Krea: K3 Edit tegen OpenAI: GPT Image 2
Een vergelijking naast elkaar van Krea: K3 Edit (US$ 0,11 / afbeelding (≈ € 0,09)) en OpenAI: GPT Image 2 (US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Krea: K3 Edit | OpenAI: GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Krea | OpenAI |
| Beelduitvoer | US$ 0,11 / afbeelding (≈ € 0,09) | US$ 105,00 / 1M tekstdelen (≈ € 93,50) |
| Beeldinvoer | US$ 0,04 / afbeelding (≈ € 0,03) | - |
| Invoer | - | US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93) |
| Uitvoer | - | US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93) |
| Cache lezen | - | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) |
| Webzoeken | - | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) |
| Contextvenster | 65.536 | 400.000 |
| Maximale output | 58.982 | 360.000 |
| Invoer | text, image | text, image |
| Uitvoer | image | image |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 15 okt 2026 | 24 jun 2026 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: GPT Image 2 leest 6.1× meer context (400.000 tokens).
- Alleen OpenAI: GPT Image 2 ondersteunt gestructureerde JSON-output.
In detail
Krea: K3 Edit is een beeldmodel van Krea, uitgebracht op 2026-10-15. OpenAI: GPT Image 2 is een beeldmodel van OpenAI, uitgebracht op 2026-06-24. Beide vallen in de categorie beeld op api14, en beide nemen tekst en afbeeldingen als invoer en geven afbeeldingen als uitvoer. Als je tussen hen kiest, is het praktische verschil niet wat ze op het hoogste niveau produceren, maar hoeveel controle ze je geven over de aanroep en hoeveel invoer ze tegelijk aankunnen.
De duidelijkste scheiding is contextlengte. GPT Image 2 ondersteunt 400000 tokens aan context, terwijl K3 Edit 65536 ondersteunt, dus GPT Image 2 is degene die je pakt wanneer je prompt, referentieafbeeldingen of omliggende instructies lang of talrijk zijn. GPT Image 2 stelt ook ondersteunde parameters beschikbaar die K3 Edit niet vermeldt: max_tokens, response_format, seed en structured_outputs. Dat betekent dat GPT Image 2 de enige van de twee is waarbij je een seed kunt vastzetten voor herhaalbare uitvoer, een bepaald antwoordformaat kunt aanvragen, het aantal gegenereerde tokens kunt beperken of om gestructureerde uitvoer kunt vragen. K3 Edit vermeldt geen ondersteunde parameters, dus behandel het als een eenvoudiger aanroepoppervlak. Geen van beide modellen is gemarkeerd als het enige met tools of het enige met reasoning, en de kwalitatieve notities markeren geen van beide als goedkoper op invoer of uitvoer, dus kosten zijn op dit niveau geen beslissende factor tussen hen.
Voor dagelijks werk kies je op basis van hoeveel je de aanroep moet sturen. Als je een afbeelding genereert uit een korte tekstprompt, of een enkele referentieafbeelding bewerkt met een korte instructie, is K3 Edit een redelijke keuze en zal de kleinere context waarschijnlijk niet uitmaken. Als je prompt lang is, als je meerdere referentieafbeeldingen doorgeeft, of als je pipeline afhankelijk is van een vaste seed, een gedeclareerd antwoordformaat of gestructureerde uitvoer, is GPT Image 2 de betere keuze omdat dat de parameters zijn die het ondersteunt. Hetzelfde geldt wanneer je een grote hoeveelheid context in één verzoek moet houden in plaats van deze over meerdere aanroepen te splitsen.
Beide modellen aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je stuurt je verzoek naar hetzelfde eindpunt met dezelfde verzoekvorm, en het enige dat je wijzigt is de model-id: gebruik "krea/k3-edit" voor het model van Krea en "openai/gpt-image-2" voor dat van OpenAI. Je tekst- en afbeeldingsinvoer gaan er zoals gewoonlijk in, en de afbeelding komt terug in het antwoord. Als je later een parameter nodig hebt die slechts één kant ondersteunt, zoals seed of structured_outputs, schakel dan de model-id om naar "openai/gpt-image-2" en voeg deze toe; er is geen aparte SDK of authenticatiestroom om te leren.
Er is één geval waarin K3 Edit de betere keuze blijft, ook al heeft GPT Image 2 de grotere context en meer parameters: wanneer je taak een eenvoudige generatie of bewerking is met een korte prompt en een enkele referentieafbeelding, en je geen seeds, antwoordformaten of gestructureerde uitvoer nodig hebt. In die situatie leveren de extra context en parameters van GPT Image 2 je niets op, en het eenvoudigere aanroepoppervlak van K3 Edit is voldoende.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "krea/k3-edit" naar "openai/gpt-image-2", prompts, streaming en tools blijven werken.
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",
"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"));
Meer vergelijkingen
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router tegen Auto Code