Microsoft AI: MAI-Image-2.6 è un modello di immagini di Microsoft, elencato con l'id modello microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT Image 2.5 Flare è un modello di immagini di OpenAI, elencato con l'id modello openai/gpt-image-2.5-flare. Entrambi sono modelli di generazione di immagini e non modelli di chat o di testo, quindi in ciascun caso si invia un prompt e si riceve indietro un'immagine. Microsoft ha rilasciato MAI-Image-2.6 il 2026-09-04, e OpenAI ha rilasciato GPT Image 2.5 Flare il 2026-09-09.
I due modelli differiscono soprattutto per contesto e superficie dei parametri. MAI-Image-2.6 ha una lunghezza di contesto di 4096 token, mentre GPT Image 2.5 Flare ha una lunghezza di contesto di 400000 token, quindi il modello OpenAI accetta prompt e materiale di riferimento molto più lunghi. Entrambi accettano testo e immagini come input e producono immagini come output, quindi la storia delle modalità è la stessa su entrambi i lati. Sui parametri, MAI-Image-2.6 supporta max_completion_tokens, max_tokens e temperature. GPT Image 2.5 Flare supporta max_tokens, response_format, seed e structured_outputs. Gli structured outputs sono disponibili solo sul modello OpenAI, il che conta se si vuole che la risposta sia modellata in modo prevedibile. Sul prezzo, MAI-Image-2.6 è il più economico dei due sull'input; il confronto non mostra una differenza significativa sull'output, quindi considera il costo di output più o meno lo stesso.
Per la selezione pratica, parti dalla dimensione del prompt di cui hai effettivamente bisogno. Se il tuo prompt è breve e per lo più una singola istruzione, MAI-Image-2.6 è un default ragionevole e il suo prezzo di input è il più basso dei due. Se stai fornendo descrizioni lunghe, grandi immagini di riferimento o contesto accumulato, GPT Image 2.5 Flare è più adatto grazie alla sua finestra di contesto molto più ampia. Se la tua pipeline dipende da structured_outputs, o da seed per generazioni ripetibili, o da response_format per controllare come torna il risultato, GPT Image 2.5 Flare è l'unico dei due che elenca quei parametri. Se vuoi guidare il campionamento con temperature, quel parametro è elencato per MAI-Image-2.6.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client allo stesso base URL e invii la stessa forma di richiesta, poi cambi solo la stringa dell'id modello tra microsoft/mai-image-2.6 e openai/gpt-image-2.5-flare. I parametri che passi dovrebbero corrispondere a ciò che ciascun modello supporta, quindi una richiesta che usa temperature appartiene al modello Microsoft, e una richiesta che usa seed o structured_outputs appartiene al modello OpenAI. Tutto il resto nella tua integrazione, inclusa l'autenticazione e come leggi l'immagine dalla risposta, resta uguale.
Ci sono casi in cui l'altro modello è comunque la scelta migliore. Se sei già su MAI-Image-2.6 per prompt brevi ma hai bisogno di un contesto lungo o di structured_outputs, passa a GPT Image 2.5 Flare invece di tagliare il tuo prompt. Se sei su GPT Image 2.5 Flare ma i tuoi prompt sono brevi e il costo di input è il fattore decisivo, MAI-Image-2.6 è l'opzione di input più economica. Nessuno dei due modelli è elencato come supportante tools o reasoning, quindi non scegliere tra loro su queste basi.