Krea: K3 Edit contra Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Uma comparação lado a lado entre Krea: K3 Edit (US$ 0,11 / imagem (≈ R$ 0,57)) e Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (US$ 17,50 / 1M fragmentos (≈ R$ 95,69)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Krea: K3 Edit | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Provedor | Krea | Microsoft |
| Saída de imagem | US$ 0,11 / imagem (≈ R$ 0,57) | US$ 133,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 727,27) |
| Entrada de imagem | US$ 0,04 / imagem (≈ R$ 0,19) | US$ 133,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 727,27) |
| Entrada | - | US$ 17,50 / 1M fragmentos (≈ R$ 95,69) |
| Janela de contexto | 65.536 | 4.096 |
| Saída máxima | 58.982 | 1.024 |
| Entrada | text, image | text, image |
| Saída | image | image |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 15 de out. de 2026 | 4 de set. de 2026 |
Principais diferenças
- Krea: K3 Edit lê 16.0× mais contexto (65.536 tokens).
Em detalhe
Krea: K3 Edit é um modelo de imagem da Krea, e Microsoft AI: MAI-Image-2.6 é um modelo de imagem da Microsoft. Ambos estão na categoria de imagem, ambos recebem texto e imagens como entrada, e ambos retornam imagens como saída. Nenhum dos dois produz texto, portanto você não está escolhendo entre um modelo de chat e um modelo de imagem aqui. Você está escolhendo entre dois modelos de imagem que aceitam os mesmos tipos de prompts e imagens de referência, de dois provedores diferentes.
A diferença mais clara é o comprimento de contexto. Krea: K3 Edit suporta 65536 tokens de contexto, enquanto MAI-Image-2.6 suporta 4096. Isso torna Krea: K3 Edit a opção de contexto maior por uma margem ampla, o que importa quando seu prompt inclui instruções longas ou várias imagens de referência que precisam ser consideradas em conjunto. Os dois modelos também diferem nos parâmetros suportados. MAI-Image-2.6 expõe max_completion_tokens, max_tokens e temperature, então você pode ajustar o comportamento de amostragem e limitar o tamanho da saída na requisição. Krea: K3 Edit não lista nenhum parâmetro suportado, então você envia sua entrada e aceita o que vier de volta. As modalidades de entrada e saída são, de resto, as mesmas em ambos os lados.
Para trabalho prático, a diferença de contexto deve orientar a maioria das decisões. Se sua tarefa envolve instruções de edição detalhadas, múltiplas imagens de referência, ou qualquer coisa em que o prompt ao redor seja longo, Krea: K3 Edit dá a você espaço para expressá-lo. Se sua tarefa é uma requisição de imagem curta e direta e você quer controle sobre temperature ou limites de tokens de saída, MAI-Image-2.6 é o mais ajustável dos dois. A comparação qualitativa marca Krea: K3 Edit como o modelo de contexto maior e deixa diferenças de preço não declaradas, então custo não é um critério de desempate confiável com base nos fatos aqui. Escolha com base em contexto e controle de parâmetros, não em preço.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 funciona da mesma forma porque a API é compatível com OpenAI. Você envia uma requisição para o mesmo endpoint com o mesmo formato de requisição, e a única coisa que muda é o id do modelo. Use "krea/k3-edit" para Krea: K3 Edit e "microsoft/mai-image-2.6" para MAI-Image-2.6. Suas mensagens, entradas de imagem e tratamento de resposta permanecem idênticos, então alternar entre eles é uma mudança de uma linha e você pode comparar saídas nos seus próprios prompts sem reescrever o código de integração.
Ainda há casos em que MAI-Image-2.6 é a melhor escolha. Se você precisa definir temperature ou limitar tokens de conclusão na requisição, ele é o único dos dois que suporta esses parâmetros, e sua janela de contexto menor não é uma limitação para prompts curtos. Krea: K3 Edit continua sendo a escolha quando o comprimento de contexto é a restrição que importa para você.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "krea/k3-edit" para "microsoft/mai-image-2.6", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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"));
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