Microsoft AI: MAI-Image-2.6 बनाम OpenAI: GPT Image 1
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Microsoft AI: MAI-Image-2.6 ($17.50 / 1M टोकन (≈ ₹1,647.44)) और OpenAI: GPT Image 1 ($35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,294.87)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | OpenAI: GPT Image 1 | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Microsoft | OpenAI |
| इनपुट | $17.50 / 1M टोकन (≈ ₹1,647.44) | $35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,294.87) |
| इमेज इनपुट | $133.00 / 1M टोकन (≈ ₹12,520.51) | - |
| इमेज आउटपुट | $133.00 / 1M टोकन (≈ ₹12,520.51) | $140.00 / 1M टोकन (≈ ₹13,179.48) |
| आउटपुट | - | $35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,294.87) |
| कैश रीड | - | $4.38 / 1M टोकन (≈ ₹411.86) |
| वेब सर्च | - | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,294.87) |
| संदर्भ विंडो | 4,096 | 4,00,000 |
| अधिकतम आउटपुट | 1,024 | 3,60,000 |
| इनपुट | text, image | text, image |
| आउटपुट | image | image |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 4 सित॰ 2026 | 24 जून 2026 |
मुख्य अंतर
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 इनपुट tokens पर 50% सस्ता है।
- OpenAI: GPT Image 1 97.7× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
- सिर्फ OpenAI: GPT Image 1 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
विस्तार से
माइक्रोसॉफ्ट AI: MAI-Image-2.6 माइक्रोसॉफ्ट का एक इमेज मॉडल है, जो मॉडल आईडी microsoft/mai-image-2.6 के तहत सूचीबद्ध है। OpenAI: GPT Image 1, OpenAI का एक इमेज मॉडल है, जो मॉडल आईडी openai/gpt-image-1 के तहत सूचीबद्ध है। दोनों api14 पर एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव इस बात का नहीं है कि एक इमेज मॉडल है और दूसरा कुछ और। यह इस बात का है कि कौन सा आपके इमेज जनरेट करने के तरीके में फिट बैठता है और प्रॉम्प्ट के साथ आपको कितना टेक्स्ट देना है।
सबसे साफ़ अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। GPT Image 1 अधिकतम 400000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट स्वीकार करता है, जबकि MAI-Image-2.6 4096 स्वीकार करता है। अगर आपके प्रॉम्प्ट में लंबी संदर्भ सामग्री, एक विस्तृत ब्रीफ़, या पिछले कई टर्न का ढेर शामिल है, तो GPT Image 1 के पास उसे रखने के लिए कहीं अधिक जगह है। दोनों मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज लेते हैं और आउटपुट के रूप में इमेज लौटाते हैं, इसलिए कोई भी आपको टेक्स्ट उत्तर वापस नहीं देता। पैरामीटर पर ये अलग हो जाते हैं: MAI-Image-2.6 max_completion_tokens, max_tokens और temperature का समर्थन करता है, जबकि GPT Image 1 max_tokens, response_format, seed और structured_outputs का समर्थन करता है। Structured outputs केवल OpenAI की ओर हैं, और seed भी केवल OpenAI की ओर है, जो मायने रखता है अगर आपको दोहराने योग्य जनरेशन चाहिए। कीमत पर, इनपुट के लिए MAI-Image-2.6 दोनों में से सस्ता है। आउटपुट कीमत में इनके बीच कोई खास अंतर नहीं है, इसलिए लागत का अंतर इनपुट की ओर ही दिखता है।
छोटे, प्रॉम्प्ट-आधारित इमेज जनरेशन के लिए, जहाँ आप temperature से सैंपलिंग ट्यून करना चाहते हैं और इनपुट लागत कम रखना चाहते हैं, MAI-Image-2.6 स्वाभाविक चुनाव है। ऐसे काम के लिए जिसमें बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो, पुनरुत्पादन के लिए एक निश्चित seed, या आपकी पाइपलाइन में जुड़े structured outputs चाहिए, GPT Image 1 बेहतर फिट है। अगर आप इमेज जनरेट करने के बजाय उनका कैप्शन या वर्णन कर रहे हैं, तो कोई भी मॉडल मदद नहीं करता, क्योंकि दोनों केवल इमेज आउटपुट करते हैं। अगर आपका प्रॉम्प्ट कुछ वाक्यों का है और आपको seed या structured outputs की ज़रूरत नहीं है, तो MAI-Image-2.6 का छोटा कॉन्टेक्स्ट आपके रास्ते में नहीं आएगा, और सस्ती इनपुट कीमत आपके पक्ष में काम करती है।
api14 के ज़रिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपना अनुरोध उसी एंडपॉइंट पर उसी अनुरोध आकार के साथ भेजते हैं, और केवल एक चीज़ बदलते हैं, मॉडल आईडी: माइक्रोसॉफ्ट मॉडल के लिए microsoft/mai-image-2.6, OpenAI मॉडल के लिए openai/gpt-image-1। आपके टेक्स्ट और इमेज इनपुट दोनों ही स्थितियों में एक ही फ़ील्ड में जाते हैं, और इमेज उसी तरह वापस आती है। इसका मतलब है कि आप एक ही कोड पथ बना सकते हैं, मॉडल आईडी को कॉन्फ़िगरेशन में रख सकते हैं, और अपने क्लाइंट को फिर से लिखे बिना दोनों के बीच स्विच कर सकते हैं। बस याद रखें कि पैरामीटर सेट अलग हैं, इसलिए temperature और max_completion_tokens माइक्रोसॉफ्ट मॉडल के साथ आते हैं, जबकि response_format, seed और structured_outputs OpenAI मॉडल के साथ आते हैं।
एक ऐसा मामला है जहाँ दूसरा मॉडल फिर भी जीतता है। अगर आपने लागत के लिए MAI-Image-2.6 पर फैसला किया है लेकिन आपका प्रॉम्प्ट 4096 टोकन जितना रख सकता है उससे बड़ा हो जाता है, तो GPT Image 1 ही है जो काम करता रहता है, क्योंकि उसका कॉन्टेक्स्ट विंडो कहीं अधिक बड़ा है। इसके विपरीत, अगर आप GPT Image 1 का उपयोग उसके seed या structured outputs के लिए कर रहे हैं लेकिन आपके इनपुट छोटे हैं और इनपुट लागत निर्णायक कारक है, तो MAI-Image-2.6 सस्ता इनपुट विकल्प है। प्रतिबद्ध होने से पहले मौजूदा दरों के लिए इस पेज पर लाइव मूल्य तालिका देखें, और कॉन्टेक्स्ट लंबाई, आपको वास्तव में जिन पैरामीटर की ज़रूरत है, और आप जिस तरह कॉल करते हैं उसके लिए कौन सा पक्ष सस्ता है, इनके आधार पर चुनें।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "microsoft/mai-image-2.6" से "openai/gpt-image-1" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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-1",
"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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