Krea: K3 Edit mot Microsoft AI: MAI-Image-2.6
En jämförelse sida vid sida av Krea: K3 Edit (0,11 US$ / bild (≈ 1,03 kr)) och Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 US$ / 1M textdelar (≈ 171,44 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Krea: K3 Edit | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Krea | Microsoft |
| Bildutdata | 0,11 US$ / bild (≈ 1,03 kr) | 133,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 302,92 kr) |
| Bildindata | 0,04 US$ / bild (≈ 0,34 kr) | 133,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 302,92 kr) |
| Indata | - | 17,50 US$ / 1M textdelar (≈ 171,44 kr) |
| Kontextfönster | 65 536 | 4 096 |
| Max utdata | 58 982 | 1 024 |
| Indata | text, image | text, image |
| Utdata | image | image |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 15 okt. 2026 | 4 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- Krea: K3 Edit läser 16.0× mer kontext (65 536 tokens).
Mer i detalj
Krea: K3 Edit är en bildmodell från Krea, och Microsoft AI: MAI-Image-2.6 är en bildmodell från Microsoft. Båda tillhör kategorin bild, båda tar text och bilder som indata, och båda returnerar bilder som utdata. Ingen av dem producerar text, så du väljer inte mellan en chattmodell och en bildmodell här. Du väljer mellan två bildmodeller som accepterar samma typer av prompter och referensbilder, från två olika leverantörer.
Den tydligaste skillnaden är kontextlängden. Krea: K3 Edit stöder 65536 tokens kontext, medan MAI-Image-2.6 stöder 4096. Det gör Krea: K3 Edit till alternativet med större kontext med bred marginal, vilket spelar roll när din prompt innehåller långa instruktioner eller flera referensbilder som alla behöver beaktas tillsammans. De två modellerna skiljer sig också åt i vilka parametrar som stöds. MAI-Image-2.6 exponerar max_completion_tokens, max_tokens och temperature, så du kan justera samplingsbeteende och begränsa utdatastorleken i anropet. Krea: K3 Edit listar inga parametrar som stöds, så du skickar in din indata och tar emot det som kommer tillbaka. Indata- och utdatamodaliteter är i övrigt desamma på båda sidor.
För praktiskt arbete bör kontextgapet styra de flesta beslut. Om din uppgift innefattar detaljerade redigeringsinstruktioner, flera bildreferenser eller något där den omgivande prompten är lång, ger Krea: K3 Edit dig utrymmet att uttrycka det. Om din uppgift är en kort, direkt bildförfrågan och du vill ha kontroll över temperature eller gränser för utdatatokens, är MAI-Image-2.6 den mer justerbara av de två. Den kvalitativa jämförelsen markerar Krea: K3 Edit som modellen med större kontext och lämnar prisskillnader oangivna, så kostnad är inte en tillförlitlig avgörare utifrån fakta här. Välj baserat på kontext och parameterkontroll snarare än på pris.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du skickar en förfrågan till samma endpoint med samma förfrågningsform, och det enda som ändras är modell-id:t. Använd "krea/k3-edit" för Krea: K3 Edit och "microsoft/mai-image-2.6" för MAI-Image-2.6. Dina meddelanden, bildindata och hantering av svar förblir identiska, så att byta mellan dem är en ändring på en rad och du kan jämföra utdata på dina egna prompter utan att skriva om integrationskoden.
Det finns fortfarande fall där MAI-Image-2.6 är det bättre valet. Om du behöver ställa in temperature eller begränsa completion-tokens i anropet är den den enda av de två som stöder dessa parametrar, och dess mindre kontextfönster är ingen begränsning för korta prompter. Krea: K3 Edit förblir valet när kontextlängden är den begränsning du bryr dig om.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "krea/k3-edit" till "microsoft/mai-image-2.6", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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"));
Fler jämförelser
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router mot Auto Code