Krea 3 komt uit voor $0,06 per bewerking en zet een stopwatch op beeldbewerking

Het interessante getal in Krea 3 is niet de prijs. Het is de stopwatch. Krea bracht Krea 3 op 15 oktober 2026 uit als een beeldbewerkingsmodel, en de kop die het voor zichzelf koos is een latencyclaim: de meeste bewerkingen komen terug in minder dan 8 seconden, end-to-end, op native 2K, voor $0,06 per afbeelding. Daartegenover zet de eigen vergelijkingsgrafiek van het bedrijf die van Google, Nano Banana Pro, op 33 seconden en $0,135 per afbeelding, en die van OpenAI, GPT Image 2, op 90 seconden en $0,22. Die twee cijfers zijn van Krea, gemeten op het eigen verkeer van Krea, en ze zijn de reden waarom een modellancering die normaal een voetnoot over een nieuw checkpoint zou zijn, het aandachtig lezen waard is — omdat voor het eerst in deze generatie editors de prijs van een catalogustaak wordt bepaald door seconden in plaats van door centen.

Alles in dit stuk dat van Krea afkomstig is, wordt aangeduid als van Krea. Er is nog geen onafhankelijke benchmark van Krea 3, en geen enkele derde partij heeft een gemeten bewerkingstijd ervoor gepubliceerd. Dat gat is het hele verhaal onder het verhaal.

Wat er daadwerkelijk op 15 oktober is uitgeleverd

Krea 3 is een bewerkingsmodel, geen generator waar een bewerkingsmodus aan vastgeschroefd is. Krea's eigen FAQ is er bot over: het model is "getraind voor bewerken", het is geen gedistilleerde kopie van iets groters, en het besteedt zijn rekenkracht aan de regio die je wijzigt in plaats van het hele frame opnieuw te tekenen. De leverancier zegt dat daar de snelheid vandaan komt — vind eerst de regio, render alleen wat verandert — en het is hetzelfde mechanisme achter de nauwkeurigheidsclaim.

De gepubliceerde capaciteitenlijst, zoals de leverancier deze vermeldt:

• Native 2K-uitvoer, waarbij Krea's eigen voorbeelden worden genoemd op 2736 × 1536 pixels. 1K wordt ook aangeboden voor de helft van de prijs.

• Tot 6 referentieafbeeldingen per bewerking, volgens het lanceringsbericht. De productpagina adverteert apart met "tot acht referenties" met een promptstijl met genummerde afbeeldingen om naar mensen, producten, plaatsen en stijlen te verwijzen. De twee aantallen staan op twee pagina's van dezelfde site en Krea heeft ze niet op elkaar afgestemd.

• Regiogebonden bewerken. Teken een kader, beschrijf wat er verandert, en de rest van het frame hoort exact te blijven zoals het was — inclusief, benadrukt Krea, productlabels en logo's.

• Characterconsistentie across een reeks bewerkingen, en stijlreferenties daarbovenop.

• Spraakgestuurd bewerken in de consumentenapp: stuur een foto, dan een spraakbericht, en de bewerking komt terug voordat je de zin hebt afgemaakt.

• 251 presets bij de lancering, aangeprezen als dag-naar-nacht, blockout, schets, re-skin, nieuwe lucht en green screen.

Op de prijzenpagina voor consumenten wordt het iets losser met de naamgeving: hetzelfde model staat in de abonnementstabellen van Krea als Krea 3 Beta, terwijl de lanceringspagina en de blog het gewoon Krea 3 noemen. Beschouw de identifier die je in een config schrijft als iets om te verifiëren in plaats van aan te nemen.

Er is nog een cijfer dat de lanceringspagina niet vooraan noemt en de ontwikkelaarsdocumentatie wel. De $0,06 is een basisprijs voor een 2K-uitvoer zonder gekoppelde referenties. In de API-referentie van Krea worden referenties apart geprijsd: elke 1K-referentieafbeelding voegt $0,02 toe en elke 2K-referentieafbeelding voegt $0,07 toe, bovenop de basisprijs, bij beide uitvoerformaten. Het uitvoeren van de bewerking in de langzamere "high"-denkmodus voegt nog eens $0,02 per generatie toe. Een 2K-bewerking met vier 2K-referenties kost daarom $0,06 plus $0,28, of $0,34 — een getal dat de moeite waard is om te hebben voordat je een catalogusopdracht op het hoofdtarief begroot. De eigen API-documentatie van Krea plaatst de toegang ook in early access, alleen aanroepbaar vanuit workspaces binnen de Krea 3-bèta, waarbij toegang moet worden aangevraagd in plaats van via selfservice te gaan.

De snelheidsgrafiek, lees aandachtig

Krea publiceert zijn editorvergelijking twee keer, en de twee publicaties komen niet overeen.

De vergelijkingstabel in de lanceringsblog geeft Nano Banana Pro 33 seconden en GPT Image 2 90 seconden, met een voetnoot dat dit mediane tijden zijn van aanvraag tot voltooide afbeelding voor bewerkingstaken die op Krea zijn uitgevoerd tussen 24 september en 1 oktober 2026, inclusief wachttijd. De zij-aan-zij-animatie op de productpagina gebruikt alweer een ander paar getallen — 26,8 seconden voor Nano Banana Pro en 39,9 seconden voor GPT Image 2.5 Sunburst — en beschrijft ze als de mediane tijd van aanvraag tot resultaat van de batch van 12 afbeeldingen van elk model. Een aparte regel op dezelfde pagina zegt dat de prijsstelling van GPT Image 2.5 "een conceptschatting in afwachting van validatie" is.

Dat is geen schandaal, maar het is een onthulling die je moet onthouden. Het meten van de latentie van een concurrent door je eigen verkeer ernaartoe te routeren, vertelt je wat dat model doet vanaf jouw infrastructuur, met jouw prompts, op dat uur — een reëel en nuttig getal dat niet hetzelfde is als een onafhankelijke latentiebenchmark. De spreiding tussen 39,9 en 90 seconden voor de editors van OpenAI is de omvang van de onzekerheid in de vergelijking, en die is groter dan het verschil dat Krea aanprijst.

Wat op beide pagina's stabiel is, is de bewering over Krea 3 zelf: binnen 8 seconden, end to end, op 2K, $0,06 per afbeelding. Dat is het getal dat je eerst moet testen, want daar rust de hele pitch op.

De precisieclaim, en hoe deze wordt gemeten

De tweede helft van de pitch is wat het model niet aanraakt. Krea definieert precisie als het aandeel pixels buiten het bewerkingsgebied dat ongewijzigd blijft, vergeleken op kwartresolutie na beste uitlijning, zodat een verschil in uitvoergrootte niet als een wijziging telt, met één poging per model op 2K op dezelfde afbeelding en dezelfde prompt, en Krea 3 die voor de test in een "Precise"-modus draait.

Twee dingen zijn het vermelden waard in dat verband. Ten eerste is het een vergelijking die door de maker zelf is uitgevoerd — Krea koos de prompt, de afbeelding en de modus. Ten tweede is de maatstaf zelf de juiste voor het probleem. De fout die een bewerking in productie verpest, is niet een slechte bank; het is een goede bank die terugkwam met een subtiel aangepast vloerkleed, een ander uitzicht door het raam en een logo dat nu net iets verkeerd leest. Elk model dat goed scoort op ongewijzigde pixels buiten het kader, lost het probleem op waar praktijkmensen daadwerkelijk over klagen, ongeacht wie de test heeft uitgevoerd.

De eigen uitgewerkte voorbeelden van Krea steunen precies daarop: de zitplaatsen in een kamer verwisselen terwijl het tapijt, het uitzicht en de lezer in de hoek blijven staan; een technische lijntekening plus een palet van zes kleuren omzetten in een architectuurfoto, met elke kleur op de plek die de briefing ervoor had bepaald; dezelfde cast in een nieuwe straat onder nieuw licht plaatsen.

Wat $0,06 doet met een catalogusopdracht

De prijs voor beeldbewerking wordt al een tijd per afbeelding opgegeven, dus de interessante zet hier is niet de eenheid — het is de verhouding. De eigen volumeberekening van Krea, gepresenteerd op de lanceringspagina, vergelijkt een maand met 100.000 afbeeldingen tegen $0,06 met dezelfde maand tegen $0,135 en komt uit op $6.000 versus $13.500. Beschouw beide cijfers als rekenwerk van de leverancier, want dat is het. De strekking van het argument overleeft de kanttekening toch: bij $0,135 is een bewerking een weloverwogen actie die je inplant, en bij $0,06 is een bewerking iets dat je vijf keer kunt uitvoeren en waaruit je de beste kunt kiezen, wat de workflow verandert, niet de factuur.

Het verandert ook wat een nieuwe poging kost. Als een eerste doorgang het label mist, is nog eens zes cent uitgeven geen beslissing die iemand hoeft te nemen. Als het tweeëntwintig kost, moet iemand die beslissing wel nemen.

Wat zit er niet in de release?

Drie afwezigheden bepalen de grenzen van wat vandaag kan worden beweerd.

Er zijn geen open gewichten. In Krea's eigen FAQ staat dat self-hosting beschikbaar is bij enterprise-abonnementen, waarbij je op je eigen GPU's in je eigen cloud draait, wat eerder een gesprek over licenties is dan een download. Er staat niets over Krea 3 in een openbare repository.

Er bestaat geen onafhankelijke benchmark. Geen enkele derde partij heeft een Elo, een head-to-head of een gemeten latentie voor Krea 3 gepubliceerd. Elk prestatiecijfer in dit artikel is terug te voeren op Krea, en de vergelijkingscijfers voor de concurrerende modellen zijn ook door Krea verzameld.

Er is geen gepubliceerde architectuur. Krea zegt dat het model nieuw is en getraind voor bewerken in plaats van gedistilleerd, en dat het alleen het gewijzigde gebied rendert — maar het heeft geen parameteraantal, geen paper en geen trainingsdetails gepubliceerd, dus het mechanisme achter de snelheidsclaim is een beschrijving in plaats van een specificatie.

Daar staat tegenover dat er één stuk echte signalen van derden in de release zit, en dat is een klant en geen benchmark: de medeoprichter en CEO van Pixelcut wordt geciteerd met de woorden dat zijn team vroege checkpoints aan betalende gebruikers voorlegde, en dat wat eruit sprong de belichting op productfoto's was. Dat is een getuigenis van een partner, geen evaluatie, en het moet ook als zodanig worden gelezen — maar het is een bewering van iemand die het model vóór de lancering aan klanten voorlegde, wat doorgaans meer zegt dan een rij op een leaderboard.

Waar je het kunt bellen, en waar deze blog staat

Krea 3 is live in Krea's eigen app en API, en de leverancier zegt dat partnerplatforms het ook aanbieden. Als je een toegangsroute kiest in plaats van een model, is de nuttige vraag of de editors die je al gebruikt achter dezelfde sleutel zitten als de editor die je op het punt staat te proberen, want een bewerkingspijplijn die een apart contract per model vereist, is een pijplijn waarin niemand experimenteert.

Een eerlijke opmerking over ons: OrcaRouter routeert Krea 3 vandaag niet, dus het aanroepen ervan betekent Krea aanroepen. Wat we wel bieden is één OpenAI-compatibel endpoint voor een paar honderd modellen, met de lijstprijzen van providers die zonder marge worden doorgegeven en automatische failover wanneer een provider fouten geeft of rate limits oplegt. De reden dat dit hier uitmaakt, is specifieker dan een verkooppraatje: de modellen waarmee Krea 3 wordt vergeleken — GPT Image 2, GPT-Image-2.5 Flare en Sunburst, en Grok Imagine Image — zijn het soort dingen die je op je eigen afbeeldingen wilt A/B-testen voordat je iemands mediaan accepteert, en het draaien van die test via één endpoint is een configuratiewijziging in plaats van vier integraties.

Wat nu te kijken

Het eerste om in de gaten te houden is een onafhankelijke time-to-edit-meting, want de hele positionering is een latentieclaim en de enige stopwatches die er tot nu toe op zijn gezet, zijn van de leverancier. Het tweede is of de discrepantie tussen 6 en 8 referenties en de naamgeving Krea-3 versus Krea-3-Beta met elkaar in overeenstemming worden gebracht, aangezien beide van die kleine inconsistenties zijn die een supportticket worden wanneer je ertegenaan bouwt. Het derde is of een derde partij de precisietest met een eigen prompt uitvoert, want "alleen wat je vroeg" is een meetbare claim en de industrie heeft die nog voor niemand gemeten.

Tot dan is de eerlijke lezing van Krea 3 dat het een uitgebracht, geprijsd, onmiddellijk bruikbaar bewerkingsmodel is met een geloofwaardig mechanisme achter zijn snelheidsclaim en zonder enige externe verificatie daarvan. Voor $0,06 per bewerking zijn de kosten om het zelf uit te vinden laag genoeg dat wachten op een ranglijst de duurdere keuze zou zijn.