Krea 3, 편집 1회당 $0.06으로 상륙… 이미지 편집에 스톱워치를 들이대다

에서 흥미로운 숫자는 Krea 3가격이 아니다. 그것은 스톱워치다. Krea는 Krea 3를 2026년 10월 15일에 이미지 편집 모델로 출시했으며, 스스로 내세운 헤드라인은 지연 시간 주장이다: 대부분의 편집이 네이티브 2K에서 종단 간 8초 이내에 돌아오고, 이미지당 $0.06이다. 이와 대조적으로, 회사 자체 비교 차트는 Google의 Nano Banana Pro를 33초와 이미지당 $0.135에, OpenAI의 GPT Image 2를 90초와 $0.22에 둔다. 그 두 수치는 Krea의 것이며 Krea 자체 트래픽에서 측정된 것으로, 새로운 체크포인트에 대한 각주에 불과했을 법한 모델 출시를 자세히 읽을 가치가 있게 만드는 이유다 — 이 세대의 편집기에서 처음으로 카탈로그 작업의 가격이 센트가 아니라 초로 정해지기 때문이다.

이 글에서 Krea에서 나온 모든 내용은 Krea의 것으로 표시되어 있습니다. 아직 Krea 3에 대한 독립적인 벤치마크는 없고, 어느 제3자도 그에 대한 측정된 편집 시간을 발표하지 않았습니다. 그 격차야말로 이 이야기 밑에 깔린 이야기의 전부입니다.

10월 15일에 실제로 출시된 것

Krea 3는 편집 모델이지, 편집 모드를 덧붙인 생성기가 아니다. Krea 자체 FAQ도 이 점을 직설적으로 말한다. 이 모델은 “편집을 위해 학습되었으며”, 더 큰 무언가를 증류한 복사본이 아니고, 전체 프레임을 다시 그리는 대신 변경하는 영역에 컴퓨팅을 사용한다. 공급업체는 바로 여기에서 속도가 나온다고 말한다 — 먼저 영역을 찾고, 바뀌는 부분만 렌더링하는 것 — 그리고 이것이 정확도 주장 뒤에 있는 동일한 메커니즘이다.

공급업체가 밝힌 대로 공개된 기능 목록:

• 네이티브 2K 출력, Krea 자체 예시는 2736 × 1536 픽셀로 제시됩니다. 1K도 절반 가격에 제공됩니다.

• 출시 게시물에 따르면 편집당 최대 6개의 참조 이미지입니다. 제품 페이지는 사람, 제품, 장소, 스타일을 가리키기 위한 번호 이미지 프롬프트 스타일과 함께 "최대 8개의 참조"를 별도로 광고합니다. 두 숫자는 같은 사이트의 두 페이지에 있으며 Krea는 이를 서로 맞추지 않았습니다.

• 영역 한정 편집. 박스를 그리고 무엇이 바뀌는지 설명하면, 나머지 프레임은 원래 그대로 유지되어야 합니다 — Krea가 강조하듯, 제품 라벨과 로고까지 포함해서요.

• 일련의 편집 전반에 걸친 캐릭터 일관성, 그리고 여기에 더해지는 스타일 참조.

• 소비자용 앱에서의 음성 기반 편집: 사진을 보내고 이어서 음성 메모를 보내면, 문장을 다 끝내기도 전에 편집본이 돌아옵니다.

• 낮에서 밤까지, 블록아웃, 스케치, 리스킨, 새로운 하늘, 그린 스크린을 내세운 251개의 출시 프리셋.

소비자 가격 페이지는 명명이 다소 느슨해지는 곳입니다: 같은 모델이 Krea의 요금제 표에서는 Krea 3 Beta로 나타나지만, 출시 페이지와 블로그에서는 그냥 Krea 3라고 부릅니다. 설정에 작성하는 식별자는 가정하기보다 검증할 대상으로 다루세요.

출시 페이지에서는 앞세우지 않지만 개발자 문서에서는 앞세우는 수치가 하나 더 있습니다. $0.06은 참조 이미지가 전혀 첨부되지 않은 2K 출력의 기본 가격입니다. Krea의 API 레퍼런스는 참조 이미지 가격을 별도로 매깁니다. 각 1K 참조 이미지는 $0.02, 각 2K 참조 이미지는 $0.07을 기본 가격에 추가하며, 이는 출력 크기가 어느 쪽이든 마찬가지입니다. 더 느린 "high" 사고 모드로 편집을 실행하면 생성당 $0.02가 더 붙습니다. 따라서 2K 참조 네 개를 포함한 2K 편집 비용은 $0.06 + $0.28, 즉 $0.34입니다. 헤드라인 요금으로 카탈로그 작업 규모를 산정하기 전에 알아둘 만한 숫자입니다. Krea 자체 API 문서에서도 접근을 얼리 액세스로 분류하며, Krea 3 베타 내부의 워크스페이스에서만 호출할 수 있고, 접근 권한은 셀프서비스가 아니라 요청해야 합니다.

속도 차트를 주의 깊게 읽으십시오

Krea는 자사의 편집기 비교를 두 번 게시하는데, 그 두 게시물은 서로 일치하지 않습니다.

런칭 블로그의 비교 표에는 Nano Banana Pro가 33초, GPT Image 2가 90초로 나와 있으며, 각주에서는 이것이 2026년 9월 24일부터 10월 1일 사이에 Krea에서 실행된 편집 작업에 대해 요청부터 완성 이미지까지 걸린 중앙값 시간이고 대기 시간이 포함된다고 설명합니다. 제품 페이지의 나란히 보기 애니메이션은 또 다른 숫자 쌍을 사용합니다 — Nano Banana Pro는 26.8초, GPT Image 2.5 Sunburst는 39.9초 — 그리고 이를 각 모델의 12개 이미지 배치에 대한 요청부터 결과까지의 중앙값 시간이라고 설명합니다. 같은 페이지의 별도 문구에는 GPT Image 2.5 가격이 "검증 대기 중인 초안 추정치"라고 되어 있습니다.

그건 스캔들은 아니지만, 기억해 둘 만한 공개된 사실입니다. 경쟁사의 지연 시간을 측정하려고 자신의 트래픽을 그쪽으로 돌리면, 그 모델이 당신의 인프라에서, 당신의 프롬프트로, 그 시간대에 어떻게 작동하는지 알 수 있습니다 — 이는 실제이면서 유용한 숫자지만, 독립적인 지연 시간 벤치마크와는 같지 않습니다. OpenAI의 에디터들에 대한 39.9초와 90초 사이의 편차는 비교에서의 불확실성의 크기이며, 이는 Krea가 광고하는 격차보다 더 큽니다.

두 페이지 모두에서 변함없이 유지되는 것은 Krea 3 자체에 관한 주장입니다: 엔드 투 엔드로 8초 미만, 2K에서, 이미지당 $0.06. 바로 이 수치를 가장 먼저 테스트해야 합니다, 전체 제안이 바로 이것에 달려 있기 때문입니다.

정밀도 주장과 그것이 측정되는 방식

피치의 후반부는 모델이 손대지 않는 부분이다. Krea는 정밀도를 편집 영역 밖의 픽셀 중 변경되지 않고 남은 픽셀의 비율로 정의한다. 이는 출력 크기 차이가 변경으로 간주되지 않도록 최적 정렬 후 1/4 해상도에서 비교하며, 동일한 이미지와 동일한 프롬프트에 대해 2K에서 모델당 한 번씩 시도하고, 테스트에서는 Krea 3가 "Precise" 모드로 실행된다.

그 점에 대해 두 가지는 말할 가치가 있습니다. 첫째, 그것은 스스로 실행한 비교입니다 — Krea가 프롬프트와 이미지와 모드를 선택했습니다. 둘째, 그 지표 자체는 이 문제에 맞는 올바른 지표입니다. 프로덕션에서 편집을 망치는 실패는 형편없는 소파가 아니라, 미묘하게 스타일이 바뀐 러그, 다른 창밖 풍경, 그리고 이제 살짝 잘못 읽히는 로고와 함께 돌아온 좋은 소파입니다. 박스 밖의 변경되지 않은 픽셀에서 좋은 점수를 받는 모델은 누가 테스트를 실행했든, 실무자들이 실제로 불평하는 바로 그 문제를 해결하고 있는 것입니다.

Krea의 자체 작업 예시들은 바로 그 점에 기대고 있습니다: 방 안의 좌석 배치를 바꾸면서도 러그와 전망, 구석에서 책 읽는 사람은 그대로 두기; 기술 선화와 6색 팔레트를 각 색이 브리프가 지정한 자리에 놓인 건축 사진으로 바꾸기; 같은 출연진을 새로운 조명 아래 새로운 거리에 세우기.

$0.06이 카탈로그 작업에 미치는 영향

이미지 편집 가격은 한동안 이미지당으로 책정되어 왔으므로, 여기서 흥미로운 변화는 단위가 아니라 비율입니다. Krea가 출시 페이지에서 제시한 자체 물량 계산은 100,000장짜리 한 달을 $0.06과 $0.135로 비교해 $6,000 대 $13,500이라는 결과에 이릅니다. 두 수치 모두 업체의 계산으로 보아야 합니다. 실제로 그렇기 때문입니다. 그 유보에도 불구하고 논리의 골격은 살아남습니다. $0.135에서는 편집이 일정을 잡아야 하는 신중한 행동이고, $0.06에서는 다섯 번 실행해 가장 좋은 것을 고를 수 있는 일이므로, 이는 청구서가 아니라 워크플로를 바꿉니다.

또한 재시도에 드는 비용도 바꾼다. 첫 번째 시도에서 라벨을 놓치면, 6센트를 더 쓰는 건 아무도 고민할 필요가 없는 결정이다. 그게 22센트라면, 누군가는 고민해야 한다.

릴리스에 포함되지 않은 것은 무엇입니까?

세 가지 부재가 오늘 주장할 수 있는 것의 한계를 규정한다.

오픈 가중치는 없습니다. Krea의 자체 FAQ에 따르면 셀프 호스팅은 엔터프라이즈 플랜에서 사용할 수 있으며, 자체 클라우드의 자체 GPU에서 실행됩니다. 이는 다운로드라기보다 라이선스 논의에 해당합니다. Krea 3에 관한 내용은 공개 저장소에 없습니다.

독립적인 벤치마크는 없습니다. 어떤 제3자도 Krea 3에 대한 Elo, 맞대결, 또는 측정된 지연 시간을 발표한 적이 없습니다. 이 글의 모든 성능 수치는 Krea로 거슬러 올라가며, 경쟁 모델에 대한 비교 수치 역시 Krea가 수집한 것입니다.

공개된 아키텍처는 없다. Krea는 이 모델이 새롭고 증류된 것이 아니라 편집을 위해 학습되었으며, 변경된 영역만 렌더링한다고 말한다. 그러나 매개변수 수, 논문, 학습 세부 사항을 전혀 공개하지 않았기 때문에 속도 주장의 배경이 되는 메커니즘은 사양이 아니라 설명에 불과하다.

이와는 대조적으로, 이번 발표에는 실질적인 제3자 신호가 하나 있는데, 그것은 벤치마크가 아니라 고객이다. Pixelcut의 공동 창업자 겸 CEO는 자신의 팀이 유료 사용자들 앞에서 초기 체크포인트를 선보였고, 특히 제품 사진의 조명이 두드러졌다고 말한 바 있다. 그것은 평가가 아니라 파트너의 추천사이며, 그렇게 읽어야 한다. 그러나 그것은 출시 전에 고객들 앞에 모델을 내놓은 사람의 주장이며, 이는 보통 리더보드의 한 줄이 알려주는 것보다 더 많은 것을 말해준다.

어디로 전화할 수 있는지, 그리고 이 블로그가 어디에 있는지

Krea 3는 Krea 자체 앱과 API에서 서비스 중이며, 공급업체는 파트너 플랫폼에서도 이를 제공한다고 말합니다. 모델이 아니라 접근 경로를 선택하는 상황이라면, 유용한 질문은 이미 사용 중인 편집기들이 앞으로 시험해 볼 편집기와 같은 키 뒤에 있는지입니다. 왜냐하면 모델마다 별도 계약이 필요한 편집 파이프라인은 아무도 실험하지 않는 파이프라인이기 때문입니다.

우리에 대해 솔직히 한 가지 말씀드리자면: OrcaRouter는 현재 Krea 3를 라우팅하지 않으므로, 이를 호출한다는 것은 Krea를 호출한다는 뜻입니다. 저희가 실제로 제공하는 것은 수백 개 모델에 걸친 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트이며, 제공업체 정가를 마크업 없이 그대로 전달하고, 제공업체가 오류를 내거나 속도 제한을 걸 때 자동 장애 조치를 제공합니다. 여기서 이 점이 중요한 이유는 영업 멘트보다 더 한정적입니다: Krea 3가 비교 대상으로 삼는 모델들 — GPT Image 2, GPT-Image-2.5 Flare 및 Sunburst, 그리고 Grok Imagine Image — 이런 것들은 누군가의 중앙값을 받아들이기 전에 여러분의 이미지로 A/B 테스트해 보고 싶은 종류입니다. 그리고 그 테스트를 하나의 엔드포인트로 실행하는 것은 네 가지 통합이 아니라 구성 변경입니다.

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첫 번째로 주목할 것은 독립적인 편집 소요 시간 측정입니다. 전체 포지셔닝이 지연 시간 주장이고, 지금까지 그것에 대한 유일한 스톱워치는 벤더의 것이기 때문입니다. 두 번째는 6 대 8 참조 불일치와 Krea-3 대 Krea-3-Beta 명명이 조정되는지 여부입니다. 둘 다 그것을 기반으로 구축할 때 지원 티켓으로 이어지는 종류의 작은 불일치이기 때문입니다. 세 번째는 제3자가 자체 프롬프트로 정밀도 테스트를 실행하는지 여부입니다. "당신이 요청한 것만"은 측정 가능한 주장이고 업계는 아직 누구를 위해서도 그것을 측정하지 않았기 때문입니다.

그때까지 Krea 3에 대해 내릴 수 있는 공정한 해석은, 그것이 이미 출시되고 가격이 책정되어 즉시 사용 가능한 편집 모델이며, 속도 주장의 배후에 신뢰할 만한 메커니즘이 있고, 그 어느 것도 외부 검증이 이루어지지 않았다는 것이다. 편집 한 번에 0.06달러라면 직접 확인해 보는 비용이 충분히 낮아, 리더보드를 기다리는 쪽이 오히려 더 비싼 선택이 될 정도다.