Microsoft AI: MAI-Image-2.6 es un modelo de generación de imágenes de Microsoft, listado bajo el id de modelo microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT Image 2 es un modelo de generación de imágenes de OpenAI, listado bajo el id de modelo openai/gpt-image-2. Ambos son modelos de la categoría de imágenes, lo que significa que reciben entrada y devuelven imágenes generadas en lugar de respuestas de texto. Microsoft lanzó MAI-Image-2.6 el 2026-09-04, mientras que OpenAI lanzó GPT Image 2 antes, el 2026-06-24.
Los dos modelos aceptan las mismas modalidades de entrada, texto e imagen, y ambos producen únicamente salida de imagen. La diferencia más clara es el contexto. GPT Image 2 tiene una ventana de contexto de 400000 tokens, mucho mayor que la ventana de 4096 tokens de MAI-Image-2.6, por lo que puede aceptar prompts mucho más largos o mucho más material de referencia en una sola llamada. También difieren en los parámetros que exponen. MAI-Image-2.6 admite max_completion_tokens, max_tokens y temperature. GPT Image 2 admite max_tokens, response_format, seed y structured_outputs. Las salidas estructuradas solo están disponibles en GPT Image 2, lo cual importa si necesitas que la respuesta tenga una forma predecible. En cuanto al precio, MAI-Image-2.6 es el más barato de los dos en entrada; el precio de salida no es significativamente distinto entre ellos, así que la brecha de costo es más estrecha de lo que sugiere la comparación de entrada por sí sola.
Para el trabajo práctico, la elección normalmente depende de cuánto necesitas alimentar al modelo y cuánto control necesitas sobre la respuesta. Si tus prompts son cortos y estás generando imágenes a partir de una breve descripción o una sola imagen de referencia, MAI-Image-2.6 es un valor predeterminado razonable, y su entrada más barata lo hace atractivo para trabajos de alto volumen donde los prompts siguen siendo pequeños. Si estás trabajando con prompts largos, muchas imágenes de referencia o instrucciones detalladas de varias partes, el contexto de 400000 tokens de GPT Image 2 te da un margen que MAI-Image-2.6 simplemente no tiene. Si necesitas salidas estructuradas o una seed para resultados reproducibles, GPT Image 2 es el que debes llamar, ya que MAI-Image-2.6 no expone esos parámetros. El control de temperature, por otro lado, está disponible en MAI-Image-2.6 y no está listado para GPT Image 2.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Envías tu solicitud al mismo endpoint con la misma forma de solicitud, y el único cambio es el id de modelo. Usa microsoft/mai-image-2.6 para el modelo de Microsoft y openai/gpt-image-2 para el modelo de OpenAI. Tus entradas de texto e imagen van en los mismos campos de cualquier manera, y la imagen vuelve en la respuesta. Esto significa que puedes construir una sola ruta de código, mantener el id de modelo en la configuración y cambiar entre los dos sin reescribir tu integración. También hace que la comparación sea directa: ejecuta el mismo prompt contra ambos ids y observa los resultados.
Hay casos en los que el otro modelo sigue siendo la mejor opción. Si te has decidido por GPT Image 2 por su contexto largo pero tus prompts resultan ser cortos y simples, MAI-Image-2.6 los manejará y cuesta menos en entrada, así que vale la pena probarlo con tu carga de trabajo real en lugar de asumir que se necesita el contexto más grande. A la inversa, si empiezas con MAI-Image-2.6 y luego necesitas salidas estructuradas, una seed o entradas mucho más largas, pasar a openai/gpt-image-2 es un cambio de una línea en el id de modelo. Consulta la tabla de precios en vivo en esta página para conocer las tarifas actuales antes de decidirte, ya que la diferencia de entrada es la principal palanca de costo entre ellos.