絶対的な勝者はいません。Artificial AnalysisではKrea 3 UltraがGPT Image 2 (high)を上回り、1151 Elo対1136です。ArenaのMulti-Image Editボードでは、GPT Image 2が優勢です。GPT-Image-2 (Medium)が1453で3位、Krea 3 Ultraが1435で4位です。Design Arenaでも、GPT Image 2が1347でKrea 3の1298をリードしています。大量の編集をこなすなら、Krea 3が向いています。krea.ai/krea-3によると、Krea 3はGPT Image 2やNano Banana Proより10倍速く、3倍安価で、ほとんどの編集がネイティブ2Kで8秒以内に返ってきます。ラベルやロゴに至るまで、商品をそのまま保持します。ブランドやマーケティングのデザイナーにとって本当に大事なのは、どのボードが自分の仕事に合うか、そしてキャンペーンごとに何回編集が必要かという点です。
このガイドでは、ベンチマーク、コスト、速度、リファレンス、制限の面から両者を比較します。掲載する例はすべて実際のKrea 3による編集で、そのまま使ったプロンプトも併せて示します。ボードごとの表はKrea 3のベンチマークにあります。
Krea 3とGPT Image 2を一目で比較
| Krea 3 | GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| 提供元 | Krea | OpenAI |
| 概要 | Kreaの画像編集モデル。テキストからの画像生成にも対応 | OpenAIの画像生成・編集モデル(gpt-image-2、2026年4月21日) |
| Artificial Analysis(2026年10月20日) | Ultraは5位、1151 Elo(順位の幅は3〜6位)。Fastは11位、1125 | GPT Image 2 (high):1136 Elo |
| Arena Multi-Image Edit(2026年10月19日付のページ) | Krea 3 Ultraが4位、1435 | GPT-Image-2 (Medium)が3位、1453 |
| Design Arena(2026年10月20日) | 51モデル中4位、1298 Elo。画像編集ラボとしてはOpenAIに次ぐ2位 | GPT Image 2が3位、1347 |
| コスト | GPT Image 2やNano Banana Proより3倍安価。金額はKrea pricingを参照 | OpenAIはトークン課金。金額はOpenAI pricingを参照 |
| 速度 | ネイティブ2Kで、ほとんどの編集がエンドツーエンドで8秒以内。Ultraは数分かかることも | モデルページに標準的な編集時間の記載なし。OpenAIは複雑なプロンプトでは最大2分かかる場合があるとしている |
| 解像度 | 1Kと2K。Ultraは2Kのみ | 最大2K(OpenAIのローンチ記事より) |
| リファレンス | 1回の編集につき最大8枚のリファレンス画像 | 1回の編集につき「1枚以上の画像」とマスク |
| 利用場所 | krea.ai、Krea API、fal、Hedra、Together AI、Nous Research、OpenRouter、Replicate | OpenAI APIとCodex(OpenAIのローンチ記事より) |
詳細に入る前に、名称について補足します。GPT Image 2は、もはやOpenAI唯一の画像モデルではありません。2026年9月8日、OpenAIはAPIとChatGPTでのGPT Images 2.5を発表し、GPT Image 2.5 FlareとGPT Image 2.5 Sunburstの2つの新モデルを公開しました。OpenAIによると、ChatGPT Images 2.5はすべてのChatGPTユーザーに順次提供されており、gpt-image-2はOpenAIのAPIドキュメントに引き続き掲載されています。この記事ではKrea 3とGPT Image 2を比較し、GPT Image 2.5によって状況が変わる点にも触れます。
Krea 3とGPT Image 2の比較方法
3種類の情報源を使いました。
- 公開ベンチマーク。 Artificial Analysisの画像編集リーダーボードは、検証済みの非公開評価者によるブラインド比較に基づき、モデルをElo順に並べています。閲覧日は2026年10月20日です。ArenaのMulti-Image Editページの日付は2026年10月19日です。Design Arenaの画像編集チャートは2026年10月20日時点の数値です。3つのボードは同じ尺度ではありません。
- 各社の公式ページ。 GPT Image 2に関する情報は、OpenAIのモデルページ、料金ページ、画像生成ガイド、gpt-image-2のローンチ記事によります。Krea 3に関する情報は、Kreaのローンチ資料とKrea APIドキュメントによります。この記事では、1枚あたりのドル価格は引用しません。
- 実際の編集。 この記事のKrea 3の画像はMedia Kitの出力で、プロンプトも原文のまま掲載しています。この記事用にGPT Image 2の画像は作っていないため、その出力は掲載していません。
速度の数値は各社自身の公表によるもので、どちらのモデルも当方で計測していません。
ボード別に見て、どちらが優勢か
Artificial AnalysisではKrea 3 Ultraが優勢です。Ultraは1151 Eloで5位、順位の幅は3〜6位で、Nano Banana 2.1とMAI-Image-2.6とは統計的に3位タイです。GPT Image 2 (high)は1136です。デフォルトモードのKrea 3 Fastは1125で11位となり、点推定ではGPT Image 2 (high)を下回ります。Kreaの高品質モードを選ぶ場合は、Ultraとの比較を参照してください。
ArenaのMulti-Image Editボードでは、GPT Image 2が優勢です。GPT-Image-2 (Medium)が1453で3位、Krea 3 Ultraが1435で4位です。
Design Arenaでも、GPT Image 2が優勢です。GPT Image 2は1347で3位。Krea 3は51モデル中4位で1298 Elo、Kreaは画像編集ラボとしてOpenAIに次ぐ2位です。
OpenAIの新しいGPT Image 2.5は、Artificial Analysisでどちらも上回っています。2026年10月20日時点では、Sunburst (max)が1199 Elo、Flare (max)が1181で、上位2位を占めています。
率直にまとめると、Artificial AnalysisではKrea 3 Ultraが上(1151対GPT Image 2 (high)の1136)、ArenaとDesign ArenaではGPT Image 2が上です。さらにArtificial Analysisでは、GPT Image 2.5がその両方を上回ります。3つのボードを1つの勝敗にまとめてはいけません。
Krea 3とGPT Image 2、安いのはどちら?
Krea 3は、GPT Image 2やNano Banana Proより3倍安価です。これはkrea.ai/krea-3でKreaが公表している相対的な数字です。この記事では、どちらのモデルのドル価格も掲載しません。OpenAIはgpt-image-2をトークンで課金するため、1枚あたりのコストは品質とサイズで変わります。最新の金額はKreaの料金ページとOpenAIの料金ページで確認できます。
Krea 3の編集にかかる費用は、モード(fast、high、ultra)、解像度(1Kまたは2K。Ultraは2Kのみ)、添付するリファレンス画像の数(最大8枚)によって変わります。
やり直しによって、どちらのモデルでも生成回数は増えます。どの編集モデルでも、ときには失敗します。セットの一部をやり直すなら、残したい枚数に加えて、その分も見込んでおいてください。
画像編集が速いのはどちら?
Krea 3は、ほとんどの編集をネイティブ2Kでエンドツーエンド8秒以内に返します。最速の設定なら、1回の編集が約4〜5秒で完了します。Krea 3はまだリアルタイムではありません。krea.ai/krea-3によると、Krea 3はGPT Image 2やNano Banana Proより10倍速く、3倍安価です。速度面の例外はUltraモードです。複数の候補を検討し、常に2Kで、数分かかることがあり、Maxプラン以上が必要です。
OpenAIのgpt-image-2モデルページには、標準的な編集時間の記載がありません。画像生成ガイドには、GPT Imageモデルでは「複雑なプロンプトは処理に最大2分かかることがある」と書かれています。Krea 3の数値と並べられる、GPT Image 2の1回の編集時間は公表されていませんでした。
速度が最も効いてくるのは、試行を重ねるときです。1回の試行が数秒で返ってくれば、同じ作業の中で次のアイデアを試せます。
"Editing models are already used across e-commerce, film and advertising, but most of their potential is still held back by speed. Krea 3 removes the tradeoff between speed and quality, delivering high-quality edits in under 8 seconds, end-to-end, at 2K native resolution."
GPT Image 2が得意なこと
OpenAIのローンチ記事によると、gpt-image-2は「より強力な編集、より優れたレイアウト、改善されたテキストレンダリングで、精密で実用的な画像を生成」します。インフォグラフィック、チャート、ポスターなどの構造化されたレイアウトと並べて、「多言語テキストレンダリングの改善」も挙げています。アスペクト比や、最大2Kまでの解像度も増えています。OpenAIのガイドによれば、editsエンドポイントは入力として「1枚以上の画像」を受け取り、マスクも使えるため、置き換える領域を正確に指定できます。またResponses APIは、1枚の画像を複数のプロンプトで磨き込むマルチターン編集に対応しています。
デザイナーにとってGPT Image 2が強いのは、ArenaやDesign Arenaを信頼できるボードとして重視し、OpenAIのトークン課金を受け入れられる、テキスト量の多いレイアウトです。
GPT Image 2の限界。 OpenAI自身のガイドには、GPT Imageモデルの制限が挙げられています。複雑なプロンプトでのレイテンシ、テキストでは「正確な配置や明瞭さにまだ苦労することがある」こと、「複数回の生成にわたる、繰り返し登場するキャラクターやブランド要素の視覚的一貫性」の難しさ、「構造化された、あるいはレイアウトに敏感な構成で要素を正確に配置する」難しさです。OpenAIの現行モデルでArtificial Analysisのスコアが最も高いものを求めるなら、GPT Image 2.5を見てください。Sunburst (max)の1199とFlare (max)の1181は、GPT Image 2 (high)の1136を上回っています。
Krea 3が得意なこと
Krea 3はKreaの画像編集モデルで、2026年10月15日に公開され、すでに稼働しています。得意なのは、商品のシーン変更、オブジェクト除去、写真のクリーンアップです。ラベルやロゴに至るまで商品をそのまま保持し、その周囲に新しいシーンを組み立てます。白背景のパックショットがキャンペーン写真に変わります。1回の編集で最大8枚のリファレンス画像を使え、数枚のリファレンスから複数の画像にわたって同じキャラクターを保てます。
パックショットからキャンペーン写真へ
プロンプトの型は、まず何を残すかを書き、重要な要素(ラベル、文字)を挙げ、そのあと新しいシーンを写真家のように、光、カメラ、配色で描写します。
Packshot to campaign photo with Krea 3
Keep the soda can exactly as in the reference image: same white can with the maximal doodle illustration in lime green, hot pink and cobalt, the bubbly FIZZLE lettering and the small yuzu mint sparkling soda line, same silver rim and tab. Restage it as an ice-cold beverage campaign shot: vertical frame of a hand with chipped lime-green nail polish gripping the can, the can's surface covered in fine condensation and running droplets, pushed down into a bed of crushed ice, two halved yuzu fruits half-buried in the ice, against a flat saturated magenta-pink seamless paper backdrop, one hard unmodified flash 25 degrees to camera right throwing a crisp dark magenta shadow of the can and hand onto the backdrop, bright specular pops on the wet aluminium, palette of magenta-pink field then white can then lime green then yuzu yellow then ice white, 6:1 contrast, can at 46% across tilted 8 degrees, hand entering from the right cropped at the wrist, upper left of the pink field left empty, 85mm, 4:5, deep focus, clean digital finish, playful beverage advertising photograph, no gradient, no added text.商品まわりのワークフローをさらに知りたい方は、2026年のAI商品撮影ガイドをご覧ください。
1回のマーチ展開、複数のショット、同じロゴ
セット全体でブランド要素を同じに保つのは、どの画像モデルにとっても難しいテストです。ここでKrea 3は、スウェットシャツとキャップの2つのリファレンスを受け取り、砂漠にいるモデルに両方を着せました。同じ2つのリファレンスから、それぞれ別のプロンプトでショールームのショットも2枚作りました。筆記体の「Krea」アップリケは、3枚すべてで読み取れます。
砂漠のショットのプロンプト:
Candid full-body fashion editorial photo on a vast rocky desert surface of cracked red sandstone and scattered boulders. A young man with dark curly hair, olive skin and light stubble wears the faded maroon washed crewneck sweatshirt from the reference (cream distressed script 'Krea' appliqué on chest, green ribbed collar and cuffs), loose stone-colored trousers and worn leather boots, plus the washed sage-green cap with cream script 'Krea' patch and distressed faded red brim. Caught mid-stride walking across the rocks, glancing down, natural unposed movement. Harsh midday sun, crisp shadows, pale blue sky, shot from a distance on 35mm film. Real photograph. Garments exactly as in references, 'Krea' spelled correctly.1か所だけ変え、残りはそのまま
Krea 3に1か所だけ変えるよう頼めば、1か所だけが変わります。ここではスケッチシートの1コマを使って、ゴーストマネキンのシャツの袖だけを差し替え、襟、前立て、裾、アングル、背景、光はそのままにしました。
Krea 3: replace only the sleeves
Edit image 1: replace only the sleeves with the sleeve design from the top-left panel of the sketch in image 2: a leg-of-mutton sleeve with a large gathered puff from shoulder to elbow, then a long fitted forearm closed by a column of tiny white covered buttons. Keep everything else in image 1 exactly the same: white cotton poplin, pointed collar, concealed placket, waist darts, curved hem, invisible ghost mannequin, three-quarter angle, pale grey backdrop, lighting. Photorealistic, same fabric on the sleeves.APIでは、Krea 3はfastとhighでリージョナル編集(regional_edit: true)にも対応しています。変更が必要な部分だけが再生成されるため、同じ画像を何度編集しても品質が落ちません。ultraはregional_editに対応していません。シリーズ全体で統一感のある見た目にしたい場合は、リファレンス画像の1枚をスタイルの見本として渡し、どの画像がスタイルを決めるかを伝えてください。Krea 3の専用スタイルリファレンスは近日公開予定です。各フィールドについては、Krea APIドキュメントをご覧ください。
Krea 3の限界
締め切り前に、これらの制限を把握しておいてください。
- 小さな文字は依然として弱点です。 大きな文字やロゴはしっかり保たれますが、細かい文字は保たれないことがあります。
- 長いテキストやスタイルの全面的な変更は苦手な領域です。Krea 3が最も得意なのは、商品のシーン変更、オブジェクト除去、写真のクリーンアップです。
- 編集をまたいだ同一性の保持は完璧ではありません。 これは他のモデルも同様です。
- まだリアルタイムではありません。 ほとんどの編集は8秒以内で、最速の設定では約4〜5秒です。Ultraは数分かかることがあります。
- やり直しは発生します。 どの編集モデルでも、ときには失敗します。その分も見込んでおいてください。
- LoRAと専用スタイルリファレンスは近日公開予定です。 Krea 3ではまだ使えません。
下のKolaボトルは、テキストの限界を示しています。Krea 3は線画のキーラインとフラットなラベルアートワークから、フォトリアルなレンダリングを作りました。大きな「K3 KOLA」のロゴ、アーチ状のスローガン、「12 FL OZ」のバッジは再現されました。一方、成分や研究ノートの小さな文字の列では、いくつかの単語のスペルが誤っていました。パッケージの細かい文字は、出荷前に一語ずつ確認してください。
Krea 3: keyline plus label art to photoreal render
turn all these into photorealistic renders with K3, using the K3 Kola label, keep all the specs and designs 100% accurateKrea 3かGPT Image 2か:仕事で選ぶ
- ボードで選ぶ場合(価格が制約でないとき): ボードを個別に見てください。ArenaではGPT Image 2が優勢(GPT-Image-2 (Medium)の1453対Krea 3 Ultraの1435)、Design Arenaでも優勢(1347対1298)です。Artificial Analysisでは、1151のKrea 3 Ultraが1136のGPT Image 2 (high)を上回ります。OpenAIのどのモデルでも選べるなら、Artificial Analysisで1199のGPT Image 2.5 Sunburst (max)がさらに高いスコアです。
- カタログやキャンペーンを大量に編集する場合: Krea 3です。GPT Image 2やNano Banana Proより3倍安価で、ほとんどの編集が8秒以内に返ってきます。
- クライアントやアートディレクターとライブで試行を重ねる場合: Krea 3です。ほとんどの編集は8秒以内に返ってきます。このループには
fastかhighを使ってください。Ultraは数分かかることがあります。 - 商品、ラベル、ロゴを正確に保ちたい場合: Krea 3は、ラベルやロゴに至るまで商品をそのまま保持します。それでも、小さな文字は目で確認してください。
- 画像内に密度の高い文章、小さな文字、多言語のコピーが必要な場合: まずGPT Image 2かGPT Image 2.5を試してください。OpenAIはテキストレンダリングを重点項目として挙げていますが、小さな文字はKrea 3の既知の弱点です。
- すでにOpenAI APIで構築している場合: 新しいベンダーを増やさず、GPT Image 2が収まります。
- 複数のプラットフォームでモデルを使いたい場合: Krea 3はkrea.ai、およびfal、Hedra、Together AI、Nous Research、OpenRouter、Replicate経由で動きます。
両方を使うこともできます。文字が主役のヒーローレイアウトはテキストで信頼できるモデルに、商品のバリエーションやシーン変更はKrea 3に任せる使い分けです。
Krea 3を試す
Krea 3はユーザー数3,000万人のkrea.aiで公開中です。krea.aiでKrea 3を開き、パックショットをアップロードして、残すべきものを書くところからプロンプトを始めてください。開発者はPOST https://api.krea.ai/generate/image/krea/krea-3を呼び出すとjob_idが返ります。アップロード、ポーリング、Webhookについては開発者向けドキュメントをご覧ください。エンタープライズチームはアクセスについて相談できます。プランの詳細は料金をご覧ください。
ブリーフがChatGPTから始まる場合も、KreaはMCPアプリを通じてChatGPTと連携します。セットアップ方法は、ChatGPTでKreaを使って生成する方法のガイドで紹介しています。ジェネレーターの比較はChatGPT vs Midjourneyをお読みください。Kreaエディター、Kreaエンハンサー、Krea Imageなど、Kreaのほかのツールも同じサイトにあります。
