Krea: K3 Edit to model obrazu od Krea, wydany 2026-10-15. OpenAI: GPT Image 2 to model obrazu od OpenAI, wydany 2026-06-24. Oba należą do kategorii obrazów na api14 i oba przyjmują tekst oraz obrazy jako dane wejściowe i zwracają obrazy jako dane wyjściowe. Jeśli wybierasz między nimi, praktyczna różnica nie polega na tym, co produkują na najwyższym poziomie, ale na tym, jak dużą kontrolę dają nad wywołaniem i ile danych wejściowych mogą pomieścić naraz.
Najwyraźniejszy podział dotyczy długości kontekstu. GPT Image 2 obsługuje 400000 tokenów kontekstu, podczas gdy K3 Edit obsługuje 65536, więc GPT Image 2 jest tym, po który warto sięgnąć, gdy twój prompt, obrazy referencyjne lub otaczające instrukcje są długie lub liczne. GPT Image 2 udostępnia także obsługiwane parametry, których K3 Edit nie wymienia: max_tokens, response_format, seed i structured_outputs. Oznacza to, że GPT Image 2 jest jedynym z tych dwóch, w którym możesz ustalić seed dla powtarzalnego wyniku, zażądać określonego formatu odpowiedzi, ograniczyć liczbę generowanych tokenów lub poprosić o ustrukturyzowane dane wyjściowe. K3 Edit nie wymienia żadnych obsługiwanych parametrów, więc traktuj go jako prostszą powierzchnię wywołania. Żaden z modeli nie jest oznaczony jako jedyny z narzędziami ani jedyny z rozumowaniem, a notatki jakościowe nie oznaczają żadnego z nich jako tańszego na wejściu lub wyjściu, więc koszt nie jest czynnikiem decydującym między nimi na tym poziomie.
W codziennej pracy wybieraj na podstawie tego, jak bardzo potrzebujesz sterować wywołaniem. Jeśli generujesz obraz na podstawie krótkiego promptu tekstowego lub edytujesz pojedynczy obraz referencyjny za pomocą krótkiej instrukcji, K3 Edit jest rozsądnym wyborem, a jego mniejszy kontekst prawdopodobnie nie będzie miał znaczenia. Jeśli twój prompt jest długi, jeśli przekazujesz kilka obrazów referencyjnych lub jeśli twój potok zależy od stałego seeda, zadeklarowanego formatu odpowiedzi lub ustrukturyzowanych danych wyjściowych, GPT Image 2 jest lepszym wyborem, ponieważ to są parametry, które obsługuje. To samo dotyczy sytuacji, gdy musisz zachować dużą ilość kontekstu w jednym żądaniu, zamiast dzielić go między wywołania.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Wysyłasz żądanie do tego samego endpointu o tym samym kształcie żądania, a jedyne, co zmieniasz, to identyfikator modelu: użyj "krea/k3-edit" dla modelu Krea i "openai/gpt-image-2" dla OpenAI. Twoje dane wejściowe tekstowe i obrazowe trafiają tam jak zwykle, a obraz wraca w odpowiedzi. Jeśli później potrzebujesz parametru, który obsługuje tylko jedna strona, takiego jak seed lub structured_outputs, zmień identyfikator modelu na "openai/gpt-image-2" i dodaj go; nie ma osobnego SDK ani przepływu uwierzytelniania, którego trzeba się uczyć.
Jest jeden przypadek, w którym K3 Edit pozostaje lepszym wyborem, mimo że GPT Image 2 ma większy kontekst i więcej parametrów: gdy twoje zadanie to proste generowanie lub edycja z krótkim promptem i pojedynczym obrazem referencyjnym, a nie potrzebujesz seedów, formatów odpowiedzi ani ustrukturyzowanych danych wyjściowych. W takiej sytuacji dodatkowy kontekst i parametry w GPT Image 2 nic ci nie dają, a prostsza powierzchnia wywołania K3 Edit wystarcza.