Krea: K3 Edit 대 OpenAI: GPT-5.4 Image 2
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Krea: K3 Edit(US$0.11 / 이미지 (≈ ₩142))와(과) OpenAI: GPT-5.4 Image 2(US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,987))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Krea: K3 Edit | OpenAI: GPT-5.4 Image 2 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Krea | OpenAI |
| 이미지 출력 | US$0.11 / 이미지 (≈ ₩142) | US$105.00 / 100만 토큰 (≈ ₩142,451) |
| 이미지 입력 | US$0.04 / 이미지 (≈ ₩47) | - |
| 입력 | - | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,987) |
| 출력 | - | US$52.50 / 100만 토큰 (≈ ₩71,225) |
| 캐시 읽기 | - | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,497) |
| 웹 검색 | - | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,484) |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 272,000 |
| 최대 출력 | 58,982 | 128,000 |
| 입력 | text, image | image, text, file |
| 출력 | image | image, text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 15. | 2026. 4. 21. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT-5.4 Image 2는(은) 4.2배 더 긴 컨텍스트(272,000 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: GPT-5.4 Image 2만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) OpenAI: GPT-5.4 Image 2만 지원합니다.
자세히 보기
Krea: K3 Edit는 Krea의 이미지 모델로, 2026-10-15에 출시되었습니다. OpenAI: GPT-5.4 Image 2는 OpenAI의 이미지 모델로, 2026-04-21에 출시되었습니다. 둘 다 api14의 이미지 카테고리에 속하므로, 이미지 모델과 텍스트 모델 중에서 선택하는 것이 아니라 이미지 생성과 편집에 대한 두 공급업체의 접근 방식 중에서 선택하는 것입니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 모달리티입니다. GPT-5.4 Image 2는 컨텍스트 윈도우가 272000 토큰으로 K3 Edit의 65536보다 커서, 단일 호출에 훨씬 더 많은 입력을 담을 수 있습니다. 입력에서 K3 Edit는 텍스트와 이미지를 받는 반면, GPT-5.4 Image 2는 이미지, 텍스트, 파일을 받으므로 문서를 먼저 변환하지 않고 직접 넣을 수 있습니다. 출력에서 K3 Edit는 이미지만 반환하는 반면, GPT-5.4 Image 2는 이미지와 텍스트를 모두 반환하므로 생성한 이미지와 함께 설명하거나 묘사할 수 있습니다. GPT-5.4 Image 2는 또한 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, max_tokens, logprobs, top_logprobs, verbosity를 포함한 다양한 지원 파라미터를 노출합니다. K3 Edit는 지원 파라미터를 나열하지 않습니다. 정성적 비교에서는 GPT-5.4 Image 2를 둘 중 유일하게 구조화된 출력 지원을 제공하는 모델이자 유일하게 reasoning 지원을 제공하는 모델로 표시합니다. 가격 비교 필드는 의미 있게 다르지 않거나 알 수 없으므로, 비용 면에서는 두 모델을 대체로 비슷하다고 보고 현재 수치는 페이지의 실시간 가격표를 확인하세요.
실용적인 선택을 위해서는, 작업이 프롬프트와 참조 이미지로 구동되는 단순한 이미지 편집이나 생성이고, 모델이 텍스트를 반환하거나 그리기 전에 문제를 추론할 필요가 없을 때 K3 Edit를 선택하세요. 65536 토큰 윈도우는 일반적인 프롬프트와 이미지 페이로드에 충분합니다. 입력에 파일이 포함되거나, 이미지 옆에 텍스트 답변이 필요하거나, 프로그래밍 방식으로 파싱할 수 있는 구조화된 출력을 원하거나, reasoning 노력과 기타 생성 파라미터를 제어하고 싶을 때 GPT-5.4 Image 2를 선택하세요. 더 큰 컨텍스트는 긴 문서나 많은 참조 이미지를 한 요청에 전달할 때도 도움이 됩니다. 파이프라인이 재현성을 위한 seed나 logprobs에 의존한다면, 여기서는 GPT-5.4 Image 2만 이를 제공합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 API가 OpenAI 호환 방식이므로 동일하게 작동합니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 일반적인 chat completions 형태로 요청을 보내며, model 필드를 원하는 id로 설정하세요. Krea의 모델을 사용하려면 model을 "krea/k3-edit"로 설정하세요. OpenAI의 모델을 사용하려면 model을 "openai/gpt-5.4-image-2"로 설정하세요. 요청 구조의 나머지 모든 부분은 동일하게 유지되므로, 둘 사이 전환은 코드나 설정에서 한 줄만 바꾸면 됩니다. 보낼 수 있는 파라미터는 다르다는 점에 유의하세요. GPT-5.4 Image 2는 위에 나열된 reasoning, 구조화된 출력, 샘플링 파라미터를 받는 반면, K3 Edit는 그중 어느 것도 받지 않으므로 K3 Edit로 라우팅할 때는 해당 필드를 차단하거나 제거하세요.
GPT-5.4 Image 2가 문서상 더 뛰어나더라도 K3 Edit가 더 나은 선택인 경우가 여전히 있습니다. 작업이 텍스트 프롬프트와 입력 이미지를 사용한 순수 이미지 편집이고, 텍스트 출력, 파일 입력, reasoning, 구조화된 응답이 필요 없다면, K3 Edit가 추가 표면적 없이 이를 처리합니다. 정성적 가격 필드가 의미 있는 차이를 보이지 않으므로 어느 쪽으로도 끌어당기는 비용 논거가 없으며, 따라서 결정은 추가 모달리티와 파라미터가 실제로 필요한지에 달려 있습니다. 필요 없다면 더 단순한 모델이 합리적인 기본값입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "krea/k3-edit"에서 "openai/gpt-5.4-image-2"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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"));
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