Krea: Krea 2 Large mot Microsoft AI: MAI-Image-2.6
En jämförelse sida vid sida av Krea: Krea 2 Large (0,21 US$ / bild (≈ 2,06 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: Krea 2 Large | Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Krea | Microsoft |
| Bildutdata | 0,21 US$ / bild (≈ 2,06 kr) | 133,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 302,92 kr) |
| Indata | - | 17,50 US$ / 1M textdelar (≈ 171,44 kr) |
| Bildindata | - | 133,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 302,92 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 | 20 juli 2026 | 4 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- Krea: Krea 2 Large läser 16.0× mer kontext (65 536 tokens).
Mer i detalj
Krea: Krea 2 Large är en bildmodell från Krea, och Microsoft AI: MAI-Image-2.6 är en bildmodell från Microsoft. Båda finns listade på api14 under kategorin image, och båda tar text och bild som indata och returnerar bild som utdata. Krea-modellen släpptes 2026-07-20, och Microsoft-modellen följde efter 2026-09-04.
Den tydligaste skillnaden mellan dem är kontextlängden. Krea 2 Large accepterar upp till 65536 tokens, medan MAI-Image-2.6 accepterar upp till 4096 tokens. Det gör Krea-modellen till den med större kontext, vilket spelar roll när din prompt, referensmaterial eller konversationshistorik är lång. När det gäller modaliteter är de två identiska: text och bild in, bild ut. De skiljer sig också åt i parameterstöd. MAI-Image-2.6 exponerar max_completion_tokens, max_tokens och temperature, så du kan justera genereringslängd och samplingsbeteende i anropet. Krea 2 Large listar inga parametrar som stöds, så du skickar modell-id:t och din indata och accepterar standardvärdena. Den kvalitativa jämförelsen visar ingen meningsfull skillnad i pris för indata eller utdata, så kostnaden är inte en avgörande faktor mellan dem här; kontrollera den aktuella pristabellen på sidan för de senaste siffrorna.
För det mesta arbetet, välj baserat på hur mycket indata du behöver skicka. Om du matar in långa prompter, flera referensbilder beskrivna i text, eller en pågående tråd av tidigare turer, ger Krea 2 Large dig mycket mer utrymme innan du behöver trimma något. Om dina anrop är korta och fristående, och du vill ha kontroll över temperature eller ett token-tak, är MAI-Image-2.6 den mer justerbara av de två. En typisk kort prompt med en referensbild får plats bekvämt i båda modellerna, så parameterkontrollerna är avgörandet där. När du är osäker och din indata är liten, fungerar vilken som helst.
Att anropa någon av dem via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din befintliga klient mot api14:s bas-URL, skickar ditt anrop till chat completions-endpointen och anger fältet model. För att använda Krea-modellen, ange model till "krea/krea-2-large". För att använda Microsoft-modellen, ange model till "microsoft/mai-image-2.6". Inget annat i anropets form behöver ändras, så att byta mellan dem är en enradsändring i din konfiguration eller kod. Om du förlitar dig på temperature eller en token-gräns, tänk på att dessa fält tillhör Microsoft-modellen och inte listas som stödda på Krea-sidan.
Det finns ett fall där MAI-Image-2.6 fortfarande är det bättre valet även om Krea 2 Large har den större kontexten. Om dina prompter är korta men du behöver variera temperature mellan försök, eller du vill sätta ett explicit tak för utdata-tokens, är Microsoft-modellen den som stöder dessa parametrar. Krea-modellen förblir valet när indatalängden är begränsningen.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "krea/krea-2-large" 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