Krea 3 vs HY-Image 3.5: O editor mais barato é o que tem a pior documentação

Só pelo preço, este confronto acaba antes de começar, e na direção errada para o modelo mais novo. HY-Image 3.5, o atual modelo de imagem da T​encent — disponibilizado sob o identificador hy-image-v3.5-preview e com preço de $0.024 por uma imagem 2K no endpoint internacional — custa cerca de quarenta por cento do que K​rea 3 cobra. A K​rea lançou o K​rea 3 em 15 de outubro de 2026 como um modelo de edição dedicado a $0.06 por imagem em 2K nativo, com a velocidade como argumento de venda: menos de 8 segundos por edição, de ponta a ponta. Portanto, se você chegou esperando que o novo desafiante cobrasse menos que o incumbente, a aritmética diz o contrário, e a pergunta interessante passa a ser por que alguém pagaria duas vezes e meia esse valor pelo mesmo trabalho de edição.

A resposta é a legibilidade, e isso vale nos dois sentidos. O modelo da Tencent tem uma pontuação independente de edição — 1.088 Elo, décimo sétimo de sessenta e nove modelos classificados no ranking de edição de imagens da Artificial Analysis, em um intervalo declarado de 95%, de 1.074 a 1.102, em 5.775 comparações cegas. O Krea 3 não tem nenhuma. Mas o modelo da Tencent está em prévia desde muito antes de o Krea 3 existir, não tem data publicada para sair da prévia e não tem nenhum número publicado de segundos por edição. O Krea 3 tem data de lançamento, preço, um número de latência e nenhuma evidência externa. Nenhum dos fornecedores lhe deu um quadro completo, e as duas lacunas não são simétricas.

Dois modelos, dois tipos diferentes de inacabado

Isto é a primeira coisa a esclarecer, porque a palavra "preview" de um lado e a palavra "beta" do outro não descrevem o mesmo problema.

A Tencent lança primeiro a versão preview da sua linha de imagens Hunyuan e a versão oficial depois, e a geração atual está no primeiro desses estados — não há um segundo identificador estável, que não seja preview, ao lado dela, e a Tencent não publicou nenhuma data para quando um aparecerá. O painel também o registra sob a designação de preview, como HunyuanImage 3.5 (Preview), o que é uma corroboração independente de que preview é o estado atual, e não um rótulo histórico.

A situação da Krea é mais bagunçada em menor escala. O modelo foi lançado em 15 de outubro de 2026 como Krea 3, e a página de lançamento e o blog da Krea o chamam assim. As próprias tabelas de preços da Krea o listam como Krea 3 Beta. Em outra parte do mesmo site, o limite de imagens de referência aparece como seis no post de lançamento e oito na página do produto. Nada disso sugere que o modelo não esteja pronto; tudo isso sugere um lançamento que tem quatro dias e não foi arrumado. Mas "Krea 3 Beta" é a string na tabela de planos, e esse é o tipo de detalhe que acaba no arquivo de configuração de alguém.

• Estado de lançamento — HY-Image 3.5: em pré-visualização, identificador hy-image-v3.5-preview, sem data anunciada para uma designação estável. Krea 3: lançado em 15 de outubro de 2026, chamado Krea 3 na página de lançamento e Krea 3 Beta nas tabelas de planos da Krea.

• Classificação independente de edição — HY-Image 3.5: nº 17 de 69, 1.088 Elo, intervalo 1.074–1.102, 5.775 amostras. Krea 3: sem entrada, não classificado.

• Preço por imagem 2K — HY-Image 3.5: US$ 0,024 no endpoint internacional, ¥ 0,15 no mercado doméstico, cobrado apenas pelas imagens de saída entregues. K​rea 3: US$ 0,06 em 2K, US$ 0,03 em 1K, valor fixo, com a K​rea afirmando que o preço de lançamento é o preço de tabela, e não uma promoção.

• Velocidade — HY-Image 3.5: nenhum número publicado de segundos por edição. K​rea 3: menos de 8 segundos de ponta a ponta em 2K, segundo o fornecedor.

• Imagens de referência — HY-Image 3.5: até cinco por solicitação, o número é mantido de forma consistente no material da T​encent. K​rea 3: seis na publicação de lançamento, oito na página do produto.

• Teto de saída — HY-Image 3.5: "até 2K", nas próprias palavras da Tencent. Krea 3: 2K nativo, com exemplos citados em 2736 × 1536 px, e 1K pela metade do preço.

• Pesos abertos — nenhum dos dois. Nenhum checkpoint baixável de nenhum dos dois fornecedores; os nós do ComfyUI da Tencent chamam a API em vez de rodar localmente, e a Krea oferece auto-hospedagem apenas como uma conversa sobre licença empresarial.

O que um Elo de edição lhe rende e o que não rende

Décimo sexto de oitenta e um é uma colocação genuinamente boa, e é o único número produzido de forma independente em toda esta comparação. Vale a pena lê-lo com precisão.

O HY-Image 3.5 pontua mais alto no ranking de edição do que no ranking de texto para imagem — 1.088 contra uma colocação em texto para imagem fora dos sessenta primeiros — e essa divisão é o caráter do modelo resumido em uma linha. Em preferência de geração bruta, ele está, na melhor das hipóteses, no meio da tabela. Em edição, está no quartil superior. Os líderes do ranking de edição são o GPT Image 2.5 Sunburst, da OpenAI, com 1.198, e o Flare, com 1.177, com Nano Banana 2.1 e MAI-Image-2.6, da Microsoft, empatados em 1.148, de modo que a Tencent fica cerca de 110 Elo abaixo da fronteira — uma lacuna real, não uma diferença de arredondamento, em intervalos de aproximadamente ±14.

O que esse número não consegue lhe dizer é aquilo de que um editor de produção vive ou morre. O Elo é uma média de votos de preferência às cegas; ele não diz nada sobre se a parte inalterada do seu quadro permaneceu inalterada, que é exatamente aquilo em torno do qual a K​rea construiu toda a sua proposta com uma métrica que ela chama de precisão — a proporção de pixels fora da área de edição que permaneceram inalterados, comparados em um quarto de resolução após o alinhamento, uma tentativa por modelo com o mesmo prompt. O teste de precisão da K​rea é feito por ela mesma e deve ser lido como tal. Ainda assim, é a pergunta certa, e o ranking independente não a responde para nenhum dos dois modelos.

A assimetria que ninguém anuncia: texto multilíngue

Há aqui uma diferença de capacidade que nenhuma página de comparação de fornecedor vai revelar, e para equipes que lançam produtos fora do inglês, ela é a decisiva.

A alegação da Tencent para o HY-Image 3.5 é de maior precisão no texto renderizado dentro da imagem, tanto em chinês quanto em inglês. Trata-se de uma alegação do fornecedor, nenhum painel independente pontua este modelo em renderização de texto, e ela não foi reproduzida fora da Tencent — mas é uma alegação sobre uma capacidade para a qual o modelo foi explicitamente criado, e visa a falha mais confiável da categoria. Qualquer pessoa que produza ativos de campanha, embalagens ou pôsteres em chinês deve interpretá-la como a única coisa que qualquer um dos lados desta comparação disse sobre o assunto.

O material publicado da Krea 3 não diz nada comparável. Seus exemplos de lançamento estão em inglês, e seus pontos fortes documentados são mudanças de cena de produto, remoção de objetos e limpeza de fotos. Isso não é evidência de fraqueza em chinês; é a ausência de qualquer afirmação, o que, para um pipeline de localização, equivale à mesma coisa — não testado.

Aliás, ambos os modelos têm um ponto cego em comum na mesma direção. O Krea 3 mantém as fichas de personagem sem nome, mas reais: consistência ao longo de uma sequência de edições mais referências. A Tencent documenta o condicionamento com múltiplas referências e uma alegação de consistência e, da mesma forma, não documenta nenhum recurso de ficha de personagem nomeada nem objeto de ativo por personagem. Se você está montando um elenco recorrente, é você mesmo que monta o pipeline de qualquer um dos lados.

O argumento de custo, com as tentativas incluídas

Considere as tarifas publicadas pelo valor nominal primeiro. HY-Image 3.5 a $0,024 por imagem 2K contra Krea 3 a $0,06 é um fator de dois e meio, e a cem mil imagens por mês isso é $2.400 contra $6.000. O faturamento da Tencent é apenas sobre imagens de saída entregues, então uma solicitação filtrada ou malsucedida não é cobrada, o que torna a taxa efetiva mais próxima da cotada em cargas de trabalho confusas do que uma fatura por solicitação seria.

Duas ressalvas precisam acompanhar o valor mais baixo. Os US$ 0,024 são a tarifa do endpoint internacional; o valor doméstico é ¥0,15 para uma imagem 2K, e, se o seu tráfego for roteado de forma diferente, o valor que você paga muda. E o modelo está em pré-visualização — um preço de pré-visualização é o preço de algo que ainda não terminou de mudar, o que é um argumento para manter a tarifa como um valor de configuração, e não como uma constante, e não um argumento contra usá-la.

O contra-argumento da Krea não é o preço, é a contagem de tentativas. A seis centavos por edição, rodar cinco passagens e escolher a melhor custa trinta centavos e nenhuma reunião. A seis centavos contra $0,024, a diferença é pequena o suficiente para que a decisão seja tomada com base em contenção e velocidade, e não na fatura — o que é uma conclusão estranha para uma comparação que começou com uma diferença de preço de duas vezes e meia, e é a honesta.

Onde você pode chamar cada um, e o que um roteador faz a respeito disso

Nenhum dos modelos é algo que você possa ter em suas próprias mãos. A Tencent não publica nenhum checkpoint, nenhuma licença local e nenhuma rota offline; toda forma documentada de acessá-lo é a própria API da Tencent ou um dos próprios produtos da Tencent. A resposta de auto-hospedagem da Krea é um plano empresarial executado em suas próprias GPUs sob uma licença negociada. Portanto, ambos são chamadas, e a questão prática é quantas chamadas você quer gerenciar.

A resposta da OrcaRouter para isso é um endpoint compatível com OpenAI sobre algumas centenas de modelos, com os preços de tabela dos provedores repassados e nada acrescentado — assim, um reajuste de preço do fornecedor chega à sua fatura no mesmo dia, e não na próxima renovação — além de uma DSL de roteamento para fixar um modelo específico por requisição e failover automático quando um provedor apresenta erro. Sendo honestos sobre a cobertura: hoje não roteamos HY-Image 3.5 nem K​rea 3, então ambos significam chamar o fornecedor diretamente. O que o endpoint oferece a você, enquanto isso, é que os modelos com os quais você compararia qualquer um dos dois — GPT Image 2 e os modelos de imagem mais recentes da G​oogle, entre eles — já estão atrás de uma única chave, então a comparação é uma mudança de configuração em vez de três integrações, e uma transição de preview para estável do lado da T​encent ou uma renomeação do K​rea 3 Beta é uma edição de uma linha em vez de uma migração.

Qual deles, para qual trabalho

Se você distribui ativos em chinês, o HY-Image 3.5 é o único dos dois com uma alegação em cima da mesa sobre renderização de texto, e também é o mais barato dos dois, por uma ampla margem. Vá com o entendimento de que o preview é seu estado atual de lançamento, que um identificador estável ainda não tem data definida e que o único número independente de qualidade atribuído a ele é uma média de preferências cegas que não diz nada sobre contenção.

Se você edita imagens de produtos e campanhas em inglês em grande volume e a reclamação da sua equipe é o tempo de relógio, o Krea 3 é a opção mais nova, mais rápida e melhor documentada nesse sentido específico — e também a mais cara. Entre ciente de que cada número de desempenho associado a ele é da própria Krea, que sua contagem de referências é documentada de duas maneiras e que ele surgiu há quatro dias, sem uma única medição externa.

O critério de desempate não está no material de nenhum dos fornecedores. É se suas edições precisam manter um frame exatamente, caso em que a métrica a ser executada nas suas próprias imagens é o teste de precisão da K​rea em ambos os modelos, ou se seus assets precisam renderizar chinês corretamente, caso em que o teste é uma manchete e não um ranking. Os dois experimentos levam menos de um dia, e ambos lhe dirão mais do que as duas etiquetas de preço que abriram este artigo.

O que os números não podem dizer é se algo deu errado em campo: os incidentes de IA documentados e as falhas de agentes envolvendo modelos dessa classe estão reunidos em o OrcaRouter AI Incident Archive, onde cada entrada traz suas próprias fontes, gravidade, grau de confiança e sinalização de contestação.