Microsoft AI: MAI-Image-2.6 बनाम OpenAI: GPT Image 2
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Microsoft AI: MAI-Image-2.6 ($17.50 / 1M टोकन (≈ ₹1,654.40)) और OpenAI: GPT Image 2 ($28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | OpenAI: GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Microsoft | OpenAI |
| इनपुट | $17.50 / 1M टोकन (≈ ₹1,654.40) | $28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04) |
| इमेज इनपुट | $133.00 / 1M टोकन (≈ ₹12,573.43) | - |
| इमेज आउटपुट | $133.00 / 1M टोकन (≈ ₹12,573.43) | $105.00 / 1M टोकन (≈ ₹9,926.39) |
| आउटपुट | - | $28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04) |
| कैश रीड | - | $7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76) |
| वेब सर्च | - | $35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80) |
| 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 38% सस्ता है।
- OpenAI: GPT Image 2 97.7× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
- सिर्फ OpenAI: GPT Image 2 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
विस्तार से
माइक्रोसॉफ्ट AI: MAI-Image-2.6 माइक्रोसॉफ्ट का एक इमेज जनरेशन मॉडल है, जो मॉडल आईडी microsoft/mai-image-2.6 के तहत सूचीबद्ध है। OpenAI: GPT Image 2 OpenAI का एक इमेज जनरेशन मॉडल है, जो मॉडल आईडी openai/gpt-image-2 के तहत सूचीबद्ध है। दोनों इमेज श्रेणी के मॉडल हैं, यानी ये इनपुट लेते हैं और टेक्स्ट उत्तरों के बजाय जनरेट की गई इमेज लौटाते हैं। माइक्रोसॉफ्ट ने MAI-Image-2.6 को 2026-09-04 को जारी किया, जबकि OpenAI ने GPT Image 2 को उससे पहले, 2026-06-24 को जारी किया।
दोनों मॉडल एक ही इनपुट मोडलिटी, टेक्स्ट और इमेज, स्वीकार करते हैं, और दोनों केवल इमेज आउटपुट देते हैं। सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। GPT Image 2 का कॉन्टेक्स्ट विंडो 400000 टोकन है, जो MAI-Image-2.6 की 4096 टोकन विंडो से बहुत बड़ा है, इसलिए यह एक ही कॉल में बहुत लंबे प्रॉम्प्ट या कहीं अधिक संदर्भ सामग्री ले सकता है। ये जिन पैरामीटर को उजागर करते हैं उनमें भी अंतर है। MAI-Image-2.6 max_completion_tokens, max_tokens और temperature का समर्थन करता है। GPT Image 2 max_tokens, response_format, seed और structured_outputs का समर्थन करता है। स्ट्रक्चर्ड आउटपुट केवल GPT Image 2 पर उपलब्ध हैं, जो मायने रखता है अगर आपको प्रतिक्रिया को एक अनुमानित तरीके से आकार देना हो। कीमत पर, इनपुट पर MAI-Image-2.6 दोनों में से सस्ता है; आउटपुट मूल्य निर्धारण उनके बीच अर्थपूर्ण रूप से भिन्न नहीं है, इसलिए लागत का अंतर केवल इनपुट तुलना से जितना लगता है उससे कम है।
व्यावहारिक काम के लिए, चुनाव आमतौर पर इस पर निर्भर करता है कि आपको मॉडल को कितना डेटा देना है और प्रतिक्रिया पर कितना नियंत्रण चाहिए। अगर आपके प्रॉम्प्ट छोटे हैं और आप संक्षिप्त विवरण या एक संदर्भ इमेज से इमेज जनरेट कर रहे हैं, तो MAI-Image-2.6 एक उचित डिफ़ॉल्ट है, और इसका सस्ता इनपुट इसे उन उच्च मात्रा वाले कामों के लिए आकर्षक बनाता है जहां प्रॉम्प्ट छोटे रहते हैं। अगर आप लंबे प्रॉम्प्ट, कई संदर्भ इमेज, या विस्तृत बहु-भाग निर्देशों के साथ काम कर रहे हैं, तो GPT Image 2 का 400000 टोकन कॉन्टेक्स्ट आपको वह जगह देता है जो MAI-Image-2.6 के पास बिल्कुल नहीं है। अगर आपको स्ट्रक्चर्ड आउटपुट या प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परिणामों के लिए seed चाहिए, तो GPT Image 2 ही कॉल करने वाला है, क्योंकि MAI-Image-2.6 उन पैरामीटर को उजागर नहीं करता। दूसरी ओर, temperature नियंत्रण MAI-Image-2.6 पर उपलब्ध है और GPT Image 2 के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
api14 के माध्यम से 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 एकमात्र बदलाव मॉडल आईडी है। माइक्रोसॉफ्ट मॉडल के लिए microsoft/mai-image-2.6 और OpenAI मॉडल के लिए openai/gpt-image-2 का उपयोग करें। आपके टेक्स्ट और इमेज इनपुट किसी भी तरह से उन्हीं फ़ील्ड में जाते हैं, और इमेज प्रतिक्रिया में वापस आती है। इसका मतलब है कि आप एक कोड पथ बना सकते हैं, मॉडल आईडी को कॉन्फ़िगरेशन में रख सकते हैं, और अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना दोनों के बीच स्विच कर सकते हैं। यह तुलना को भी सीधा बनाता है: एक ही प्रॉम्प्ट को दोनों आईडी के खिलाफ चलाएं और परिणाम देखें।
ऐसे मामले हैं जहां दूसरा मॉडल अभी भी बेहतर विकल्प है। अगर आपने GPT Image 2 को इसके लंबे कॉन्टेक्स्ट के लिए चुना है लेकिन आपके प्रॉम्प्ट छोटे और सरल निकलते हैं, तो MAI-Image-2.6 उन्हें संभाल लेगा और इनपुट पर कम खर्च करता है, इसलिए बड़े कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता मान लेने के बजाय अपने वास्तविक कार्यभार पर इसका परीक्षण करना उचित है। इसके विपरीत, अगर आप MAI-Image-2.6 से शुरू करते हैं और बाद में स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, seed, या बहुत लंबे इनपुट की आवश्यकता होती है, तो openai/gpt-image-2 पर जाना मॉडल आईडी में एक पंक्ति का बदलाव है। प्रतिबद्ध होने से पहले वर्तमान दरों के लिए इस पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें, क्योंकि इनपुट अंतर उनके बीच मुख्य लागत लीवर है।
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-2" 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-2",
"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"));
और तुलनाएं
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare बनाम OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare बनाम Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare बनाम Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare बनाम Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst बनाम Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst बनाम Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst बनाम Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router बनाम Auto Code