Microsoft AI: MAI-Image-2.6 बनाम OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
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 2.5 Sunburst ($28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,635.90)) 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 Sunburst | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | Microsoft | OpenAI |
| इनपुट | $17.50 / 1M टोकन (≈ ₹1,647.44) | $28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,635.90) |
| इमेज इनपुट | $133.00 / 1M टोकन (≈ ₹12,520.51) | - |
| इमेज आउटपुट | $133.00 / 1M टोकन (≈ ₹12,520.51) | $105.00 / 1M टोकन (≈ ₹9,884.61) |
| आउटपुट | - | $28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,635.90) |
| कैश रीड | - | $7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97) |
| 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 | 9 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 इनपुट tokens पर 38% सस्ता है।
- OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst 97.7× ज़्यादा context पढ़ता है (4,00,000 tokens)।
- सिर्फ OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst 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 अंतर्गत सूचीबद्ध है। OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst OpenAI का एक इमेज जनरेशन मॉडल है, जो मॉडल आईडी openai/gpt-image-2.5-sunburst के अंतर्गत सूचीबद्ध है। दोनों api14 पर एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए आप दो अलग तरह के एंडपॉइंट के बजाय दो प्रोवाइडर के बीच चुनाव कर रहे हैं। माइक्रोसॉफ्ट मॉडल 2026-09-04 को जारी किया गया था और OpenAI मॉडल 2026-09-09 को।
सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट का है। MAI-Image-2.6 4096 टोकन का कॉन्टेक्स्ट स्वीकार करता है, जबकि GPT Image 2.5 Sunburst 400000 स्वीकार करता है, इसलिए जब आपका प्रॉम्प्ट, संदर्भ सामग्री या बातचीत का इतिहास लंबा हो, तो OpenAI मॉडल ही चुनना चाहिए। दोनों इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज लेते हैं और दोनों आउटपुट के रूप में इमेज लौटाते हैं, इसलिए किसी का भी दूसरे पर मोडैलिटी का फायदा नहीं है। पैरामीटर पर वे अलग हो जाते हैं: MAI-Image-2.6 max_completion_tokens, max_tokens और temperature का समर्थन करता है, जबकि GPT Image 2.5 Sunburst max_tokens, response_format, seed और structured_outputs का समर्थन करता है। Structured outputs केवल OpenAI मॉडल पर उपलब्ध हैं, जो मायने रखता है अगर आपको रिस्पॉन्स को एक अनुमानित तरीके से आकार देना हो। कीमत पर, माइक्रोसॉफ्ट मॉडल इनपुट पर दोनों में से सस्ता है, और आउटपुट पर दोनों लगभग समान हैं।
छोटे, सीधे जनरेशन के लिए जहां आप इनपुट लागत पर ध्यान दे रहे हैं, MAI-Image-2.6 स्वाभाविक डिफ़ॉल्ट है। इसका temperature नियंत्रण आपको कॉल के बीच नतीजे बदलने के लिए एक परिचित नॉब भी देता है। जिस भी काम में बड़ी मात्रा में इनपुट टेक्स्ट या कई संदर्भ इमेज शामिल हों, या जहां आप पुनरुत्पादन के लिए seed या डाउनस्ट्रीम पार्सिंग के लिए structured outputs चाहते हों, वहां GPT Image 2.5 Sunburst बेहतर फिट है, और इसका मुख्य कारण बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो है। अगर आपका काम छोटा और सस्ता है, तो माइक्रोसॉफ्ट मॉडल फिर भी समझदारी भरा चुनाव है, भले ही OpenAI मॉडल अधिक कर सकता है।
इनमें से किसी को भी api14 के जरिए कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को उसी बेस URL पर इंगित करते हैं और उसी रिक्वेस्ट आकार को भेजते हैं, केवल model फ़ील्ड को microsoft/mai-image-2.6 और openai/gpt-image-2.5-sunburst के बीच बदलते हुए। आपकी रिक्वेस्ट में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है, सिवाय उन पैरामीटर के जो प्रत्येक मॉडल स्वीकार करता है, इसलिए temperature का उपयोग करने वाली कॉल माइक्रोसॉफ्ट मॉडल पर होनी चाहिए और seed या structured_outputs का उपयोग करने वाली कॉल OpenAI मॉडल पर होनी चाहिए। इनके बीच स्विच करना आपके कोड में एक पंक्ति का बदलाव है, जिससे प्रतिबद्ध होने से पहले दोनों को अपने प्रॉम्प्ट पर आजमाना आसान हो जाता है।
दिए गए तथ्यों में ऐसा कोई मामला नहीं है जहां छोटा मॉडल जिस काम को संभाल लेता है उसके लिए अधिक महंगा या बड़ा मॉडल जरूरी हो, इसलिए व्यावहारिक नियम यह है कि छोटे प्रॉम्प्ट के लिए MAI-Image-2.6 से शुरू करें और GPT Image 2.5 Sunburst पर तब जाएं जब कॉन्टेक्स्ट लंबाई, पुनरुत्पादन या structured output वास्तव में आपकी पाइपलाइन के लिए मायने रखते हों।
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-sunburst" 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-sunburst",
"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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