Krea 3 vs MAI Image 2.6 Preview: 16.400 votos contra um prazo

Krea 3 publica uma lista de preços completa e não consegue dizer se o modelo é bom. MAI Image 2.6 Preview, o modelo de imagem da Microsoft AI, tem 16.400 comparações humanas cegas por trás da sua pontuação de edição e não consegue dizer quanto custa uma edição. É essa a troca no centro deste confronto, e não se resolve num vencedor — resolve-se em que tipo de incógnita você consegue absorver. A Krea lançou o Krea 3 em 15 de outubro de 2026; a Microsoft colocou o MAI-Image-2.6 em pré-visualização pública em 10 de agosto de 2026 e atualizou esse aviso em 4 de setembro. Um tem um dia e um preço ao centavo. O outro tem dois meses, está classificado num ranking independente e é vendido apenas através do Microsoft Foundry.

O que cada lado pode realmente provar

Comece pelas evidências, porque neste par elas são extremamente desequilibradas, e o desequilíbrio vai na direção oposta à da precificação.

• MAI Image 2.6 Preview, medido. No ranking de edição de imagens do Artificial Analysis, consultado em 16 de outubro de 2026, o MAI-Image-2.6 está em 1.151 Elo de 16.400 amostras — quarto no ranking, com um intervalo de 95% de 1.139 a 1.163. No ranking de texto para imagem, o mesmo modelo é o sexto, com 1.165 Elo de 7.993 votos. O seu irmão mais barato, o MAI-Image-2.6-Flash, é o quinto em edição, com 1.144 de 10.505 amostras. Esses são votos cegos de preferência humana em pares, coletados por um terceiro que a Microsoft não controla.

• Krea 3, sem medição. Nenhuma entrada no ranking de edição, nenhuma entrada no ranking de texto para imagem, nenhum teste de latência de terceiros. O que existe é a alegação da própria Krea — menos de 8 segundos de ponta a ponta em 2K nativo — medida no próprio tráfego de edição da Krea entre 24 de setembro e 1 de outubro de 2026, com os tempos dos concorrentes na mesma tabela coletados da mesma forma.

• A coluna de preços, onde os dois rankings são mais generosos com o modelo da Microsoft do que a própria Microsoft. A Artificial Analysis lista o MAI-Image-2.6 a US$ 38,90 por 1.000 imagens e o MAI-Image-2.6-Flash a US$ 19,50. A Krea cobra US$ 0,06 pelo Krea 3 por uma edição em 2K antes das referências, e as referências são cobradas à parte: +US$ 0,02 cada em 1K, +US$ 0,07 cada em 2K, mais US$ 0,02 pelo modo high/de raciocínio.

Um desses modelos recebeu 16.400 votos de pessoas que não conseguiam ver o rótulo. O outro teve seu tempo cronometrado pelo próprio criador. Se a sua pergunta é "é bom?", só um deles tem uma resposta hoje, e não é o novo.

O 1.336 que a Microsoft cita não é o número que o quadro mostra.

O post de lançamento da Microsoft começa pelo segundo lugar. Deveria mesmo, e não é o quadro completo.

• O próprio gráfico da Microsoft posiciona o MAI-Image-2.6 em 1,336, classificado em nº 2, atrás do 1,381 do GPT Image 2 Medium e à frente do 1,316 do Grok Imagine Image 2.0, com fonte da Microsoft para a arena.ai, medido em texto para imagem. • O ranking de texto para imagem do Artificial Analysis que consultámos em 16 de outubro de 2026 coloca o MAI-Image-2.6 em 1,165 — em sexto, atrás de GPT Image 2.5 Sunburst com 1,218, GPT Image 2.5 Flare com 1,208, GPT Image 2 (high) com 1,186, Nano Banana 2.1 com 1,172 e Grok Imagine Image 2.0 com 1,167.

Esses são dois rankings diferentes com escalas Elo diferentes, então 1.336 e 1.165 não estão em conflito e nenhum dos dois está errado — mas eles sustentam frases diferentes. "Segundo" pertence ao ranking Arena citado pela Microsoft. "Sexto da categoria principal com um intervalo de 95% de 1.153 a 1.177" pertence ao ranking que permite consultar os votos. No ranking de edição, que é o ranking que importa para um modelo que você usaria para alterar uma imagem existente, o MAI-Image-2.6 está em quarto lugar com 1.151, com o Nano Banana 2.1 em terceiro com 1.152 — uma diferença de um ponto entre terceiro e quarto, confortavelmente dentro das margens de ambos os modelos.

Leia isso pelo que é: o modelo da Microsoft está genuinamente entre os melhores modelos de edição do ranking independente, e genuinamente não é o segundo melhor modelo do mundo. Ambas as afirmações vêm de dados públicos.

A assimetria de preços, trabalhada em ambas as direções

Faça as contas no medidor da Krea e os dois produtos deixam de ficar em faixas de preço diferentes.

• Uma única edição 2K, uma referência: $0.13.

• Quatro referências 2K — a contagem que a própria documentação da Krea chama de teto de detalhamento completo — $0.34 por edição, ou $34,000 por 100.000 edições.

• Seis referências 2K, a contagem que o post de lançamento anuncia: $0.48 por edição, $48,000 por 100,000. O próprio gráfico da Krea indica 100,000 edições do Krea 3 em 2K como $6,000 por mês, explicitamente "sem referências de imagem".

• MAI-Image-2.6 Preview na taxa listada pelo conselho independente: $38,90 por 1.000 imagens, ou $3.890 por 100.000 — e essa comparação é injusta com a Microsoft em uma direção e com a Krea na outra, porque o número da Microsoft não tem nenhuma nota acompanhante sobre lotes, referências ou tentativas, e não há como verificá-lo em uma tabela de tarifas do fornecedor, porque não existe tabela de tarifas do fornecedor.

A única coisa que se pode dizer sem rodeios: Krea 3 é barato por imagem e caro por composição, e a composição com múltiplas referências é a razão para usá-lo. O preço de destaque do modelo e seu caso de uso característico puxam em direções opostas, e apenas um deles aparece no gráfico de custos do post de lançamento.

Limites de referência: um número versus três

A Microsoft publica uma resposta. A Krea publica três, e a diferença entre elas é a diferença entre um plano e uma surpresa.

• MAI-Image-2.6 Preview aceita texto, bem como até cinco imagens para fluxos de trabalho de edição de imagens, de acordo com o cartão de modelo do Foundry da Microsoft, que também define a restrição de saída: um mínimo de 768 × 768 pixels e um total máximo de pixels de 2.359.296, equivalente a 1536 × 1536. Um número, uma página, sem asterisco.

• Krea 3 aceita até 6 referências, de acordo com o post de lançamento e suas FAQ, até 8 na página do produto, e até 8 na própria linha de parâmetro image_urls/ da API — com a regra adicional de que a partir de cinco referências em diante, cada uma é redimensionada para no máximo 1536 px em seu lado mais longo, e a própria recomendação da documentação de "enviar quatro ou menos" quando detalhes finos importam. Ative o Zero Data Retention e o limite cai para 4 referências, porque cada referência deve então trafegar como um data URI base64.

Para quem o caso de uso é o de múltiplas referências — um personagem, uma peça de roupa e um local em um único quadro —, o número efetivo do Krea 3 é quatro, e a edição com quatro referências custa US$ 0,34, não US$ 0,06. Esse é um preço razoável. Não é o preço de lançamento.

Onde cada um destes se encaixa em um pipeline de produção

A proposta da Krea 3 é a vazão: renderizar apenas a região que muda, encadear edições sem acumular artefatos e dar conta de um catálogo inteiro no tempo que um concorrente leva para produzir uma foto de destaque. Sua regional_edit/ flag é o mecanismo — a documentação da Krea alerta que edições de imagem inteira se degradam quando você continua editando a própria saída do modelo, o que é o argumento prático em favor de um modelo que regenera apenas o que mudou. Se sua carga de trabalho é "trocar o fundo de 4.000 fotos de produtos", essa arquitetura é o ponto central, e a pontuação independente da qual você abre mão é uma pontuação sobre outra coisa.

A proposta do MAI-Image-2.6 Preview é qualidade mensurável respaldada por um contrato com a Microsoft. É o modelo a procurar quando o resultado é avaliado por uma pessoa — imagens de campanha, trabalhos de marca — e quando o comprador já tem o Foundry na sua stack. O que ele não é: previsível em escala. Sem uma tabela de preços publicada, seu custo por imagem é um número tirado da tabela de outra pessoa, e o teto de resolução de 2.359.296 pixels totais fica abaixo da saída 2K nativa da Krea em toda proporção que não seja quase quadrada.

Construir sobre qualquer um dos dois sem apostar o trimestre nisso

Nenhum destes modelos está no catálogo da OrcaRouter hoje, e não vamos dar a entender o contrário: A OrcaRouter não encaminha nem o Krea 3 nem o MAI-Image-2.6 Preview. O Krea 3 é acessado por meio da própria API de acesso antecipado da Krea, que exige um workspace na beta; o modelo da Microsoft só pode ser acessado por meio do Foundry e do MAI Playground.

É exatamente para esta situação que um roteador foi feito, embora não da forma como um post de lançamento costuma enquadrá-la. Quando um de dois modelos candidatos não tem preço publicado e o outro tem três limites de referência publicados, a atitude sensata é construir o pipeline de modo que trocar o modelo seja uma mudança de configuração. Um único endpoint compatível com OpenAI para mais de 200 modelos — com os preços de tabela dos provedores repassados diretamente e sem margem por cima, para que uma alteração de preço do fornecedor entre em vigor no mesmo dia, em vez de na próxima renovação de contrato — torna a troca barata. O failover automático que redireciona uma chamada falhada para um fallback em vez de a enviar para a sua fila torna o beta sobrevivível. O que ele não faz é tornar qualquer destes dois modelos de imagem chamável hoje, e as peças que efetivamente encaminhamos, incluindo as famílias GPT Image e Gemini image, são as que devem ser mantidas sob as cargas de trabalho que têm de ser entregues enquanto os dois modelos acima se resolvem.

Se você precisa de um modelo esta semana e não consegue um convite, a decisão foi tomada no seu lugar. Se você conseguir os dois, a troca é clara: o Krea 3 oferece velocidade, 2K nativo e um medidor que você consegue prever, e pede que você confie em uma alegação de consistência que ninguém auditou. O MAI Image 2.6 Preview oferece 16.400 comparações humanas e um teto de resolução rígido, e pede que você planeje um orçamento em torno de um número que vive no leaderboard de outra pessoa. Escolha o desconhecido que você consegue precificar.

Nada disso é razão para evitar o modelo, apenas uma razão para conhecer o histórico: os incidentes de IA documentados e as falhas de agentes por trás de modelos desta classe estão reunidos no OrcaRouter AI Incident Archive, onde cada entrada traz suas próprias fontes, severidade, grau de confiança e sinalizador de disputa.