Microsoft AI: MAI-Image-2.6 は Microsoft の画像生成モデルで、モデル ID microsoft/mai-image-2.6 で登録されています。OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst は OpenAI の画像生成モデルで、モデル ID openai/gpt-image-2.5-sunburst で登録されています。どちらも api14 では同じカテゴリに属するため、異なる種類のエンドポイント間ではなく、2 つのプロバイダー間で選択することになります。Microsoft のモデルは 2026-09-04 にリリースされ、OpenAI のモデルは 2026-09-09 にリリースされました。
最も明確な違いはコンテキストです。MAI-Image-2.6 は 4096 トークンのコンテキストを受け入れ、GPT Image 2.5 Sunburst は 400000 を受け入れるため、プロンプト、参照資料、または会話履歴が長い場合は OpenAI のモデルを選ぶべきです。どちらもテキストと画像を入力として受け取り、どちらも画像を出力として返すため、モダリティに関して優劣はありません。パラメータでは差異があります。MAI-Image-2.6 は max_completion_tokens、max_tokens、temperature をサポートし、GPT Image 2.5 Sunburst 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する必要がある場合に重要です。価格では、Microsoft のモデルの方が入力で安く、出力ではほぼ同じです。
短く単純な生成で入力コストに注意を払う場合、MAI-Image-2.6 が自然なデフォルトです。temperature 制御により、呼び出しごとに結果を変えるための馴染みのある調整手段も得られます。大量の入力テキストや複数の参照画像を伴う場合、または再現性のために seed や下流の解析のために structured outputs が必要な場合は、GPT Image 2.5 Sunburst の方が適しており、はるかに大きなコンテキストウィンドウが主な理由です。タスクが小さく安価であれば、OpenAI のモデルの方がより多くできるとしても、Microsoft のモデルが依然として妥当な選択です。
どちらを api14 経由で呼び出しても、API が OpenAI 互換であるため同じように動作します。クライアントを同じベース URL に向け、同じリクエスト形式を送信し、model フィールドを microsoft/mai-image-2.6 と openai/gpt-image-2.5-sunburst の間で変更するだけです。各モデルが受け入れるパラメータを除き、リクエスト内の他のすべてはそのままです。したがって、temperature を使用する呼び出しは Microsoft のモデルに属し、seed または structured_outputs を使用する呼び出しは OpenAI のモデルに属します。切り替えはコード内の 1 行の変更であり、コミットする前に両方を自分のプロンプトに対して試すのが容易になります。
与えられた事実の中では、小さいモデルが処理できるタスクに対して、より高価または大きなモデルが必要となるケースはないため、実用的なルールは、短いプロンプトには MAI-Image-2.6 から始め、コンテキスト長、再現性、または構造化出力が実際にパイプラインにとって重要になったときに GPT Image 2.5 Sunburst に移行することです。