Microsoft AI: MAI-Image-2.6 対 OpenAI: GPT Image 2.5 Flare
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Microsoft AI: MAI-Image-2.6（$17.50 / 100万トークン (≈ ￥2,762)）とOpenAI: GPT Image 2.5 Flare（$28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | OpenAI: GPT Image 2.5 Flare | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Microsoft | OpenAI |
| 入力 | $17.50 / 100万トークン (≈ ￥2,762) | $28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419) |
| 画像入力 | $133.00 / 100万トークン (≈ ￥20,992) | - |
| 画像出力 | $133.00 / 100万トークン (≈ ￥20,992) | $105.00 / 100万トークン (≈ ￥16,573) |
| 出力 | - | $28.00 / 100万トークン (≈ ￥4,419) |
| キャッシュ読み取り | - | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) |
| ウェブ検索 | - | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| コンテキストウィンドウ | 4,096 | 400,000 |
| 最大出力 | 1,024 | 360,000 |
| 入力 | text, image | text, image |
| 出力 | image | image |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/09/04 | 2026/09/09 |
主な違い
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6は入力トークンが38%安くなっています。
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flareは97.7倍長いコンテキスト（400,000トークン）を読み取れます。
- 構造化JSON出力に対応しているのはOpenAI: GPT Image 2.5 Flareだけです。
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Microsoft AI: MAI-Image-2.6 は Microsoft の画像モデルで、モデル id は microsoft/mai-image-2.6 として掲載されています。OpenAI: GPT Image 2.5 Flare は OpenAI の画像モデルで、モデル id は openai/gpt-image-2.5-flare として掲載されています。どちらもチャットやテキストではなく画像生成モデルなので、いずれの場合もプロンプトを送信すると画像が返ってきます。Microsoft は MAI-Image-2.6 を 2026-09-04 にリリースし、OpenAI は GPT Image 2.5 Flare を 2026-09-09 にリリースしました。
両モデルの違いが最も大きいのはコンテキストとパラメータの範囲です。MAI-Image-2.6 のコンテキスト長は 4096 トークンで、GPT Image 2.5 Flare のコンテキスト長は 400000 トークンなので、OpenAI のモデルのほうがはるかに長いプロンプトと参照資料を受け付けます。どちらも入力としてテキストと画像を受け付け、出力として画像を生成するため、モダリティの話は双方で同じです。パラメータについて、MAI-Image-2.6 は max_completion_tokens、max_tokens、temperature をサポートします。GPT Image 2.5 Flare は max_tokens、response_format、seed、structured_outputs をサポートします。structured outputs は OpenAI のモデルでのみ利用可能で、レスポンスを予測可能な形にしたい場合に重要です。価格について、MAI-Image-2.6 は入力で 2 つのうち安いほうです。比較では出力に意味のある差は示されていないため、出力コストはほぼ同じと考えてください。
実用的な選択としては、まず実際に必要なプロンプトのサイズから始めます。プロンプトが短く、主に単一の指示である場合は、MAI-Image-2.6 が妥当なデフォルトであり、入力価格も 2 つのうち低いほうです。長い説明、大きな参照画像、蓄積されたコンテキストを投入する場合は、コンテキストウィンドウがはるかに大きいため GPT Image 2.5 Flare のほうが適しています。パイプラインが structured_outputs、または再現可能な生成のための seed、または結果の返り方を制御する response_format に依存している場合、2 つのうちこれらのパラメータを掲載しているのは GPT Image 2.5 Flare だけです。temperature でサンプリングを調整したい場合、そのパラメータは MAI-Image-2.6 に掲載されています。
どちらのモデルも api14 経由で呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを同じベース URL に向け、同じリクエスト形状を送信し、microsoft/mai-image-2.6 と openai/gpt-image-2.5-flare の間でモデル id 文字列だけを変更します。渡すパラメータは各モデルがサポートするものに一致させる必要があるため、temperature を使うリクエストは Microsoft のモデルに属し、seed や structured_outputs を使うリクエストは OpenAI のモデルに属します。認証やレスポンスから画像を読み取る方法など、統合のその他の部分はすべて同じままです。
もう一方のモデルのほうが依然として適している場合もあります。短いプロンプトで MAI-Image-2.6 をすでに使っているが、長いコンテキストや structured_outputs が必要な場合は、プロンプトを切り詰めるのではなく GPT Image 2.5 Flare に切り替えてください。GPT Image 2.5 Flare を使っているがプロンプトが短く、入力コストが決め手である場合は、MAI-Image-2.6 がより安い入力オプションです。どちらのモデルもツールや推論をサポートするとは掲載されていないため、それらの理由で両者を選び分けないでください。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"microsoft/mai-image-2.6"から"openai/gpt-image-2.5-flare"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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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