Krea: Krea 2 Large tegen Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Een vergelijking naast elkaar van Krea: Krea 2 Large (US$ 0,21 / afbeelding (≈ € 0,19)) en Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (US$ 17,50 / 1M tekstdelen (≈ € 15,58)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Krea: Krea 2 Large | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Krea | Microsoft |
| Beelduitvoer | US$ 0,21 / afbeelding (≈ € 0,19) | US$ 133,00 / 1M tekstdelen (≈ € 118,43) |
| Invoer | - | US$ 17,50 / 1M tekstdelen (≈ € 15,58) |
| Beeldinvoer | - | US$ 133,00 / 1M tekstdelen (≈ € 118,43) |
| Contextvenster | 65.536 | 4.096 |
| Maximale output | 58.982 | 1.024 |
| Invoer | text, image | text, image |
| Uitvoer | image | image |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 20 jul 2026 | 4 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Krea: Krea 2 Large leest 16.0× meer context (65.536 tokens).
In detail
Krea: Krea 2 Large is een beeldmodel van Krea, en Microsoft AI: MAI-Image-2.6 is een beeldmodel van Microsoft. Beide staan op api14 onder de categorie image, en beide nemen tekst en beeld als invoer en geven beeld als uitvoer. Het Krea model is uitgebracht op 2026-07-20, en het Microsoft model volgde op 2026-09-04.
Het duidelijkste verschil tussen hen is contextlengte. Krea 2 Large accepteert tot 65536 tokens, terwijl MAI-Image-2.6 tot 4096 tokens accepteert. Dat maakt het Krea model degene met de grotere context, wat uitmaakt wanneer je prompt, referentiemateriaal of gespreksgeschiedenis lang is. Qua modaliteiten zijn de twee hetzelfde: tekst en beeld in, beeld uit. Ze verschillen ook in parameterondersteuning. MAI-Image-2.6 biedt max_completion_tokens, max_tokens en temperature, zodat je de generatielengte en het samplinggedrag in het verzoek kunt afstemmen. Krea 2 Large vermeldt geen ondersteunde parameters, dus je stuurt het model id en je invoer en neemt de standaardwaarden. De kwalitatieve vergelijking toont geen betekenisvol verschil in invoer- of uitvoerprijs, dus kosten zijn hier geen beslissende factor tussen hen; controleer de actuele prijstabel op de pagina voor de huidige cijfers.
Voor de meeste werkzaamheden kies je op basis van hoeveel invoer je moet sturen. Als je lange prompts voedt, meerdere referentiebeelden beschreven in tekst, of een lopende reeks eerdere beurten, geeft Krea 2 Large je veel meer ruimte voordat je iets moet inkorten. Als je verzoeken kort en op zichzelf staand zijn, en je controle wilt over temperature of een tokenlimiet, is MAI-Image-2.6 de meer aanpasbare van de twee. Een typische korte prompt met een referentiebeeld past comfortabel in beide modellen, dus de parameterbesturing is daar de beslisser. Bij twijfel en wanneer je invoer klein is, doen beide het werk.
Een van beide aanroepen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI compatibel is. Je richt je bestaande client op de api14 base URL, stuurt je verzoek naar het chat completions endpoint, en stelt het model veld in. Om het Krea model te gebruiken, stel je model in op "krea/krea-2-large". Om het Microsoft model te gebruiken, stel je model in op "microsoft/mai-image-2.6". Niets anders in de vorm van het verzoek hoeft te veranderen, dus wisselen tussen hen is een bewerking van een regel in je configuratie of code. Als je vertrouwt op temperature of een tokenlimiet, houd er dan rekening mee dat die velden bij het Microsoft model horen en niet als ondersteund vermeld staan aan de Krea kant.
Er is een geval waarin MAI-Image-2.6 toch de betere keuze is, ook al heeft Krea 2 Large de grotere context. Als je prompts kort zijn maar je temperature wilt varieren tussen pogingen, of je wilt uitvoertokens expliciet beperken, is het Microsoft model degene die die parameters ondersteunt. Het Krea model blijft de keuze wanneer invoerlengte de beperking is.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "krea/krea-2-large" naar "microsoft/mai-image-2.6", 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": "microsoft/mai-image-2.6",
"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