Krea 3：每次編輯不到 8 秒、每張圖片 $0.06，還有 Krea 自己也說不攏的參考張數

Krea 發布了Krea 3，時間是 2026 年 10 月 15 日，而這番宣傳談的是一種取捨，而非一項能力。其發布貼文一開頭便坦承，編輯模型先是變強了，接著卻變得又慢又貴，並將 Krea 3 定位為這筆取捨的另一面：大多數編輯在原生 2K 下從頭到尾不到 8 秒就能完成，每張影像 $0.06。該公司自家的比較圖表把 Nano Banana Pro 列為 33 秒、每張影像 $0.135，而 GPT Image 2 列為 90 秒、$0.22，這些是根據 Krea 自家在 2026 年 9 月 24 日至 10 月 1 日之間的編輯流量所測得。這是供應商在談論競爭對手，用的是供應商自己蒐集來的中位數，因此值得以這種眼光看待——但背後的主張在於，如今一次編輯的成本，以每一分花費計算，還不到設計師一秒的耐心，而這正是這場小型模型發布值得你花上一小時關注的原因。

在 Krea 3 上打造任何東西之前，必須先解決的兩件事，是你實際上被允許使用多少張參考圖像，以及每一張要花多少費用。Krea 自家的頁面用三種不同方式回答第一個問題，而第二個問題的答案則是一個計量器。

Krea 3 究竟是什麼，以及它不是什麼

Krea 3 是一款編輯模型，而不是硬加上編輯模式的生成器。API 本身的說明寫道，它「遵循白話指令：你說明什麼該改變、什麼該維持不變」——而且如果你沒有傳送參考圖像，它也能單憑文字生成，但生成只是附帶的工作。產品頁面的說法更為狹隘：它負責編輯，只改變你要求的部分，原生以 2K 渲染，Krea 以一個 2736 × 1536 像素的範例來說明這點。

API 中有三樣東西才是真正的產品，而這三樣都不是價格：

• 區域編輯。一個 regional_edit/ 旗標只會重新生成畫面中需要變更的部分，其餘部分則保持像素級精確。Krea 的說明文件建議將它用於串接式編輯——重新上色或替換物件、修正細節、更改招牌上的文字——並警告一般（整張影像）編輯在持續編輯模型自身的輸出時會累積瑕疵。

• 兩種思考模式。 thinking_mode/ 可以是 fast/（預設值），它會擴充提示詞並生成；或是 high/，它會投入更強的推理流程，在生成前規劃多參考與多步驟編輯。Krea 的建議是使用 high/，當快速生成的結果未符合要求時。

• 參考構圖。Krea 在社群上主打的能耐：把臉孔、服裝和房間分別當作獨立輸入，它就能組合成一個場景，同時讓人物身分與調色保持一致。Krea 的部落格用一段讀起來像選角表的提示詞示範了這點——如實重現參考中的四個角色，只改變他們的姿勢。

盒中未附：開放權重。Krea 2 於 2026 年 5 月 12 日發布，隨附開放的檢查點與社群授權條款。Krea 3 則沒有，而自行代管屬於企業方案洽談的範疇。同樣不在盒中的，還有截至 2026 年 10 月 16 日為止的任何一項獨立評分。Krea 3 未出現在任何公開的影像編輯排行榜上，而對一個才問世一天、又被擋在 beta 工作區之後的模型來說，這並不令人意外。

參考限制是三個 Krea 頁面上的三個不同數字

這是會改變你如何為模型編列預算的發現，而它不需要靠基準測試來確立——只需要一口氣讀完這些頁面。

• 發布貼文及其常見問題：「每次編輯最多 6 張參考圖片。」

• 產品頁面：「最多八個參考。一張圖像。以編號指定人物、產品、地點與風格。」

• API 參考資料：image_urls/ 陣列最多可接受「8 個」——但當單一請求中有五個以上的參考項目時，每個參考項目都會縮放，最長邊最多為 1536 px，而文件也明確指出「若要完整細節的參考項目，請傳送四個或更少」。

那些是三種不同的產品。設計師閱讀產品頁面時，會以八個參考及其精細細節為核心來規劃拍攝。工程師閱讀 API 參考文件後會得知，從第五個參考開始都是縮小過的參考，而真正該據以設計的數量其實是四。而需要零資料保留的團隊——Krea 3 透過 X-Api-Zero-Data-Retention: 1/ 標頭為企業工作區支援此功能——每次請求會有 4 個參考的硬性上限，因為在該模式下，每個參考都必須以 base64 資料 URI 傳送。

與身分的互動，才是應該讓你慢下來的那個部分。角色／服裝／場景這套拆分的重點，就在於臉部能在構圖中保留下來。五張以上的參考路徑，恰恰就是 Krea 自家文件會把你原本想保留的那張臉縮放掉的那條路徑。

Krea 3 編輯要花多少成本，逐步算給你看

API 參考文件發布的價目表是以元件而非以圖片為計價單位，而且元件會層層疊加：

• 基本價格 — 1K 輸出為 $0.03，2K 輸出為 $0.06。

• 每張參考圖 — 若參考圖為 1K，+$0.02；若為 2K，+$0.07，兩種輸出尺寸皆按此計費。

• 高／思考模式 — 每次生成 +$0.02。

把這個往下推算，標題很快就會反轉。一張 2K 參考圖是 $0.13。四張 2K 參考圖——Krea 自家文件稱為完整細節上限的數量——是 $0.34。六張 2K 參考圖，也就是發布文上提到的數字，是 $0.48，而在 high thinking mode 下則是 $0.50。人人都會引用的「每張圖片 $0.06」這個數字，是最簡單可能的編輯價格：一張 2K 輸出，完全不附帶任何東西。

在型錄規模下，相較於 Krea 自家的比較，這仍然便宜——Krea 的圖表列出 100,000 次 2K 的 Krea 3 編輯為每月 $6,000，對比 Nano Banana Pro 的 $13,500 與 GPT Image 2 的 $22,000——但該圖表明確標註「每張影像的牌價，不含影像參考」。若每次編輯附上六張 2K 參考影像，同樣的 100,000 次編輯費用會落在接近 $48,000。參考計量佔你帳單的 40% 還是 800%，完全取決於你的 pipeline 附上多少張影像，而那是關於你的工作流程的問題，不是關於模型的問題。

計費說明對於文件中所提出的其中一點同樣隻字未提。參考圖若作為第五張或之後送出，會被縮放至最多 1536 px。價目表對 2K 參考圖收取 $0.07。Krea 並未說明，模型自行縮小過的參考圖是否仍按 2K 費率計費。在一次六張參考圖的編輯中，這個不明確之處每次呼叫是 $0.14——佔帳單的四分之一——在你編列預算之前，值得寄一封電子郵件詢問。

速度宣稱，以及其下方的註腳。

Krea 主打的宣稱是端到端低於 8 秒（含排隊時間），而附在其後的註腳異常具體：競爭對手的計時數據，來自 2026 年 9 月 24 日至 10 月 1 日期間，在 Krea 自家平台上執行編輯工作的請求到完成圖片時間中位數。這不是中立的基準測試，而 Krea 也沒有假裝它是——同一張圖表寫著價格是「每張圖片的標價，不含參考圖像」，而這正是對 Krea 3 本身至關重要的但書。

這個數字的真實狀況是：沒有第三方重現過它，而 Krea 自家的資料中，至少還有一個針對同一模型、位於不同頁面的延遲數據，且是與另一組競爭對手比較所收集的。請在你自己的提示詞上、以你的參考計數來測量它，因為參考計數正是會同時改變秒數與美分花費的變數。

CPI-Bench：我們遍尋不著的發布數字

Krea 3 發表的相關報導中，流傳著該模型的一項 CPI-Bench 分數——一個落在 4.8 分（滿分 5 分）左右的數字，並被當作真實世界影像編輯基準來呈現。我們找不到這個分數。它不在發表貼文中，不在產品頁面上，也不在 API 參考文件裡，而從我們這裡能連上的任何搜尋引擎，都不會回傳一個已失效的 CPI-Bench 排行榜。這並不證明它不存在；Krea 的產品頁面有一個在使用者端渲染的常見問題區塊，而且該模型曾於 2026 年 8 月下旬公開預覽，所以這個數字很可能存在於我們無法載入的某處。

對你而言，這件事的意義比這個謎團單純：不要在採購文件中放入 CPI-Bench 的數字。今天任何人能查核的 Krea 3 唯一數據，就是 Krea 自己公布的價格表、Krea 自己的參考限制，以及 Krea 自己實測的時間數據。這個模型的其他一切，目前除了它的製造者之外，都沒有任何人審核過——而這包括那項真正構成使用理由的成分聲明。

路由器適用與不適用的時機

OrcaRouter 並不路由 Krea 3。 它並不在我們的目錄中。Krea 3 是透過 Krea 自家的 API 呼叫的，該 API 目前處於早期存取階段，且需要在 Krea 3 測試版中擁有工作區；供應商自家的應用程式與 API 都能提供這項服務，Krea 在發表頁面上點名的幾個第三方平台亦然。本文沒有任何內容要求你相信相反的說法。

這留下來的，是一個形狀熟悉的整合問題。一個受 beta 限制的端點，搭配三個已公布的參考上限，以及按各參考分別計量的計費錶，正是適合放進你能承受重跑的工作的地方，而不是你已經答應客戶週五要交的工作。你已經實測過的模型，應該放在涵蓋 200 多個模型的單一端點上，且對供應商的定價清單不加價，這樣一來，Krea 3 結束 beta 的那一天，就只是一次路由調整，而不是一份新合約、一套新 SDK 和一段新的帳務關係。在那之前，把失敗的呼叫轉到備援模型的自動容錯——而不是把失敗丟進你的工作佇列——才能讓 beta 的糟糕午後不至於變成你的事故報告。

Krea 3 是本週最有趣的編輯模型，也可能是最難納入規劃的一個。這項能力——為人物、服裝和場景分別提供參考，並在保持身分一致的前提下合成到同一個畫面中——才是真正全新的部分，而它恰恰正是 Krea 的五張參考圖縮放規則與四張參考圖的零資料保留上限所削減的部分。先看參考圖數量上限，再看價格；而在這兩者之前，先審視你自己的作業流程。然後用它實際跑一件真實的型錄案件，數一數用到的參考圖數量，看看帳單看起來會是 $0.06 還是 $0.48。

計分板衡量的項目與部署實際遭遇的狀況之間的落差，正是這份紀錄之所以重要的原因：與此類模型相關的已記錄 AI 失效與代理事件，都收錄在 OrcaRouter AI 事件檔案庫，其中每一筆條目都附有自己的來源、嚴重程度、可信度等級與爭議旗標。