Microsoft AI: MAI-Image-2.6 adalah model gambar dari Microsoft, terdaftar dengan id model microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT Image 2.5 Flare adalah model gambar dari OpenAI, terdaftar dengan id model openai/gpt-image-2.5-flare. Keduanya adalah model pembuatan gambar, bukan model chat atau teks, jadi dalam setiap kasus Anda mengirim prompt dan menerima gambar kembali. Microsoft merilis MAI-Image-2.6 pada 2026-09-04, dan OpenAI merilis GPT Image 2.5 Flare pada 2026-09-09.
Kedua model paling berbeda pada konteks dan permukaan parameter. MAI-Image-2.6 memiliki panjang konteks 4096 token, sedangkan GPT Image 2.5 Flare memiliki panjang konteks 400000 token, sehingga model OpenAI menerima prompt dan materi referensi yang jauh lebih panjang. Keduanya menerima teks dan gambar sebagai input dan menghasilkan gambar sebagai output, jadi cerita modalitasnya sama di kedua sisi. Pada parameter, MAI-Image-2.6 mendukung max_completion_tokens, max_tokens dan temperature. GPT Image 2.5 Flare mendukung max_tokens, response_format, seed dan structured_outputs. Structured outputs hanya tersedia pada model OpenAI, yang penting jika Anda ingin respons dibentuk dengan cara yang dapat diprediksi. Pada harga, MAI-Image-2.6 adalah yang lebih murah dari keduanya pada input; perbandingan tidak menunjukkan perbedaan berarti pada output, jadi anggap biaya output kurang lebih sama.
Untuk pemilihan praktis, mulailah dari ukuran prompt yang benar-benar Anda butuhkan. Jika prompt Anda pendek dan sebagian besar hanya satu instruksi, MAI-Image-2.6 adalah default yang wajar dan harga inputnya lebih rendah dari keduanya. Jika Anda memasukkan deskripsi panjang, gambar referensi besar atau konteks yang terakumulasi, GPT Image 2.5 Flare lebih cocok karena jendela konteksnya jauh lebih besar. Jika pipeline Anda bergantung pada structured_outputs, atau pada seed untuk generasi yang dapat diulang, atau pada response_format untuk mengontrol bagaimana hasilnya dikembalikan, GPT Image 2.5 Flare adalah satu-satunya dari keduanya yang mencantumkan parameter tersebut. Jika Anda ingin mengarahkan sampling dengan temperature, parameter itu tercantum untuk MAI-Image-2.6.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL yang sama dan mengirim bentuk permintaan yang sama, lalu ubah hanya string id model antara microsoft/mai-image-2.6 dan openai/gpt-image-2.5-flare. Parameter yang Anda kirim harus sesuai dengan apa yang didukung setiap model, jadi permintaan yang menggunakan temperature cocok dengan model Microsoft, dan permintaan yang menggunakan seed atau structured_outputs cocok dengan model OpenAI. Semua hal lain dalam integrasi Anda, termasuk autentikasi dan cara Anda membaca gambar dari respons, tetap sama.
Ada kasus di mana model lain tetap menjadi pilihan yang lebih baik. Jika Anda sudah menggunakan MAI-Image-2.6 untuk prompt pendek tetapi Anda membutuhkan konteks panjang atau structured_outputs, beralihlah ke GPT Image 2.5 Flare daripada memangkas prompt Anda. Jika Anda menggunakan GPT Image 2.5 Flare tetapi prompt Anda pendek dan biaya input menjadi faktor penentu, MAI-Image-2.6 adalah opsi input yang lebih murah. Tidak ada model yang tercantum mendukung tools atau reasoning, jadi jangan memilih di antara keduanya atas dasar itu.