Microsoft AI: MAI-Image-2.6 बनाम OpenAI: GPT Image 2.5 Flare
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 2.5 Flare ($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 2.5 Flare | |
|---|---|---|
| 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 | 9 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 इनपुट tokens पर 38% सस्ता है।
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare 97.7× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
- सिर्फ OpenAI: GPT Image 2.5 Flare 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 अंतर्गत सूचीबद्ध है। OpenAI: GPT Image 2.5 Flare OpenAI का एक इमेज मॉडल है, जो मॉडल आईडी openai/gpt-image-2.5-flare के अंतर्गत सूचीबद्ध है। दोनों चैट या टेक्स्ट मॉडल नहीं बल्कि इमेज जनरेशन मॉडल हैं, इसलिए दोनों में आप एक प्रॉम्प्ट भेजते हैं और बदले में एक इमेज प्राप्त करते हैं। माइक्रोसॉफ्ट ने MAI-Image-2.6 को 2026-09-04 को जारी किया, और OpenAI ने GPT Image 2.5 Flare को 2026-09-09 को जारी किया।
दोनों मॉडल मुख्य रूप से कॉन्टेक्स्ट और पैरामीटर सतह में भिन्न हैं। MAI-Image-2.6 की कॉन्टेक्स्ट लंबाई 4096 टोकन है, जबकि GPT Image 2.5 Flare की कॉन्टेक्स्ट लंबाई 400000 टोकन है, इसलिए OpenAI मॉडल कहीं अधिक लंबे प्रॉम्प्ट और संदर्भ सामग्री स्वीकार करता है। दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करते हैं और आउटपुट के रूप में इमेज उत्पन्न करते हैं, इसलिए मोडैलिटी की कहानी दोनों तरफ समान है। पैरामीटर पर, MAI-Image-2.6 max_completion_tokens, max_tokens और temperature का समर्थन करता है। GPT Image 2.5 Flare max_tokens, response_format, seed और structured_outputs का समर्थन करता है। Structured outputs केवल OpenAI मॉडल पर उपलब्ध हैं, जो मायने रखता है यदि आप चाहते हैं कि प्रतिक्रिया एक अनुमानित तरीके से आकार दी जाए। कीमत पर, MAI-Image-2.6 इनपुट पर दोनों में से सस्ता है; तुलना आउटपुट पर कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं दिखाती, इसलिए आउटपुट लागत को लगभग समान मानें।
व्यावहारिक चयन के लिए, उस प्रॉम्प्ट आकार से शुरू करें जो आपको वास्तव में चाहिए। यदि आपका प्रॉम्प्ट छोटा है और मुख्य रूप से एक ही निर्देश है, तो MAI-Image-2.6 एक उचित डिफ़ॉल्ट है और इसकी इनपुट कीमत दोनों में से कम है। यदि आप लंबे विवरण, बड़ी संदर्भ इमेज या संचित कॉन्टेक्स्ट भेज रहे हैं, तो GPT Image 2.5 Flare बेहतर फिट है क्योंकि इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो बहुत बड़ी है। यदि आपकी पाइपलाइन structured_outputs पर, या दोहराने योग्य जनरेशन के लिए seed पर, या परिणाम कैसे वापस आता है इसे नियंत्रित करने के लिए response_format पर निर्भर करती है, तो GPT Image 2.5 Flare दोनों में से एकमात्र है जो उन पैरामीटर को सूचीबद्ध करता है। यदि आप temperature के साथ सैंपलिंग को नियंत्रित करना चाहते हैं, तो वह पैरामीटर MAI-Image-2.6 के लिए सूचीबद्ध है।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को उसी बेस URL पर इंगित करते हैं और वही अनुरोध आकार भेजते हैं, फिर केवल मॉडल आईडी स्ट्रिंग को microsoft/mai-image-2.6 और openai/gpt-image-2.5-flare के बीच बदलते हैं। आपके द्वारा पास किए जाने वाले पैरामीटर उससे मेल खाने चाहिए जो प्रत्येक मॉडल समर्थन करता है, इसलिए temperature का उपयोग करने वाला अनुरोध माइक्रोसॉफ्ट मॉडल के साथ जाता है, और seed या structured_outputs का उपयोग करने वाला अनुरोध OpenAI मॉडल के साथ जाता है। आपके इंटीग्रेशन में बाकी सब कुछ, जिसमें प्रमाणीकरण और प्रतिक्रिया से इमेज को कैसे पढ़ते हैं, समान रहता है।
ऐसे मामले हैं जहां दूसरा मॉडल अभी भी बेहतर विकल्प है। यदि आप पहले से ही छोटे प्रॉम्प्ट के लिए MAI-Image-2.6 पर हैं लेकिन आपको लंबे कॉन्टेक्स्ट या structured_outputs की आवश्यकता है, तो अपने प्रॉम्प्ट को छोटा करने के बजाय GPT Image 2.5 Flare पर स्विच करें। यदि आप GPT Image 2.5 Flare पर हैं लेकिन आपके प्रॉम्प्ट छोटे हैं और इनपुट लागत निर्णायक कारक है, तो MAI-Image-2.6 सस्ता इनपुट विकल्प है। किसी भी मॉडल को tools या reasoning का समर्थन करने वाला सूचीबद्ध नहीं किया गया है, इसलिए उन आधारों पर उनके बीच चयन न करें।
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-2.5-flare" 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-2.5-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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