Krea 3 vs MAI Image 2.6 Preview: 마감 기한에 맞선 16,400표

Krea 3는 전체 가격표를 공개하지만, 그 모델이 얼마나 좋은지는 알려주지 못합니다. MAI Image 2.6 Preview는 Microsoft AI의 이미지 모델로, 편집 점수 뒤에 16,400건의 블라인드 인간 비교를 두고 있지만 편집 비용이 얼마인지는 알려주지 못합니다. 이것이 이 맞대결의 중심에 있는 교환이며, 이는 승자로 귀결되지 않습니다 — 어떤 종류의 미지수를 감당할 수 있는지로 귀결됩니다. Krea는 2026년 10월 15일에 Krea 3를 출시했습니다. Microsoft는 2026년 8월 10일에 MAI-Image-2.6을 공개 미리보기로 전환했고 9월 4일에 그 공지를 갱신했습니다. 하나는 하루 된 모델이고 센트 단위까지 가격이 매겨져 있습니다. 다른 하나는 두 달 된 모델이며, 독립 보드에서 순위가 매겨져 있고 Microsoft Foundry를 통해서만 판매됩니다.

각 측이 실제로 입증할 수 있는 것

증거부터 시작하자. 이 짝에서는 증거가 극단적으로 한쪽으로 치우쳐 있는데, 그 치우침은 가격 책정과는 반대 방향으로 흐른다.

• MAI Image 2.6 Preview, 측정치. 2026년 10월 16일에 확인한 Artificial Analysis의 이미지 편집 리더보드에서 MAI-Image-2.6은 16,400개 표본에서 1,151 Elo — 리더보드 4위이며, 95% 구간은 1,139~1,163입니다. 텍스트-투-이미지 리더보드에서 같은 모델은 6위로 7,993표에서 1,165 Elo입니다. 더 저렴한 형제 모델인 MAI-Image-2.6-Flash는 편집 부문에서 10,505개 표본에서 1,144로 5위입니다. 이는 Microsoft가 통제하지 않는 제3자가 수집한 블라인드 쌍대 비교 인간 선호 투표입니다.

• Krea 3, 미측정. 편집 보드에 항목이 없고, 텍스트-이미지 보드에도 항목이 없으며, 제3자 지연 테스트도 없다. 존재하는 것은 Krea 자체의 주장뿐이다 — 네이티브 2K에서 종단 간 8초 미만 — 2026년 9월 24일부터 10월 1일 사이 Krea 자체 편집 트래픽에서 측정되었으며, 같은 표의 경쟁사 타이밍도 같은 방식으로 수집되었다.

• 가격 열은, 두 보드가 Microsoft 모델에 대해 Microsoft 자신보다 더 관대한 항목이다. Artificial Analysis는 MAI-Image-2.6을 이미지 1,000장당 $38.90, MAI-Image-2.6-Flash를 $19.50으로 기재한다. Krea는 Krea 3를 레퍼런스 이전의 2K 편집 기준 $0.06으로 책정하며, 레퍼런스는 별도로 청구된다: 1K에서 각 +$0.02, 2K에서 각 +$0.07, 그리고 high/ thinking 모드에 +$0.02.

이 모델들 중 하나는 라벨을 볼 수 없었던 사람들에 의해 16,400번 투표되었습니다. 다른 하나는 자체 제작자가 시간을 측정했습니다. 당신의 질문이 "좋은가"라면, 오늘 답을 가진 것은 둘 중 하나뿐이며, 그것은 새로운 모델이 아닙니다.

마이크로소프트가 인용한 1,336은 보드가 보여주는 숫자가 아니다.

마이크로소프트의 출시 게시물은 2위를 앞세운다. 그럴 만도 하며, 그것이 전부는 아니다.

• 마이크로소프트 자체 차트는 MAI-Image-2.6을 1,336으로 표시하며, GPT Image 2 Medium의 1,381에 이어 2위, Grok Imagine Image 2.0의 1,316보다 앞선 순위로, 마이크로소프트가 arena.ai를 출처로 밝혔고 텍스트-투-이미지 기준으로 측정되었습니다.• 2026년 10월 16일에 확인한 Artificial Analysis 텍스트-투-이미지 보드에서는 MAI-Image-2.6을 1,165로 6위에 올려놓았습니다 — GPT Image 2.5 Sunburst의 1,218, GPT Image 2.5 Flare의 1,208, GPT Image 2 (high)의 1,186, Nano Banana 2.1의 1,172, Grok Imagine Image 2.0의 1,167에 뒤처집니다.

그것들은 서로 다른 Elo 척도를 사용하는 두 개의 서로 다른 리더보드이므로, 1,336과 1,165는 서로 충돌하지 않으며 어느 쪽도 틀리지 않습니다 — 다만 서로 다른 문장을 뒷받침할 뿐입니다. "2위"는 Microsoft가 인용한 Arena 리더보드에 속합니다. "95% 구간 1,153~1,177의 최상위권 6위"는 투표를 볼 수 있게 해 주는 리더보드에 속합니다. 기존 이미지를 변경하는 데 사용할 모델에 중요한 리더보드인 편집 리더보드에서는 MAI-Image-2.6이 1,151로 4위이고, Nano Banana 2.1이 1,152로 3위입니다 — 3위와 4위의 1점 차이는 두 모델의 오차 범위 안에 넉넉히 들어갑니다.

그 말을 있는 그대로 받아들이세요: 마이크로소프트 모델은 독립 리더보드에서 정말로 최고의 편집 모델 중 하나이며, 동시에 세계에서 두 번째로 뛰어난 모델은 결코 아닙니다. 두 진술 모두 공개된 데이터에서 나온 것입니다.

가격 비대칭성을 양방향으로 검토한 내용

Krea의 미터로 계산해 보면 두 제품은 더 이상 서로 다른 가격대에 속하지 않게 된다.

• 단일 2K 편집, 레퍼런스 1개: $0.13.

• 2K 레퍼런스 4개 — Krea 자체 문서에서 완전 상세도의 상한선이라고 부르는 개수 — $0.34 — 편집 1건당, 또는 100,000회 편집당 $34,000.

• 2K 레퍼런스 6개, 출시 게시물에서 광고하는 수치: $0.48 편집당, 10만 건당 $48,000. Krea 자체 차트에서는 2K 기준 Krea 3 편집 10만 건을 월 $6,000으로 제시하며, 이는 명시적으로 "이미지 레퍼런스 없이"다.

• MAI-Image-2.6 Preview, 독립 위원회가 공시한 요율 기준: 이미지 1,000장당 $38.90, 또는 100,000장당 $3,890 — 그리고 그 비교는 한 방향으로는 Microsoft에, 다른 방향으로는 Krea에 불공정하다. 왜냐하면 Microsoft 수치에는 배치, 레퍼런스, 재시도에 관한 설명이 함께 붙어 있지 않고, 벤더 요율표와 대조해 검증할 방법이 없기 때문이다. 벤더 요율표가 없으니까.

얼버무리지 않고 말할 수 있는 한 가지: Krea 3는 이미지당으로는 저렴하고 구성당으로는 비싸며, 멀티 레퍼런스 구성이 바로 그것을 사용할 이유다. 이 모델의 대표 가격과 특징적인 사용 사례는 서로 반대 방향으로 작용하는데, 출시 게시물의 비용 차트에는 그중 하나만 등장한다.

참조 한계: 하나의 숫자 대 세 개

마이크로소프트는 답을 하나 공개한다. Krea는 세 개를 공개한다. 그리고 그 차이는 계획과 깜짝 놀랄 일의 차이다.

• MAI-Image-2.6 Preview는 텍스트와 함께 최대 5개의 이미지를 이미지 편집 워크플로에 입력할 수 있습니다. 이는 Microsoft의 Foundry 모델 카드에 따른 것으로, 여기에는 출력 제약 조건도 명시되어 있습니다. 최소 768 × 768 픽셀이며 최대 총 픽셀 수는 2,359,296으로, 이는 1536 × 1536에 해당합니다. 숫자 하나, 페이지 하나, 별표 없음.

• Krea 3는 최대 6개의 참조를 출시 게시물과 FAQ에 따라, 최대 8개는 제품 페이지에 따라, 그리고 최대 8개는 API 자체의 image_urls/ 매개변수 행에서 받습니다 — 추가 규칙으로 참조가 5개부터는 각각 가장 긴 변이 최대 1536px로 크기가 조정됩니다, 그리고 세부 사항이 중요할 때는 "4개 이하로 보내라"는 문서 자체의 조언도 있습니다. Zero Data Retention을 활성화하면 상한이 4개의 참조로 떨어지는데, 그때는 모든 참조가 base64 데이터 URI로 전송되어야 하기 때문입니다.

멀티 레퍼런스 사용 사례 — 한 프레임에 캐릭터, 의상, 장소를 함께 넣는 경우 — 라면, 실질적인 Krea 3 수치는 4이고, 4개 레퍼런스 편집은 $0.06이 아니라 $0.34입니다. 이는 합리적인 가격입니다. 출시 가격은 아닙니다.

이들 각각이 프로덕션 파이프라인에서 어디에 속하는지

Krea 3의 제안은 처리량입니다: 변경되는 영역만 렌더링하고, 아티팩트가 누적되지 않으면서 편집을 연쇄하고, 경쟁사가 히어로 샷 하나에 쓸 시간에 카탈로그 전체를 처리하는 것입니다. regional_edit/ 플래그가 바로 그 메커니즘입니다 — Krea의 문서는 모델 자체의 출력을 계속 편집하면 전체 이미지 편집의 품질이 저하된다고 경고하는데, 이는 움직인 부분만 재생성하는 모델을 지지하는 실질적 논거입니다. 워크로드가 "4,000장의 제품 사진 배경 바꾸기"라면, 그 아키텍처가 바로 핵심이며, 포기하는 독립적 점수는 다른 무언가에 대한 점수입니다.

MAI-Image-2.6 Preview의 제안은 Microsoft 계약 뒤에 있는 측정된 품질이다. 이 모델은 결과물을 사람이 판단할 때 — 캠페인 이미지, 브랜드 작업 — 그리고 구매자가 이미 스택에 Foundry를 갖고 있을 때 골라야 하는 모델이다. 대량으로 계획할 수 있는 모델은 아니다: 공개된 요금표가 없어 이미지당 비용은 다른 누군가의 표에서 나온 숫자이고, 총 2,359,296픽셀이라는 해상도 상한은 거의 정사각형이 아닌 모든 종횡비에서 Krea의 네이티브 2K 출력보다 낮다.

둘 중 어느 쪽이든 기반으로 삼되, 거기에 분기 전체를 걸지 않고

이 두 모델 중 어느 것도 현재 OrcaRouter의 카탈로그에 없으며, 그렇지 않은 것처럼 암시하지도 않겠습니다: OrcaRouter는 Krea 3도 MAI-Image-2.6 Preview도 라우팅하지 않습니다. Krea 3는 베타에서 워크스페이스가 필요한 Krea 자체의 얼리 액세스 API를 통해 접근할 수 있고, Microsoft 모델은 Foundry와 MAI Playground를 통해서만 접근할 수 있습니다.

라우터가 바로 이런 상황을 위해 만들어진 것입니다. 다만 출시 글이 보통 이것을 그려내는 방식과는 다릅니다. 두 후보 모델 중 하나는 공개된 가격이 없고 다른 하나는 공개된 참조 한도가 세 개 있다면, 현명한 선택은 모델 교체가 구성 변경이 되도록 파이프라인을 구축하는 것입니다. 200개 이상의 모델을 아우르는 단일 OpenAI 호환 엔드포인트 — 공급자 정가가 그대로 전달되고 그 위에 마진이 붙지 않아, 공급업체의 가격 변경이 다음 계약 갱신 때가 아니라 같은 날 바로 반영됩니다 — 는 교체 비용을 저렴하게 만듭니다. 실패한 호출을 폴백으로 다시 라우팅하는 자동 장애 조치는 대기열로 보내는 대신 베타를 견딜 수 있게 만들어 줍니다. 다만 그것이 오늘 이 두 이미지 모델 중 어느 하나라도 호출 가능하게 만들어 주지는 않습니다. 그리고 우리가 실제로 라우팅하는 것들, 이를테면 GPT Image와 Gemini 이미지 제품군은 위의 두 모델이 자리를 잡을 때까지 반드시 출시해야 하는 워크로드 아래에 두어야 할 것들입니다.

이번 주에 모델이 필요한데 초대장을 받을 수 없다면, 결정은 이미 내려진 것이다. 둘 다 얻을 수 있다면, 그 트레이드오프는 읽힌다: Krea 3는 속도, 네이티브 2K, 예측할 수 있는 사용량 미터를 주고, 아무도 검증하지 않은 일관성 주장을 믿으라고 요구한다. MAI Image 2.6 Preview는 16,400건의 인간 비교와 엄격한 해상도 상한을 주고, 다른 사람의 리더보드에 있는 숫자를 기준으로 예산을 계획하라고 요구한다. 가격을 매길 수 있는 미지의 것을 골라라.

이 중 어느 것도 해당 모델을 피해야 할 이유는 아니며, 단지 그 이력을 알아야 할 이유일 뿐입니다: 이 계열에 속한 모델 뒤에 있는 문서화된 AI 사고와 에이전트 실패는 OrcaRouter AI Incident Archive에 수집되어 있으며, 각 항목은 자체 출처, 심각도, 신뢰도 등급 및 이의 제기 플래그를 포함합니다.