Krea: Krea 2 Medium Turbo 대 Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Krea: Krea 2 Medium Turbo(US$0.05 / 이미지 (≈ ₩71))와(과) Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector(US$1.05 / 이미지 (≈ ₩1,415))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Krea: Krea 2 Medium Turbo | Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Krea | Recraft |
| 이미지 출력 | US$0.05 / 이미지 (≈ ₩71) | US$1.05 / 이미지 (≈ ₩1,415) |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 65,536 |
| 최대 출력 | 58,982 | 58,982 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | image | image |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 7. 20. | 2026. 5. 13. |
자세히 보기
Krea: Krea 2 Medium Turbo는 Krea의 이미지 모델로, 2026년 7월 20일에 출시되었습니다. Recraft: Recraft V4.1 Pro Vector는 Recraft의 이미지 모델로, 2026년 5월 13일에 출시되었습니다. 둘 다 채팅이나 텍스트 모델이 아니라 이미지 생성 모델이므로, 어느 쪽을 호출하든 작성된 답변이 아니라 이미지를 요청하는 것입니다. 이름은 주목할 만합니다. Recraft 모델은 이름에 "Vector"를 포함하고 있어 벡터 스타일 출력을 겨냥했음을 알려주며, Krea 모델은 중간 크기 터보 변형으로 위치가 잡혀 있어 속도 지향 구성임을 시사합니다. 둘 다 api14를 통해 나란히 제공되므로, 둘 사이의 선택은 플랫폼 결정이 아니라 라우팅 결정입니다.
실제로 기록된 기술적 사실에서 두 모델은 놀랍도록 비슷합니다. 둘 다 입력 모달리티로 텍스트와 이미지를 받고, 둘 다 출력 모달리티로 이미지만 반환하며, 둘 다 65,536 토큰의 컨텍스트 윈도우를 노출합니다. 어느 쪽도 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 둘 중 어느 쪽이든 API를 통해 샘플링 제어, 스타일 노브 또는 이와 유사한 옵션을 전달할 수 있다고 기대해서는 안 됩니다. 정성적 비교 필드도 둘을 구분하지 않습니다. 입력 비용, 출력 비용, 컨텍스트 크기, 도구 지원, 구조화된 출력 지원 또는 추론 지원에서 기록된 차이가 없습니다. 다시 말해, 사용 가능한 데이터에는 한쪽이 다른 쪽보다 그 축들에서 더 저렴하거나, 더 크거나, 더 뛰어나다고 말하는 것이 없습니다. 실질적인 차이는 각 모델이 만들어 내도록 설계된 이미지의 종류와 각 제공자가 그것을 어떻게 조정했는지로 귀결되지, 인터페이스의 문서화된 격차로 귀결되지 않습니다.
둘 중에서 고르는 합리적인 접근은 스펙 시트가 일치하기 때문에 스펙 시트가 아니라 필요한 출력에 모델을 맞추는 것입니다. 작업이 벡터 아트워크, 로고, 아이콘, 깔끔하게 확대되어야 하는 일러스트레이션, 또는 픽셀보다 패스가 중요한 디자인 도구로 갈 것들을 생성하는 것이라면, 명시적인 벡터 초점을 고려할 때 Recraft V4.1 Pro Vector가 자연스러운 첫 호출입니다. 작업이 처리 시간이 중요하고 터보 조정된 중간 모델이 지연 예산에 맞는 래스터 이미지 생성이라면, Krea 2 Medium Turbo가 자연스러운 첫 호출입니다. 둘 다 텍스트뿐 아니라 이미지 입력도 받으므로, 어느 쪽이든 이미지 대 이미지 스타일 작업에 사용할 수 있어, 참조 이미지, 대략적인 스케치 또는 기존 자산을 양쪽 모두에서 텍스트 프롬프트와 함께 넣을 수 있습니다. 작업이 모호할 때는 같은 프롬프트를 둘 다에서 생성하고 출력을 직접 비교하십시오. 그러면 호출 한 번이 추가로 들 뿐이고 추측이 사라집니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 같은 방식으로 작동합니다. api14가 OpenAI 호환 API를 노출하기 때문입니다. 기존 클라이언트를 api14 기본 URL로 향하게 하고, 텍스트 프롬프트와 입력 이미지를 포함해 일반적인 chat completions 형태로 요청을 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하십시오. Krea 모델을 사용하려면 model id를 "krea/krea-2-medium-turbo"로 설정하십시오. Recraft 모델을 사용하려면 model id를 "recraft/recraft-v4.1-pro-vector"로 설정하십시오. 요청의 다른 모든 것은 동일하게 유지할 수 있으며, 이는 둘 사이를 전환하는 것이 한 줄 변경이고 두 개의 통합을 유지하지 않고도 같은 코드 경로에서 A/B 테스트할 수 있음을 의미합니다.
기록된 사실 중 한 모델이 비용, 컨텍스트 또는 능력에서 다른 쪽보다 명확히 더 나은 선택인 경우는 없습니다. 그 필드들이 모두 동점이거나 알 수 없기 때문입니다. 유일하게 방어 가능한 타이브레이커는 출력 형식 의도입니다. 특별히 벡터 지향 결과를 원할 때 Recraft V4.1 Pro Vector를 선택하고, 터보 조정된 래스터 생성 경로를 원할 때 Krea 2 Medium Turbo를 선택하십시오. 요구 사항이 그 둘을 구분하지 않는다면, 둘을 상호 교환 가능한 것으로 취급하고 자체 출력 비교가 결정하게 하십시오.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "krea/krea-2-medium-turbo"에서 "recraft/recraft-v4.1-pro-vector"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": "recraft/recraft-v4.1-pro-vector",
"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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