Images 2.6 与 Krea 3：一个是如今能生成动画的通用型工具，另一个是只专注于编辑的编辑器

搜索“Images 2.6 vs Krea 3”，你会看到关于微软 MAI-Image-2.6 的页面，因为如今有两个已发布的模型共用一个编号，却没人费心区分它们。那我们就从这里说起。Images 2.6 是 OpenAI 的模型，已在 ChatGPT、Codex 和 API 上推出，时间为 2026年11月4日——也就是本文撰写前一天——，共有两个 API 版本：GPT-Image-2.6 Sunburst主打质量，而 GPT-Image-2.6 Flare主打速度。Krea 3 是 Krea 的编辑模型，自 2026年10月15日起上线，定位首先是编辑器，而不是带个编辑框的生成器。它们其实并不属于同一产品类别，接受这一点后，这个比较才更有用：一个是拥有两副 API 面孔的平台功能，另一个是专业化的价目表。

这一差异几乎决定了下文的一切。Images 2.6 继承了庞大的现有用户基础，新增了动画 GIF 生成和 ChatGPT 内可复用的参考图像，并且仍采用自 2.5 代以来未曾变动的基于 token 的定价。Krea 3 只做一件事——以原生 2K 进行区域限定的图像编辑——并按每次编辑收取统一费用，且每附加一张参考图像都要加收费用。如果你购买的是创意助手，前者是更稳妥的默认选择。如果你购买的是要运行上百万次的生产级编辑步骤，后者才是拥有可预测价目表的那一个。

排行榜的真实情况

这正是两个模型在可验证性上真正不同之处，而且其影响方向与你可能预想的相反。

Krea 3 现在有了独立的数据。在 Artificial Analysis 的 AA-Image-Editing v2.1 榜单上，于 2026 年 11 月 5 日查询时，Krea 3 (Ultra) 以 1,151 Elo 位居，样本量为 5,573——与 Nano Banana 2.1 和 MAI-Image-2.6 持平，后两者在第四至第七名之间同样录得 1,151。更便宜的 Krea 3 (Fast) 模式得分为 1,125。这些是第三方的人类偏好数据，它们取代了发布时仅有的厂商自述情况，当时榜单上根本没有 Krea 这一行。

Images 2.6 在任何地方都没有属于自己的独立数值。无论是 AA-Image-Editing v2.1、AA-Image-T2I v2.1，还是 Arena，都找不到。2026 年 11 月 5 日完整读取 Artificial Analysis 的两个图像榜单，返回的行里只有 GPT Image 2.5 Sunburst（编辑 1,199，文生图 1,224）、GPT Image 2.5 Flare，以及 GPT Image 2 (high) 的 1,137 和 1,188——而 2.6 一行都没有。这个模型才刚发布一天，而这些榜单是由成千上万次两两投票驱动的 Elo 系统，所以这只是数据滞后，并非最终定论。但这也意味着，任何"Images 2.6 击败了 Krea 3"之类的说法，目前都得不到任何已公布的测量数据支撑。

你能比较的是父模型。如果 2.6 仅仅保持其前代的位置，那么相关参照点就是编辑分数为 1,199 的 GPT Image 2.5 Sunburst——比 Krea 3 Ultra 高 48 Elo，这一差距明显超出两个模型的置信区间。OpenAI 自己的说法是，2.6 不会倒退；它表示 Sunburst 针对中高质量下的“在多次编辑中具有更高图像一致性”进行了调优。这是一个关于某种属性的说法，Elo 排行榜会奖励这种属性，但并不会将其单独分离出来。

一次编辑究竟要付出多少代价

这是两张价目表最不具可比性的部分，所以值得用一个现实任务来算一算：拿一张 2K 产品图，附上两张 1K 参考图，然后要求做一处局部修改。

• Krea 3 — 2K 输出为 $0.06，每个 1K 参考图另加 $0.02，因此 $0.10。开启“high”思考模式后为 $0.12。若用四个 2K 参考图而非两个 1K 参考图，价格会升至 $0.34，当需求简报写着“匹配这四个角度”时，这就是值得记住的数字。

• GPT-Image-2.6 Sunburst — 按 token 计费，而非按图片计费。文本输入为每百万 token 5 美元（缓存价 1.25 美元），图像输入为每百万 token 8 美元（缓存价 2 美元），图像输出为每百万 token 30 美元。OpenAI 未公布统一的每张图片价格，因此最诚实的数字是根据输出 token 预算估算得出的：大约 高质量下为 0.053 美元，适用于 1024 级输出；xhigh 下为 0.094 美元，max 下为 0.21 美元。这些 token 预算沿用自 2.5 代，是现有最佳近似值，并非已公布的 2.6 数字。

• 批量 — OpenAI 公布的批量 token 费率大约为一半（每百万 $2.50 / $4.00 / $15.00），但 2.6 变体的模型页面将 /v1/batch 列为不受支持，因此该折扣目前无法用于此模型。Krea 未公布同等折扣。

真正重要的是风险的结构形态。只做一次编辑时，两者相差不过几美分，这种比较不过是噪声。而每月十万次编辑时，{{KEEP}}Krea{{/KEEP}} 的价格固定且已知，而 2.6 的账单则会随你的质量设置所隐含的 token 预算而浮动——而这个设置是按请求传入的参数，这意味着一个疏忽的默认值就能让月度账单变动 4 倍，而没有任何人改动过一行应用代码。

这也正是路由器能体现价值、而不只是空谈的地方。OrcaRouter 传递 提供商目录价，0% 加价，因此你看到的每 token OpenAI 价格，就是本页上的价格，也是你发票上的价格，中间没有加任何价差。对于这么新的模型，有用的做法是把它放在与你已经信任的现有模型相同的密钥后面——GPT-Image-2.5 Sunburst 和 Flare、GPT Image 2、Imagen 4 以及 Gemini 的 flash-image 系列都在目录中——并让 自动故障转移在新端点对你限流时兜底。你是在将一个刚发布一天的模型与一个已知模型进行对比，而你当然不希望用一条存在单点故障的生产路径来做这件事。

Krea 3 实际上更适合的场景

三件事，而且都很具体。

Krea 3 是为编辑而训练的，而不是被适配去做编辑。厂商声称它只渲染发生变化的区域，而不是重绘整个画面，因此，区域范围编辑是默认交互方式，而不是画一个遮罩然后指望模型遵守。对于产品工作而言，这就是标签在编辑后保留下来，与标签被悄悄改掉文字之间的区别——而改掉文字正是让团队完全不再信任编辑器的失败模式。

它还内置了 251 个首发预设，听起来像是消费级的花哨点缀，其实不然：日转夜、白模、草图、换肤、换天空、绿幕。预设就是别人已经调好的提示词；对一家要在整个产品目录上跑同样五种转换的工作室来说，这相当于免去了一周的提示词工程。

而且它的延迟表现是一个固定的单次编辑数值，可以直接放进队列设计中。Krea 声称，在原生 2K 下，大多数编辑的端到端完成时间低于 8 秒。还没有人独立测量过这一点——这是厂商报告的数据——但这一说法的结构（在固定分辨率下的一个界限）对于容量规划来说，比针对未具名基线给出的百分比加速说法更有用。

Krea 3 不做的是生成。它在 AA T2I 榜单上没有文生图条目，因为它没有文生图模式。它需要一张源图像。如果你的流程从提示词开始，你就需要在它前面放一个生成器，而这会彻底改变成本对比——你现在要为两个模型付费。

Images 2.6 的领先之处

Images 2.6 是两者中唯一能够从零开始的，也是唯一带有动画的。

GIF 功能是 11 月 4 日发布的最大亮点：ChatGPT 现在可以一步从提示词或上传的照片生成循环动画 GIF，之后还能控制播放速度并逐帧编辑。API 是否会返回动画文件则是另一个问题，目前尚无答案——OpenAI 的模型页面列出了图像输出，并指向图像指南中的“动画 GIF 输出”，但尚无公开测试确认从/v1/images/generations 调用会返回 GIF。请将 ChatGPT 的 GIF 支持视为已发布，将 API 的 GIF 支持视为未经验证。

这次发布中，对开发者而言比 GIF 更重要的是其余部分。Images 2.6 新增了 SVG 导出、标记引导编辑（发送一张带标注的图片，模型会在你绘制的位置进行编辑）、可复用的参考图像，以及一个 complexity 参数，用于控制模型在一个请求上投入多少规划预算——OpenAI 的建议是从低开始，当场景包含多个相互作用的约束时再调高。尤其是 SVG 导出，这是一次品类层面的变化：能输出矢量路径的编辑器可用于标志和图标工作，而这是栅格编辑器在任何质量水平下都无法触及的，且 Krea 3 没有对应功能。

这个用量说法值得连同其标签一并重申：OpenAI 表示，用户现在每周通过 ChatGPT 和 API 生成超过 40 亿张图像，高于 2026 年 9 月的 30 亿张。这是公司提供的数据，既未公布按功能划分的明细，也无法保证这两项统计采用相同的定义口径。

把哪一个放进流水线

如果你的工作是批量编辑现有图像——商品目录修图、产品摄影的区域性修改、对已有图集进行重新造型——那么 Krea 3 是更可预测的选择。按每次编辑固定计价、原生 2K 输出、在独立榜单上实测 1,151 Elo，以及一种将保留未改动区域视为核心要点而非锦上添花的设计。

如果你的工作是附带编辑的生成——概念构思、营销变体，任何从一句话开始的内容——Images 2.6 是这两者中唯一适用的，而 SVG 和标记编辑功能让它不只是聊天机器人式的便利工具。缺少独立基准测试是试用它的理由，而不是否定它的理由；一个刚发布一天、尚无 Elo 排名的模型，只是一个还没人投过票的模型。

要避免的错误，是把 1,151 对“无数据”的比较当成任何一方的胜利。Krea 3 有数字，而 Images 2.6 没有，这反映的是评测日程，而不是模型本身。真正能定论的比较，会在 AA 榜单加入 2.6 一行时到来——到那时，值得关注的数字是它能否超过 1,199，因为这正是 OpenAI 自家前代所在的位置，也大致是专业编辑器要证明值得切换所必须超越的门槛。

在此之前，想得到真实答案，最便宜的办法就是把你自己的二十条修改分别跑过两者，然后数一数其中有多少是你愿意发布的。这大约要花两美元。这也是目前唯一一个不是别人营销说辞的测试。