seed の必要性なし、構造化出力を待つ下流のパーサーもなし、という形はまさに Krea 2 Medium が処理するものであり、パラメータを追加しても結果は改善しません。どちらのモデルが新しいかではなく、目の前のリクエストに基づいて選び、コストの疑問はこのページのライブ価格表に任せてください。