Images 2.6 vs Krea 3: un generalista que ahora anima frente a un editor que solo edita

Busca "Images 2.6 vs Krea 3" y obtendrás páginas sobre MAI-Image-2.6 de Microsoft, porque dos modelos ya disponibles comparten un número y nadie se ha molestado en desambiguarlos. Así que empecemos por ahí. Images 2.6 es de OpenAI, desplegado en ChatGPT, Codex y la API el 4 de noviembre de 2026 —un día antes de que se escribiera esto— en dos variantes de API, GPT-Image-2.6 Sunburst para calidad y GPT-Image-2.6 Flare para velocidad. Krea 3 es el modelo de edición de Krea, activo desde el 15 de octubre de 2026, vendido ante todo como editor y no como un generador con una caja de edición añadida a la fuerza. No son realmente la misma categoría de producto, y la comparación resulta más útil una vez que aceptas eso: uno es una función de plataforma con dos caras de API, el otro es una tarifa especializada.

Esa diferencia decide casi todo lo que sigue. Images 2.6 hereda una enorme base instalada, añade generación de GIF animados e imágenes de referencia reutilizables dentro de ChatGPT, y llega con una tarificación basada en tokens que no ha cambiado desde la generación 2.5. Krea 3 hace una sola cosa —edición de imágenes por regiones a 2K nativos— y la vende a un precio fijo por edición con recargos por cada imagen de referencia que adjuntes. Si compras un asistente creativo, la primera es la opción predeterminada más segura. Si compras un paso de edición de producción que se ejecuta un millón de veces, la segunda es la que tiene una tarifa que puedes prever.

El estado honesto de la tabla de clasificación

Aquí es donde los dos modelos difieren de verdad en cuanto a verificabilidad, y va justo en la dirección contraria a la que cabría esperar.

Krea 3 ya tiene cifras independientes. En el tablero AA-Image-Editing v2.1 de Artificial Analysis, consultado el 5 de noviembre de 2026, Krea 3 (Ultra) se sitúa en 1,151 Elo con 5,573 muestras — a la par de Nano Banana 2.1 y MAI-Image-2.6, que registran el mismo 1,151 en los puestos del cuatro al siete. La modalidad más económica Krea 3 (Fast) obtiene 1,125. Son de terceros, basados en preferencia humana, y sustituyeron la imagen exclusiva del proveedor que existía en el lanzamiento, cuando el tablero no tenía ninguna fila de Krea.

Images 2.6 no tiene ninguna cifra independiente de ningún tipo. Ni en AA-Image-Editing v2.1, ni en AA-Image-T2I v2.1, ni en Arena. Una lectura completa de ambas tablas de imágenes de Artificial Analysis el 5 de noviembre de 2026 devuelve filas para GPT Image 2.5 Sunburst (1,199 en edición, 1,224 en texto a imagen), GPT Image 2.5 Flare y GPT Image 2 (high) con 1,137 y 1,188, y nada para 2.6. El modelo tiene un día de vida y las tablas son sistemas Elo alimentados por miles de votos por pares, así que esto es un retraso, no un veredicto. Pero significa que cualquier frase del tipo «Images 2.6 supera a Krea 3» carece actualmente de respaldo en cualquier medición que alguien haya publicado.

Lo que puedes comparar es el modelo padre. Si 2.6 simplemente mantiene la posición de su predecesor, el punto de referencia relevante es GPT Image 2.5 Sunburst con 1,199 en edición —48 Elo por encima de Krea 3 Ultra, una diferencia muy fuera de los intervalos de confianza de ambos modelos. La propia afirmación de OpenAI es que 2.6 no retrocedería; afirma que Sunburst está ajustado para "una mayor consistencia de imagen entre ediciones" en calidad media y alta. Es una afirmación sobre una propiedad que las tablas de Elo recompensan, pero no aíslan.

Cuánto cuesta realmente una edición

Esta es la parte en la que las dos tarifas son menos comparables, así que vale la pena hacer el cálculo con un trabajo realista: toma una foto de producto en 2K, adjunta dos imágenes de referencia en 1K y solicita un único cambio regional.

• Krea 3 — 0,06 $ por la salida en 2K, más 0,02 $ por cada referencia en 1K, es decir, 0,10 $. Si añades el modo de razonamiento "high", son 0,12 $. Con cuatro referencias en 2K en lugar de dos en 1K, sube a 0,34 $, una cifra que conviene recordar cuando un brief dice "igualad estos cuatro ángulos".

• GPT-Image-2.6 Sunburst — se factura por tokens, no por imágenes. La entrada de texto cuesta $5 por millón de tokens (en caché $1.25), la entrada de imagen $8 por millón (en caché $2), la salida de imagen $30 por millón. OpenAI no publica un precio fijo por imagen, así que la cifra honesta es una estimación a partir del presupuesto de tokens de salida: aproximadamente $0.053 en alta calidad para una salida de clase 1024, $0.094 en xhigh, $0.21 en max. Esos presupuestos de tokens se arrastran de la generación 2.5, que es la mejor aproximación disponible y no una cifra publicada de la 2.6.

• Batch — Las tarifas publicadas por OpenAI para tokens por lotes son aproximadamente la mitad ($2.50 / $4.00 / $15.00 por millón), pero las páginas de modelo de las variantes 2.6 indican que /v1/batch no es compatible, por lo que el descuento no está disponible actualmente para este modelo. Krea no publica ningún descuento equivalente.

La forma del riesgo es lo que importa. Con una edición, los dos están dentro de unos pocos centavos y la comparación es ruido. Con cien mil ediciones al mes, el precio de Krea es fijo y conocido, mientras que la factura de 2.6 fluctúa con el presupuesto de tokens que implica tu ajuste de calidad, y el ajuste es un parámetro por solicitud, lo que significa que un solo valor predeterminado descuidado puede mover una factura mensual por 4× sin que nadie cambie una línea de código de la aplicación.

Ahí es también donde un enrutador se gana su sitio en lugar de ser un simple argumento de conversación. OrcaRouter traslada el precio de lista del proveedor con un 0% de margen, así que la tarifa por token de OpenAI que ves es la de esta página y la de tu factura, sin ningún diferencial añadido por medio. Lo útil con un modelo tan reciente es ponerlo detrás de la misma clave que los proveedores establecidos en los que ya confías —GPT-Image-2.5 Sunburst y Flare, GPT Image 2, Imagen 4 y la línea flash-image de Gemini están todos en el catálogo— y dejar que la conmutación automática por error te cubra el día en que el nuevo endpoint te limite la tasa de solicitudes. Estás midiendo un modelo de un día contra uno conocido, y preferirías no hacerlo con una ruta de producción que tiene un único punto de fallo.

Donde Krea 3 es realmente la mejor herramienta

Tres cosas, y son concretas.

Krea 3 se entrenó para editar, no se adaptó a ello. Lo que afirma el proveedor es que solo renderiza la región modificada en lugar de redibujar el fotograma completo, y por eso la edición por regiones es la interacción predeterminada en vez de una máscara que uno dibuja y espera que el modelo respete. En el trabajo de producto, esa es la diferencia entre que una etiqueta sobreviva a una edición y que la etiqueta se vuelva a rotular sin avisar; y volver a rotular es el tipo de fallo que hace que los equipos dejen de confiar por completo en un editor.

También incluye 251 presets de lanzamiento, lo que suena a adorno para consumidores y no lo es: de día a noche, blockout, boceto, cambio de aspecto, nuevo cielo, pantalla verde. Un preset es un prompt que alguien ya ajustó, y para un estudio que aplica las mismas cinco transformaciones a un catálogo, eso es una semana de ingeniería de prompts que te ahorras.

Y su historia de latencia es un número fijo por edición que puedes incluir en un diseño de colas. Krea afirma que la mayoría de las ediciones terminan en menos de 8 segundos de extremo a extremo a 2K nativo. Nadie ha medido eso de forma independiente —es un dato reportado por el proveedor—, pero la estructura de la afirmación (un límite a una resolución fija) es más útil para la planificación de capacidad que una afirmación de aceleración porcentual frente a una línea base sin nombre.

Lo que Krea 3 no hace es generar. No hay fila de texto a imagen para él en el tablero AA T2I porque no existe un modo de texto a imagen. Necesita una imagen de origen. Si tu flujo de trabajo parte de un prompt, necesitas un generador delante de él, y eso cambia por completo la comparación de costos: ahora estás pagando dos modelos.

Donde Images 2.6 toma la delantera

Images 2.6 es el único de los dos que puede partir de la nada, y es el único con animación.

La función GIF es lo más destacado del lanzamiento del 4 de noviembre: ChatGPT ahora puede crear un GIF animado en bucle a partir de un prompt o una foto subida, en un solo paso, con control de la velocidad de reproducción y edición fotograma a fotograma después. Que la API devuelva archivos animados es una cuestión aparte y actualmente no tiene respuesta: las páginas de modelos de OpenAI enumeran la salida de imágenes y remiten a la guía de imágenes para la "salida de GIF animado", pero ninguna prueba pública ha confirmado que un GIF vuelva de una /v1/images/generations llamada. Considera la compatibilidad con GIF de ChatGPT como ya disponible y la compatibilidad con GIF de la API como no verificada.

El resto del lanzamiento tiene más consecuencias para los desarrolladores que el GIF. Images 2.6 añade exportación SVG, ediciones guiadas por anotaciones (envía una imagen anotada y el modelo edita donde dibujaste), imágenes de referencia reutilizables y un parámetro de complejidad que controla cuánto presupuesto de planificación dedica el modelo a una solicitud — la recomendación de OpenAI es empezar en bajo y subirlo cuando una escena tiene varias restricciones que interactúan. La exportación SVG en particular es un cambio de categoría: un editor que genera rutas vectoriales sirve para trabajo de logotipos e iconos que un editor de ráster no puede abordar a ningún nivel de calidad, y Krea 3 no tiene equivalente.

La afirmación sobre el volumen merece repetirse con su etiqueta correspondiente: OpenAI dice que los usuarios ahora generan más de 4000 millones de imágenes por semana entre ChatGPT y la API, frente a 3000 millones en septiembre de 2026. Es una cifra de la empresa, sin desglose publicado por función y sin garantía de que ambos recuentos se definan de la misma manera.

¿Cuál poner en el pipeline?

Si tu trabajo consiste en editar imágenes existentes a gran escala — retoque de catálogos, cambios regionales en fotografía de producto, rediseñar el estilo de un conjunto que ya existe —, Krea 3 es la compra más predecible. Precio fijo por edición, salida nativa en 2K, un Elo medido de 1.151 en una clasificación independiente y un diseño que considera la preservación de la zona no modificada como el objetivo, y no como un extra.

Si tu trabajo es generación con edición incorporada — ideación, variantes de marketing, cualquier cosa que parta de una frase — Images 2.6 es el único de los dos que aplica, y las funciones de edición de SVG y de marcado lo convierten en algo más que una comodidad de chatbot. La ausencia de un benchmark independiente es una razón para pilotarlo, no una razón para descartarlo; un modelo con un día de vida y sin fila en Elo es simplemente un modelo por el que nadie ha votado todavía.

El error que hay que evitar es considerar que la comparación de 1.151 frente a nada es una victoria para cualquiera de los dos bandos. Krea 3 tiene una cifra e Images 2.6 no, lo que dice algo sobre el calendario de mediciones, no sobre los modelos. La comparación que realmente lo resolverá llegará cuando las tablas de AA añadan una fila de 2.6; y cuando lo hagan, la cifra que hay que observar es si supera 1.199, porque ahí es donde se sitúa el propio predecesor de OpenAI y, más o menos, donde hay que superar a un editor especializado para justificar el cambio.

Hasta entonces, la forma más barata de obtener una respuesta real es pasar tus propias veinte ediciones por ambos y contar las que enviarías. Eso cuesta unos dos dólares. También es la única prueba disponible actualmente que no es el marketing de alguien.