Krea 3: Unter 8 Sekunden pro Bearbeitung, 0,06 $ pro Bild und eine Referenzanzahl, auf die Krea sich nicht einigen kann

Krea veröffentlichte Krea 3 am 15. Oktober 2026, und das Verkaufsargument ist ein Tauschgeschäft statt einer Fähigkeit. Der Launch-Post beginnt mit dem Eingeständnis, dass Bearbeitungsmodelle gut wurden und dann langsam und teuer wurden, und bietet Krea 3 als die andere Seite dieses Tauschgeschäfts an: Die meisten Bearbeitungen sind in weniger als 8 Sekunden Ende-zu-Ende bei nativem 2K abgeschlossen, für 0,06 $ pro Bild. Die unternehmenseigene Vergleichstabelle listet Nano Banana Pro mit 33 Sekunden und 0,135 $ pro Bild und GPT Image 2 mit 90 Sekunden und 0,22 $ auf, gemessen an Kreas eigenem Bearbeitungsverkehr zwischen dem 24. September und dem 1. Oktober 2026. Das ist ein Anbieter, der über Wettbewerber spricht und dabei vom Anbieter erhobene Medianwerte verwendet, und das sollte man als solches lesen — aber die zugrunde liegende Behauptung, dass eine Bearbeitung jetzt weniger als eine Sekunde der Geduld eines Designers pro ausgegebenem Cent kostet, ist der Grund, warum der Launch eines kleinen Modells eine Stunde Ihrer Zeit wert ist.

Die beiden Dinge, die geklärt werden müssen, bevor Sie irgendetwas auf Krea 3 aufbauen, sind, wie viele Referenzbilder Sie tatsächlich verwenden dürfen und was jedes einzelne kostet. Kreas eigene Seiten beantworten die erste Frage auf drei verschiedene Arten, und die zweite Antwort ist ein Zähler.

Was Krea 3 tatsächlich ist und was es nicht ist

Krea 3 ist ein Bearbeitungsmodell, kein Generator, dem ein Bearbeitungsmodus nachträglich angeflanscht wurde. In der Beschreibung der API selbst heißt es, es „folgt Anweisungen in einfacher Sprache: Du sagst, was sich ändern soll und was gleich bleiben soll“ – und es generiert auch allein aus Text, wenn du kein Referenzbild sendest, doch die Generierung ist Nebensache. Die Darstellung auf der Produktseite ist noch enger gefasst: Es bearbeitet, es ändert nur, was du verlangst, es rendert nativ in 2K, was Krea mit einem Beispiel in 2736 × 1536 Pixeln veranschaulicht.

Drei Dinge in der API sind das eigentliche Produkt, und keines davon ist der Preis:

• Regionale Bearbeitung. Ein regional_edit/ Flag regeneriert nur die Teile des Frames, die geändert werden müssen, und lässt den Rest pixelgenau. Kreas Dokumentation empfiehlt es für verkettete Bearbeitungen – das Umfärben oder Austauschen eines Objekts, das Korrigieren eines Details, das Ändern von Text auf einem Schild – und warnt, dass gewöhnliche (Ganzbild-)Bearbeitungen Artefakte anhäufen, wenn man die eigene Ausgabe des Modells weiterbearbeitet.

• Zwei Denkmodi. thinking_mode/ ist entweder fast/, der Standard, der den Prompt erweitert und generiert, oder high/, der einen stärkeren Reasoning-Durchlauf einlegt, um Multi-Referenz- und mehrstufige Bearbeitungen zu planen, bevor generiert wird. Kreas Empfehlung ist, high/ zu verwenden, wenn ein schnelles Ergebnis die Anfrage verfehlt hat.

• Referenzkomposition. Die Fähigkeit, mit der Krea in den sozialen Medien vorangeht: Man gibt ihr ein Gesicht, ein Outfit und einen Raum als separate Eingaben, und sie setzt eine Szene zusammen, wobei die Identität der Person und das Grading stabil bleiben. Kreas Blog demonstriert das mit einem Prompt, der wie ein Castingblatt klingt – reproduziere die vier Charaktere aus den Referenzen exakt, ändere nur ihre Posen.

Nicht im Lieferumfang: offene Gewichte. Krea 2, veröffentlicht am 12. Mai 2026, brachte offene Checkpoints und eine Community-Lizenz mit. Bei Krea 3 ist das nicht der Fall, und Self-Hosting ist ein Enterprise-Thema. Ebenfalls nicht im Lieferumfang enthalten, Stand 16. Oktober 2026: ein einziger unabhängiger Score. Krea 3 erscheint in keinem öffentlichen Leaderboard für Bildbearbeitung, was für ein Modell, das einen Tag alt und nur über einen Beta-Workspace zugänglich ist, nicht überraschend ist.

Das Referenzlimit beträgt drei verschiedene Zahlen auf drei Krea-Seiten.

Dies ist der Befund, der verändert, wie du das Budget für das Modell planst, und er bedarf keines Benchmarks, um festgestellt zu werden – nur das Lesen der Seiten in einem Zug.

• Der Launch-Beitrag und seine FAQ: „Bis zu 6 Referenzbilder pro Bearbeitung.“

• Die Produktseite: „Bis zu acht Referenzen. Ein Bild. Menschen, Produkte, Orte und Stile per Nummer referenzieren.“

• Die API-Referenz: Das image_urls/-Array akzeptiert „bis zu 8“ – doch bei fünf oder mehr Referenzen in einer einzigen Anfrage wird jede Referenz auf höchstens 1536 px an ihrer längsten Seite skaliert, und die Doku sagt dir ganz offen, dass du „für Referenzen in voller Detailtiefe vier oder weniger senden“ solltest.

Das sind drei verschiedene Produkte. Ein Designer, der die Produktseite liest, plant ein Shooting rund um acht Referenzen und deren feine Details. Ein Entwickler, der die API-Referenz liest, erfährt, dass ab der fünften Referenz eine herunterskalierte Referenz kommt und dass die Zahl, an der man sich beim Design orientieren sollte, tatsächlich vier ist. Und ein Team, das Zero Data Retention benötigt – Krea 3 unterstützt dies für Enterprise-Workspaces über einen X-Api-Zero-Data-Retention: 1/-Header –, bekommt eine harte Obergrenze von 4 Referenzen pro Anfrage, denn in diesem Modus muss jede Referenz als Base64-Data-URI gesendet werden.

Die Interaktion mit Identität ist der Teil, der dich bremsen sollte. Der ganze Sinn der Aufteilung in Charakter/Outfit/Ort ist, dass das Gesicht die Komposition übersteht. Der Pfad mit fünf oder mehr Referenzen ist genau der Pfad, auf dem Kreas eigene Doku das Gesicht neu skaliert, das du bewahren wolltest.

Was ein Krea 3 Edit kostet, durchgerechnet

Die API-Referenz veröffentlicht eine Preisliste, die pro Komponente statt pro Bild gilt, und die Komponenten stapeln sich:

• Grundpreis — 0,03 $ für eine 1K-Ausgabe, 0,06 $ für eine 2K-Ausgabe.

• Jedes Referenzbild — +0,02 $, wenn die Referenz 1K ist, +0,07 $, wenn sie 2K ist, berechnet bei beiden Ausgabegrößen.

• hoch/ Denkmodus — +0,02 $ pro Generierung.

Rechnet man das weiter, kippt die Schlagzeile schnell. Eine Referenz bei 2K kostet $0,13. Vier Referenzen bei 2K – die Anzahl, die Kreas eigene Doku als Obergrenze für volle Detailtiefe bezeichnet – kosten $0,34. Sechs Referenzen bei 2K, die Zahl aus dem Launch-Post, kosten $0,48 und im High-Thinking-Modus $0,50. Die Zahl „$0,06 pro Bild“, die alle zitieren werden, ist der Preis für die einfachstmögliche Bearbeitung: ein 2K-Output, dem nichts angehängt ist.

Im Katalogmaßstab ist es im Vergleich zu Kreas eigener Gegenüberstellung immer noch günstig – Kreas Tabelle setzt 100.000 Bearbeitungen mit Krea 3 in 2K bei 6.000 $ pro Monat gegen 13.500 $ für Nano Banana Pro und 22.000 $ für GPT Image 2 an –, aber diese Tabelle ist ausdrücklich „Listenpreis pro Bild, ohne Bildreferenzen“. Bei sechs 2K-Referenzen pro Bearbeitung landen dieselben 100.000 Bearbeitungen bei nahezu 48.000 $. Ob der Referenzzähler 40 % oder 800 % Ihrer Rechnung ausmacht, hängt vollständig davon ab, wie viele Bilder Ihre Pipeline anhängt, und das ist eine Frage Ihres Workflows, nicht des Modells.

Die Abrechnung schweigt ebenfalls zu einem Punkt, den die Dokumentation aufwirft. Eine Referenz, die als fünfte oder später gesendet wird, wird auf höchstens 1536 px verkleinert. Die Preisliste berechnet $0.07 für eine 2K-Referenz. Krea gibt nicht an, ob eine Referenz, die das Modell selbst herunterskaliert hat, weiterhin zum 2K-Tarif abgerechnet wird. Bei einer Bearbeitung mit sechs Referenzen bedeutet diese Unklarheit $0.14 pro Aufruf – ein Viertel der Rechnung – und es lohnt sich, eine E-Mail zu schreiben, bevor Sie ein Budget festlegen.

Die Geschwindigkeitsangabe und die Fußnote darunter

Unter 8 Sekunden von Anfang bis Ende, Warteschlange inklusive – das ist die Behauptung, mit der Krea wirbt, und die dazugehörige Fußnote ist ungewöhnlich konkret: Die Konkurrenzzeiten stammen aus den Medianwerten der Zeit von der Anfrage bis zum fertigen Bild für Bearbeitungsaufträge, die zwischen dem 24. September und dem 1. Oktober 2026 auf Kreas eigener Plattform ausgeführt wurden. Das ist kein neutraler Benchmark, und Krea gibt auch nicht vor, dass es einer wäre – im selben Diagramm heißt es, die Preise seien „Listenpreise pro Bild, ohne Bildreferenzen“, und genau das ist die Einschränkung, die für Krea 3 selbst entscheidend ist.

Der ehrliche Stand der Zahl: Keine dritte Partei hat sie reproduziert, und Kreas eigene Unterlagen enthalten mindestens einen weiteren Latenzwert für dasselbe Modell auf einer anderen Seite, der gegen eine andere Gruppe von Wettbewerbern erhoben wurde. Miss sie mit deinen Prompts bei deiner Referenzzahl, denn die Referenzzahl ist die Variable, die sowohl die Sekunden als auch die Cent verändert.

CPI-Bench: die Launch-Nummer, die wir nicht finden konnten

In der Berichterstattung über die Markteinführung von Krea 3 kursiert ein CPI-Bench-Score für das Modell – ein Wert im Bereich von 4,8 von 5, präsentiert als realitätsnaher Benchmark für Bildbearbeitung. Wir konnten ihn nicht finden. Er steht weder im Startbeitrag noch auf der Produktseite noch in der API-Referenz, und eine nicht mehr existierende CPI-Bench-Rangliste wird von keiner Suchmaschine, die wir von hier aus erreichen können, zurückgegeben. Das ist kein Beweis dafür, dass er nicht existiert; Kreas Produktseite hat einen FAQ-Bereich, der clientseitig gerendert wird, und das Modell wurde Ende August 2026 öffentlich vorab gezeigt, daher könnte die Zahl durchaus irgendwo zu finden sein, wo wir sie nicht laden können.

Was das für Sie bedeutet, ist einfacher als das Rätsel: Setzen Sie keine CPI-Bench-Zahl in ein Beschaffungsdokument. Die einzigen Angaben zu Krea 3, die heute irgendjemand überprüfen kann, sind die von Krea selbst veröffentlichte Preisliste, die von Krea selbst festgelegten Referenzgrenzwerte und die von Krea selbst gemessenen Zeiten. Alles andere an diesem Modell wurde bisher von niemandem außer seinem Hersteller einer Prüfung unterzogen — und dazu gehört auch die Aussage zur Zusammensetzung, die der eigentliche Grund für seine Verwendung ist.

Wo ein Router passt – und wo nicht

OrcaRouter routet Krea 3 nicht. Es ist nicht in unserem Katalog. Krea 3 wird über Kreas eigene API aufgerufen, die sich im Early Access befindet und einen Arbeitsbereich in der Krea-3-Beta erfordert; die App und API des Anbieters stellen es bereit, ebenso wie mehrere Drittanbieter-Plattformen, die Krea auf seiner Launch-Seite nennt. Nichts in diesem Beitrag verlangt von Ihnen, etwas anderes zu glauben.

Was Ihnen das hinterlässt, ist eine Integrationsfrage mit vertrauter Gestalt. Ein nur per Beta-Zugang erreichbarer Endpunkt mit drei veröffentlichten Referenzgrenzwerten und einem Zähler pro Referenz ist der richtige Ort für Arbeit, die Sie sich leisten können, erneut auszuführen – nicht für Arbeit, die Sie einem Kunden für Freitag versprochen haben. Die Modelle, die Sie bereits gemessen haben, gehören an einen einzigen Endpunkt, der über 200 Modelle abdeckt ohne Aufschlag auf die Listenpreise der Anbieter, sodass der Tag, an dem Krea 3 die Beta verlässt, eine Routing-Änderung ist und nicht ein neuer Vertrag, ein neues SDK und eine neue Abrechnungsbeziehung. Bis dahin ist automatisches Failover, das einen fehlgeschlagenen Aufruf zu einem Backup-Modell umleitet statt in Ihre Job-Warteschlange, genau das, was verhindert, dass die schlechten Nachmittage einer Beta zu Ihrem Incident Report werden.

Krea 3 ist das interessanteste Bearbeitungsmodell der Woche und möglicherweise das unhandlichste, um damit zu planen. Die Fähigkeit – getrennte Referenzen für eine Person, ein Kleidungsstück und einen Ort, zu einem Frame zusammengesetzt, wobei die Identität erhalten bleibt – ist der Teil, der wirklich neu ist, und genau der Teil, den Kreas Fünf-Referenzen-Regel zur Größenanpassung und die Vier-Referenzen-Obergrenze von Zero Data Retention beschneiden. Lies das Referenzlimit vor dem Preis und lies deinen eigenen Workflow vor beidem. Dann führe einen echten Katalogauftrag damit durch, zähle die Referenzen und schau, ob die Rechnung wie $0.06 oder wie $0.48 aussieht.

Diese Kluft zwischen dem, was eine Anzeigetafel misst, und dem, was ein Deployment vorfindet, ist der Grund, warum die Aufzeichnung zählt: Die dokumentierten KI-Ausfälle und Agent-Vorfälle rund um Modelle dieser Klasse finden sich in dem OrcaRouter AI Incident Archive, wo jeder Eintrag seine eigenen Quellen, seinen Schweregrad, seinen Konfidenzgrad und seine Kennzeichnung als strittig mitführt.