Microsoft AI: MAI-Image-2.6 contre OpenAI: GPT Image 2.5 Flare
Un comparatif côte à côte de Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 $US / 1M jetons (≈ 15,58 €)) et OpenAI: GPT Image 2.5 Flare (28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | OpenAI: GPT Image 2.5 Flare | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Microsoft | OpenAI |
| Entrée | 17,50 $US / 1M jetons (≈ 15,58 €) | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Image en entrée | 133,00 $US / 1M jetons (≈ 118,43 €) | - |
| Image en sortie | 133,00 $US / 1M jetons (≈ 118,43 €) | 105,00 $US / 1M jetons (≈ 93,50 €) |
| Sortie | - | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Lecture du cache | - | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| Recherche web | - | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Fenêtre de contexte | 4 096 | 400 000 |
| Sortie max. | 1 024 | 360 000 |
| Entrée | text, image | text, image |
| Sortie | image | image |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 4 sept. 2026 | 9 sept. 2026 |
Principales différences
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 est 38% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare lit 97.7× plus de contexte (400 000 tokens).
- Seul OpenAI: GPT Image 2.5 Flare prend en charge la sortie JSON structurée.
En détail
Microsoft AI : MAI-Image-2.6 est un modèle d'image de Microsoft, répertorié sous l'identifiant de modèle microsoft/mai-image-2.6. OpenAI : GPT Image 2.5 Flare est un modèle d'image d'OpenAI, répertorié sous l'identifiant de modèle openai/gpt-image-2.5-flare. Les deux sont des modèles de génération d'images plutôt que des modèles de chat ou de texte, donc dans chaque cas vous envoyez un prompt et recevez une image en retour. Microsoft a publié MAI-Image-2.6 le 2026-09-04, et OpenAI a publié GPT Image 2.5 Flare le 2026-09-09.
Les deux modèles diffèrent surtout par le contexte et la surface des paramètres. MAI-Image-2.6 a une longueur de contexte de 4096 tokens, tandis que GPT Image 2.5 Flare a une longueur de contexte de 400000 tokens, donc le modèle OpenAI accepte des prompts et des documents de référence bien plus longs. Les deux acceptent du texte et des images en entrée et produisent une image en sortie, donc l'histoire des modalités est la même des deux côtés. Concernant les paramètres, MAI-Image-2.6 prend en charge max_completion_tokens, max_tokens et temperature. GPT Image 2.5 Flare prend en charge max_tokens, response_format, seed et structured_outputs. Les sorties structurées ne sont disponibles que sur le modèle OpenAI, ce qui compte si vous voulez que la réponse soit mise en forme de manière prévisible. Concernant le prix, MAI-Image-2.6 est le moins cher des deux en entrée ; la comparaison ne montre pas de différence significative en sortie, donc considérez le coût de sortie comme à peu près identique.
Pour la sélection pratique, commencez par la taille de prompt dont vous avez réellement besoin. Si votre prompt est court et consiste principalement en une seule instruction, MAI-Image-2.6 est un choix par défaut raisonnable et son tarif d'entrée est le plus bas des deux. Si vous fournissez de longues descriptions, de grandes images de référence ou un contexte accumulé, GPT Image 2.5 Flare est plus adapté en raison de sa fenêtre de contexte bien plus grande. Si votre pipeline dépend de structured_outputs, ou de seed pour des générations reproductibles, ou de response_format pour contrôler la forme du résultat, GPT Image 2.5 Flare est le seul des deux à lister ces paramètres. Si vous voulez orienter l'échantillonnage avec temperature, ce paramètre est listé pour MAI-Image-2.6.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers la même URL de base et envoyez la même forme de requête, puis vous changez uniquement la chaîne d'identifiant de modèle entre microsoft/mai-image-2.6 et openai/gpt-image-2.5-flare. Les paramètres que vous passez doivent correspondre à ce que chaque modèle prend en charge, donc une requête utilisant temperature va avec le modèle Microsoft, et une requête utilisant seed ou structured_outputs va avec le modèle OpenAI. Tout le reste dans votre intégration, y compris l'authentification et la façon dont vous lisez l'image dans la réponse, reste identique.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "microsoft/mai-image-2.6" par "openai/gpt-image-2.5-flare" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "openai/gpt-image-2.5-flare",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
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