Krea: Krea 2 Large kontra Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Porównanie Krea: Krea 2 Large (0,21 USD / obraz (≈ 0,82 zł)) i Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Krea: Krea 2 Large | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Dostawca | Krea | Microsoft |
| Obraz na wyjściu | 0,21 USD / obraz (≈ 0,82 zł) | 133,00 USD / 1M tokenów (≈ 521,08 zł) |
| Wejście | - | 17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł) |
| Obraz na wejściu | - | 133,00 USD / 1M tokenów (≈ 521,08 zł) |
| Okno kontekstu | 65 536 | 4096 |
| Maks. wyjście | 58 982 | 1024 |
| Wejście | text, image | text, image |
| Wyjście | image | image |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 20 lip 2026 | 4 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- Krea: Krea 2 Large przyjmuje 16.0× więcej kontekstu (65 536 tokenów).
Szczegółowo
Krea: Krea 2 Large to model obrazu od Krea, a Microsoft AI: MAI-Image-2.6 to model obrazu od Microsoft. Oba są wymienione na api14 w kategorii image i oba przyjmują dane wejściowe tekstowe i obrazowe, zwracając dane wyjściowe obrazowe. Model Krea został wydany 2026-07-20, a model Microsoft pojawił się później, 2026-09-04.
Najwyraźniejsza różnica między nimi to długość kontekstu. Krea 2 Large przyjmuje do 65536 tokenów, natomiast MAI-Image-2.6 przyjmuje do 4096 tokenów. To czyni model Krea tym z większym kontekstem, co ma znaczenie, gdy twoje polecenie, materiał referencyjny lub historia rozmowy są długie. Pod względem modalności oba są takie same: tekst i obraz na wejściu, obraz na wyjściu. Różnią się także obsługą parametrów. MAI-Image-2.6 udostępnia max_completion_tokens, max_tokens i temperature, więc możesz dostroić długość generowania i zachowanie próbkowania w żądaniu. Krea 2 Large nie wymienia żadnych obsługiwanych parametrów, więc wysyłasz identyfikator modelu i swoje dane wejściowe i przyjmujesz wartości domyślne. Porównanie jakościowe nie pokazuje istotnej różnicy w cenie wejścia ani wyjścia, więc koszt nie jest tu czynnikiem decydującym między nimi; sprawdź aktualną tabelę cen na stronie, aby poznać bieżące liczby.
W większości przypadków wybieraj na podstawie tego, ile danych wejściowych musisz wysłać. Jeśli podajesz długie polecenia, kilka obrazów referencyjnych opisanych tekstem lub bieżący wątek wcześniejszych tur, Krea 2 Large daje ci znacznie więcej miejsca, zanim będziesz musiał cokolwiek przycinać. Jeśli twoje żądania są krótkie i samodzielne, a chcesz kontrolować temperature lub limit tokenów, MAI-Image-2.6 jest z tych dwóch bardziej regulowany. Typowe krótkie polecenie z jednym obrazem referencyjnym mieści się swobodnie w obu modelach, więc to kontrola parametrów rozstrzyga w tym przypadku. W razie wątpliwości, gdy twoje dane wejściowe są małe, każdy z nich wykona zadanie.
Wywoływanie któregokolwiek z nich przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego istniejącego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie do punktu końcowego chat completions i ustawiasz pole model. Aby użyć modelu Krea, ustaw model na "krea/krea-2-large". Aby użyć modelu Microsoft, ustaw model na "microsoft/mai-image-2.6". Nic innego w kształcie żądania nie musi się zmieniać, więc przełączanie między nimi to edycja jednej linii w konfiguracji lub kodzie. Jeśli polegasz na temperature lub limicie tokenów, pamiętaj, że te pola należą do modelu Microsoft i nie są wymienione jako obsługiwane po stronie Krea.
Istnieje przypadek, w którym MAI-Image-2.6 jest wciąż lepszym wyborem, mimo że Krea 2 Large ma większy kontekst. Jeśli twoje polecenia są krótkie, ale musisz zmieniać temperature między próbami lub chcesz jawnie ograniczyć tokeny wyjściowe, model Microsoft to ten, który obsługuje te parametry. Model Krea pozostaje wyborem, gdy ograniczeniem jest długość danych wejściowych.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "krea/krea-2-large" na "microsoft/mai-image-2.6", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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"));
Więcej porównań
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router kontra Auto Code