Images 2.6 vs. Krea 3: Ein Generalist, der jetzt animiert, gegen einen Editor, der nur editiert

Suchen Sie nach „Images 2.6 vs Krea 3“, und Sie erhalten Seiten über Microsofts MAI-Image-2.6, weil zwei verfügbare Modelle jetzt dieselbe Nummer tragen und niemand es für nötig gehalten hat, sie eindeutig voneinander zu unterscheiden. Beginnen wir also dort. Images 2.6 stammt von OpenAI und wurde am 4. November 2026 — einen Tag bevor dieser Text entstand — über ChatGPT, Codex und die API in zwei API-Varianten ausgerollt, GPT-Image-2.6 Sunburst für Qualität und GPT-Image-2.6 Flare für Geschwindigkeit. Krea 3 ist Kreas Bearbeitungsmodell, verfügbar seit 15. Oktober 2026, und wird in erster Linie als Editor verkauft, nicht als Generator, an den ein Bearbeitungsfeld nachträglich angeschraubt wurde. Sie gehören nicht wirklich derselben Produktkategorie an, und der Vergleich ist nützlicher, sobald man das akzeptiert: Das eine ist eine Plattformfunktion mit zwei API-Gesichtern, das andere eine spezialisierte Tarifkarte.

Dieser Unterschied entscheidet fast alles im Folgenden. Images 2.6 erbt eine enorm große installierte Basis, ergänzt die Generierung animierter GIFs und wiederverwendbare Referenzbilder innerhalb von ChatGPT und kommt mit einer tokenbasierten Preisgestaltung, die sich seit der 2.5-Generation nicht verändert hat. Krea 3 macht eine Sache – regionsbezogene Bildbearbeitung in nativem 2K – und verkauft sie zu einem Pauschalpreis pro Bearbeitung mit Zuschlägen für jedes Referenzbild, das man anhängt. Wer einen kreativen Assistenten kauft, für den ist Ersteres die sicherere Standardwahl. Wer einen Produktions-Bearbeitungsschritt kauft, der eine Million Mal läuft, für den ist Letzteres die Option mit einer Preisliste, die sich kalkulieren lässt.

Der ehrliche Stand der Bestenliste

Hier unterscheiden sich die beiden Modelle wirklich hinsichtlich der Verifizierbarkeit, und das wirkt in die entgegengesetzte Richtung als man erwarten würde.

Krea 3 hat jetzt unabhängige Zahlen. Auf der Rangliste AA-Image-Editing v2.1 von Artificial Analysis, geprüft am 5. November 2026, steht Krea 3 (Ultra) bei 1.151 Elo mit 5.573 Stichproben — gleichauf mit Nano Banana 2.1 und MAI-Image-2.6, die über die Ränge vier bis sieben hinweg dieselben 1.151 erzielen. Der günstigere Krea 3 (Fast)-Modus erzielt 1.125. Dabei handelt es sich um Werte von Drittanbietern zur menschlichen Präferenz, und sie ersetzten die ausschließlich vom Anbieter stammende Darstellung, die es zum Marktstart gab, als die Rangliste noch überhaupt keine Krea-Zeile hatte.

Images 2.6 hat keine eigenständige Zahl irgendeiner Art. Nicht auf AA-Image-Editing v2.1, nicht auf AA-Image-T2I v2.1, nicht auf Arena. Ein vollständiges Auslesen beider Artificial-Analysis-Bild-Boards am 5. November 2026 liefert Zeilen für GPT Image 2.5 Sunburst (1.199 Editing, 1.224 Text-to-Image), GPT Image 2.5 Flare und GPT Image 2 (high) mit 1.137 bzw. 1.188 — und nichts für 2.6. Das Modell ist einen Tag alt, und die Boards sind Elo-Systeme, die von Tausenden paarweisen Abstimmungen gespeist werden, daher ist dies ein Verzug, kein Urteil. Aber es bedeutet, dass jeder Satz der Form „Images 2.6 schlägt Krea 3“ derzeit durch keine Messung gestützt wird, die irgendjemand veröffentlicht hat.

Was Sie vergleichen können, ist das Vorgängermodell. Wenn 2.6 lediglich die Position seines Vorgängers hält, ist der relevante Referenzpunkt GPT Image 2.5 Sunburst mit 1.199 im Bereich Bearbeitung – 48 Elo über Krea 3 Ultra, eine Lücke, die deutlich außerhalb der Konfidenzintervalle beider Modelle liegt. OpenAIs eigene Aussage ist, dass 2.6 nicht zurückfallen würde; Sunburst sei bei mittlerer und hoher Qualität auf „größere Bildkonsistenz über Bearbeitungen hinweg“ abgestimmt. Das ist eine Behauptung über eine Eigenschaft, die die Elo-Ranglisten belohnen, aber nicht isolieren.

Was eine einzelne Bearbeitung wirklich kostet

Dies ist der Teil, in dem die beiden Preislisten am wenigsten vergleichbar sind, daher lohnt es sich, die Rechnung an einem realistischen Auftrag durchzuführen: Nehmen Sie eine 2K-Produktaufnahme, fügen Sie zwei 1K-Referenzbilder bei und bitten Sie um eine einzelne regionale Änderung.

• Krea 3 — $0.06 für die 2K-Ausgabe, plus $0.02 pro 1K-Referenz, also $0.10. Mit dem Denkmodus „high“ sind es $0.12. Vier 2K-Referenzen statt zwei 1K-Referenzen treiben es auf $0.34 – die Zahl, die man sich merken sollte, wenn ein Briefing sagt: „diese vier Blickwinkel abdecken.“

• GPT-Image-2.6 Sunburst — Abrechnung in Tokens, nicht in Bildern. Texteingabe kostet 5 $ pro Million Tokens (gecacht 1,25 $), Bildeingabe 8 $ pro Million (gecacht 2 $), Bildausgabe 30 $ pro Million. OpenAI veröffentlicht keinen pauschalen Preis pro Bild, daher ist die ehrliche Zahl eine Schätzung aus dem Ausgabe-Token-Budget: etwa 0,053 $ bei hoher Qualität für eine Ausgabe der 1024-Klasse, 0,094 $ bei xhigh, 0,21 $ bei max. Diese Token-Budgets stammen aus der 2.5-Generation, was die bestmögliche Näherung ist und keine veröffentlichte Zahl für 2.6.

• Batch — Die von OpenAI veröffentlichten Batch-Token-Preise liegen bei etwa der Hälfte (2,50 $ / 4,00 $ / 15,00 $ pro Million), aber die Modellseiten für die 2.6-Varianten führen /v1/batch als nicht unterstützt auf, sodass der Rabatt für dieses Modell derzeit nicht verfügbar ist. Krea veröffentlicht keinen entsprechenden Rabatt.

Die Form des Risikos ist entscheidend. Bei einem einzigen Edit liegen die beiden nur wenige Cent auseinander, und der Vergleich ist Rauschen. Bei hunderttausend Edits pro Monat ist Kreas Preis fest und bekannt, während die 2.6-Rechnung mit dem Token-Budget schwankt, das Ihre Qualitätseinstellung impliziert – und die Einstellung ist ein Parameter pro Anfrage, was bedeutet, dass ein einziger unachtsamer Standardwert eine Monatsrechnung um das 4-Fache verschieben kann, ohne dass jemand eine Zeile Anwendungscode ändert.

Dort verdient ein Router seinen Platz, statt nur ein Schlagwort zu sein. OrcaRouter gibt den Listenpreis des Anbieters mit 0 % Aufschlag weiter, sodass der OpenAI-Preis pro Token, den Sie sehen, dem auf dieser Seite und dem auf Ihrer Rechnung entspricht, ohne dass dazwischen ein Aufschlag hinzukommt. Der sinnvolle Schritt bei einem so neuen Modell ist, es hinter denselben Schlüssel zu legen wie die etablierten Modelle, denen Sie bereits vertrauen — GPT-Image-2.5 Sunburst und Flare, GPT Image 2, Imagen 4 und Geminis Flash-Image-Reihe sind alle im Katalog — und lassen Sie automatisches Failover den Tag abfangen, an dem der neue Endpunkt Ihnen Rate-Limits setzt. Sie messen ein einen Tag altes Modell an einem bekannten, und das tun Sie lieber nicht mit einem Produktionspfad, der einen Single Point of Failure hat.

Wo Krea 3 tatsächlich das bessere Tool ist

Drei Dinge, und sie sind konkret.

Krea 3 wurde für das Bearbeiten trainiert, nicht nachträglich dafür angepasst. Die Aussage des Anbieters ist, dass es nur die geänderte Region rendert, statt das gesamte Bild neu zu zeichnen, weshalb bereichsbezogenes Bearbeiten die Standardinteraktion ist und nicht eine Maske, die man zeichnet und hofft, dass das Modell sie respektiert. Für die Produktarbeit ist das der Unterschied zwischen einem Etikett, das eine Bearbeitung übersteht, und einem Etikett, das stillschweigend neu beschriftet wird – und das Neubeschriften ist der Fehlermodus, der dazu führt, dass Teams einem Editor völlig das Vertrauen entziehen.

Zudem sind 251 Presets zum Marktstart dabei, was nach oberflächlichem Beiwerk für Endverbraucher klingt – und keines ist: Tag-zu-Nacht, Blockout, Skizze, Re-Skin, neuer Himmel, Green Screen. Ein Preset ist ein Prompt, den jemand bereits optimiert hat, und für ein Studio, das dieselben fünf Transformationen über einen Katalog hinweg durchführt, sind das eine Woche Prompt-Engineering, die man sich spart.

Und ihre Latenz lässt sich als pauschale Zahl pro Bearbeitung angeben, die man in ein Warteschlangendesign einfließen lassen kann. Krea behauptet, dass die meisten Bearbeitungen bei nativen 2K Ende-zu-Ende in unter 8 Sekunden abgeschlossen sind. Das hat niemand unabhängig gemessen – es ist eine Angabe des Anbieters –, aber die Struktur dieser Behauptung (eine Obergrenze bei fester Auflösung) ist für die Kapazitätsplanung nützlicher als eine Behauptung über eine prozentuale Geschwindigkeitssteigerung gegenüber einer ungenannten Basislinie.

Was Krea 3 nicht tut, ist generieren. Es gibt für es keine Text-to-Image-Zeile auf dem AA-T2I-Board, weil es keinen Text-to-Image-Modus gibt. Es benötigt ein Quellbild. Wenn Ihre Pipeline mit einem Prompt beginnt, brauchen Sie einen Generator davor, und das verändert den Kostenvergleich vollständig – Sie zahlen dann für zwei Modelle.

Wo Images 2.6 die Nase vorn hat

Images 2.6 ist das einzige der beiden, das aus dem Nichts starten kann, und es ist das einzige mit Animation.

Die GIF-Funktion ist das Highlight des Releases vom 4. November: ChatGPT kann jetzt in einem Schritt aus einem Prompt oder einem hochgeladenen Foto ein animiertes GIF mit Endlosschleife erstellen – mit Geschwindigkeitsregelung der Wiedergabe und anschließender Bearbeitung einzelner Frames. Ob die API animierte Dateien zurückgibt, ist eine separate Frage und derzeit unbeantwortet – OpenAIs Modellseiten führen Bildausgabe auf und verweisen für „animierte GIF-Ausgabe“ auf den Bildleitfaden, doch kein öffentlicher Test hat bestätigt, dass ein GIF von einem /v1/images/generations Aufruf zurückkommt. Betrachten Sie die GIF-Unterstützung von ChatGPT als ausgeliefert und die GIF-Unterstützung der API als unbestätigt.

Der Rest des Releases ist für Entwickler von größerer Bedeutung als das GIF. Images 2.6 fügt SVG-Export, markup-gesteuerte Bearbeitungen (senden Sie ein annotiertes Bild, und das Modell bearbeitet die Stellen, an denen Sie gezeichnet haben), wiederverwendbare Referenzbilder und einen Komplexitätsparameter hinzu, der steuert, wie viel Planungsbudget das Modell für eine Anfrage aufwendet – OpenAIs Empfehlung lautet, mit einem niedrigen Wert zu beginnen und ihn zu erhöhen, wenn eine Szene mehrere miteinander wechselwirkende Einschränkungen hat. Besonders der SVG-Export ist ein Kategoriewechsel: Ein Editor, der Vektorpfade ausgibt, ist für Logo- und Icon-Arbeit nutzbar, die ein Rastereditor auf keinem Qualitätsniveau leisten kann, und Krea 3 hat kein Äquivalent.

Die Mengenangabe ist es wert, mit ihrem Etikett wiederholt zu werden: OpenAI zufolge erzeugen Nutzer inzwischen über 4 Milliarden Bilder pro Woche über ChatGPT und die API, gegenüber 3 Milliarden im September 2026. Das ist eine Unternehmenszahl, ohne veröffentlichte Aufschlüsselung nach Funktion und ohne Garantie, dass beide Zählungen auf dieselbe Weise definiert sind.

Welche soll in die Pipeline aufgenommen werden?

Wenn Ihre Arbeit darin besteht, vorhandene Bilder in großem Umfang zu bearbeiten – Katalogretusche, regionale Änderungen an der Produktfotografie, Neugestaltung eines bereits vorhandenen Sets –, dann ist Krea 3 die vorhersehbarere Anschaffung. Feste Preise pro Bearbeitung, eine native 2K-Ausgabe, ein gemessener Elo-Wert von 1.151 auf einem unabhängigen Board und ein Design, das die Erhaltung des unberührten Bereichs als entscheidenden Punkt und nicht als Nice-to-have behandelt.

Wenn Ihre Arbeit Generierung mit angehängter Bearbeitung ist — Konzeption, Marketingvarianten, alles, was mit einem Satz beginnt —, ist Images 2.6 das einzige der beiden, das infrage kommt, und die SVG- und Markup-Bearbeitungsfunktionen machen es mehr als nur eine Chatbot-Bequemlichkeit. Das Fehlen eines unabhängigen Benchmarks ist ein Grund, es zu pilotieren, kein Grund, es zu verwerfen; ein einen Tag altes Modell ohne Elo-Zeile ist einfach ein Modell, für das noch niemand gestimmt hat.

Der zu vermeidende Fehler besteht darin, den Vergleich 1.151 gegen nichts als Sieg für eine der beiden Seiten zu werten. Krea 3 hat eine Zahl und Images 2.6 nicht, was etwas über den Messkalender aussagt, nicht über die Modelle. Der Vergleich, der dies tatsächlich entscheiden wird, kommt, wenn die AA-Boards eine 2.6-Zeile hinzufügen – und wenn sie das tun, ist die Zahl, auf die man achten muss, ob sie 1.199 übertrifft, denn dort steht OpenAIs eigener Vorgänger, und ungefähr dort muss ein spezialisierter Editor geschlagen werden, um einen Wechsel zu rechtfertigen.

Bis dahin ist der günstigste Weg, eine echte Antwort zu bekommen, deine eigenen zwanzig Bearbeitungen durch beide laufen zu lassen und die zu zählen, die du ausliefern würdest. Das kostet etwa zwei Dollar. Es ist außerdem der einzige derzeit verfügbare Test, der nicht jemandes Marketing ist.