Krea: Krea 2 Medium 대 OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Krea: Krea 2 Medium(US$0.11 / 이미지 (≈ ₩142))와(과) OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst(US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,987))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Krea: Krea 2 Medium | OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Krea | OpenAI |
| 이미지 출력 | US$0.11 / 이미지 (≈ ₩142) | US$105.00 / 100만 토큰 (≈ ₩142,451) |
| 입력 | - | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,987) |
| 출력 | - | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,987) |
| 캐시 읽기 | - | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,497) |
| 웹 검색 | - | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,484) |
| 컨텍스트 윈도우 | 65,536 | 400,000 |
| 최대 출력 | 58,982 | 360,000 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | image | image |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 7. 20. | 2026. 9. 9. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst는(은) 6.1배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst만 지원합니다.
자세히 보기
Krea: Krea 2 Medium은 Krea의 이미지 모델로, 2026-07-20에 출시되었습니다. OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst는 OpenAI의 이미지 모델로, 2026-09-09에 출시되었습니다. 둘 다 api14에서 같은 카테고리에 속하므로, 이미지 모델과 텍스트 모델 사이에서 고르는 것이 아니라 두 이미지 생성기 사이에서 고르는 것입니다. 각각 텍스트와 이미지 입력을 받아 이미지 출력을 반환하므로, 둘 다 순수한 텍스트-투-이미지 작업은 물론 제공한 참조 이미지로 구동되는 편집이나 변환에도 사용할 수 있습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. GPT Image 2.5 Sunburst는 컨텍스트 윈도우가 400000 토큰인 반면 Krea 2 Medium은 65536 토큰이므로, OpenAI 모델이 훨씬 큰 컨텍스트를 가진 쪽입니다. 이는 프롬프트에 많은 내용이 담길 때, 예를 들어 긴 스타일 설명, 여러 참조 이미지, 또는 한 번의 호출에서 모두 준수해야 하는 상세한 지침이 있을 때 중요합니다. 다른 차이는 파라미터 지원입니다. GPT Image 2.5 Sunburst는 max_tokens, response_format, seed, structured_outputs를 노출하는 반면, Krea 2 Medium은 지원되는 파라미터가 나열되어 있지 않습니다. 실제로 이는 OpenAI 모델이 seed를 통해 출력 형식과 재현성에 대한 제어를 제공하고 구조화된 출력을 반환할 수 있음을 의미하는 반면, Krea 2 Medium은 기본 입력만으로 호출되고 그 외에는 아무것도 없습니다. 입력 및 출력 모달리티는 양쪽 모두 동일하며, 정성적 참고 사항은 어느 모델도 더 저렴하다거나 도구 또는 추론 지원을 가진 유일한 모델이라고 표시하지 않으므로, 가격과 그러한 기능은 여기서 결정 요인이 아닙니다.
프롬프트가 짧고 그저 이미지를 돌려받고 싶은 일상적인 생성에서는 어느 모델이든 작업을 수행하며, Krea 2 Medium은 파라미터 표면에서 구성할 것이 없기 때문에 합리적인 기본값입니다. 요청이 무거울 때, 즉 매우 긴 프롬프트, 여러 참조 이미지, 또는 큰 컨텍스트를 견뎌야 하는 지침이 있을 때는 GPT Image 2.5 Sunburst를 선택하세요. 또한 결과를 재현하기 위해 seed가 필요할 때, 응답 형식을 제어하고 싶을 때, 또는 파이프라인이 단순한 이미지가 아니라 파싱할 수 있는 구조화된 출력을 기대할 때도 더 나은 선택입니다. 재시도하고 생성 결과를 비교하는 자동화 시스템을 구축하는 경우, OpenAI 쪽의 seed 및 구조화된 출력 지원은 Krea 2 Medium을 우회하여 직접 구축해야 했을 작업을 덜어줍니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 API가 OpenAI 호환되므로 방식은 동일합니다. 동일한 요청 형태로 동일한 엔드포인트에 요청을 보내며, 달라지는 것은 모델 id뿐입니다. Krea 2 Medium에는 "krea/krea-2-medium"을, GPT Image 2.5 Sunburst에는 "openai/gpt-image-2.5-sunburst"를 사용하세요. 텍스트와 이미지 입력은 평소처럼 들어가고, 이미지는 응답으로 돌아옵니다. 한쪽에서 다른 쪽으로 전환하는 경우, max_tokens, response_format, seed, structured_outputs 같은 파라미터는 OpenAI 모델에만 나열되어 있으므로, 이를 설정하는 요청은 Krea 2 Medium으로 깔끔하게 이어지지 않는다는 점을 명심하세요.
OpenAI 모델이 더 큰 컨텍스트와 더 많은 파라미터를 가지고 있음에도 Krea 2 Medium이 여전히 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 바로 작업이 단순하고 구성에 대해 전혀 생각하고 싶지 않을 때입니다. 입력 이미지 하나와 짧은 프롬프트, 고정된 seed에 대한 필요 없음, 구조화된 출력을 기다리는 다운스트림 파서 없음은 정확히 Krea 2 Medium이 처리하는 형태이며, 파라미터를 추가해도 결과가 개선되지 않습니다. 어느 모델이 더 새로운지가 아니라 눈앞의 요청을 기준으로 선택하고, 비용 문제는 이 페이지의 실시간 가격표가 해결하게 하세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "krea/krea-2-medium"에서 "openai/gpt-image-2.5-sunburst"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-image-2.5-sunburst",
"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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