Microsoft AI: MAI-Image-2.6 대 OpenAI: GPT Image 2
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Microsoft AI: MAI-Image-2.6(US$17.50 / 100만 토큰 (≈ ₩23,585))와(과) OpenAI: GPT Image 2(US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | OpenAI: GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Microsoft | OpenAI |
| 입력 | US$17.50 / 100만 토큰 (≈ ₩23,585) | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) |
| 이미지 입력 | US$133.00 / 100만 토큰 (≈ ₩179,243) | - |
| 이미지 출력 | US$133.00 / 100만 토큰 (≈ ₩179,243) | US$105.00 / 100만 토큰 (≈ ₩141,508) |
| 출력 | - | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) |
| 캐시 읽기 | - | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) |
| 웹 검색 | - | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) |
| 컨텍스트 윈도우 | 4,096 | 400,000 |
| 최대 출력 | 1,024 | 360,000 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | image | image |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 9. 4. | 2026. 6. 24. |
주요 차이점
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6의 입력 토큰 가격이 38% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT Image 2는(은) 97.7배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: GPT Image 2만 지원합니다.
자세히 보기
Microsoft AI: MAI-Image-2.6은 Microsoft의 이미지 생성 모델이며, 모델 id microsoft/mai-image-2.6으로 등록되어 있습니다. OpenAI: GPT Image 2는 OpenAI의 이미지 생성 모델이며, 모델 id openai/gpt-image-2로 등록되어 있습니다. 둘 다 이미지 카테고리 모델입니다. 즉, 텍스트 답변이 아니라 입력을 받아 생성된 이미지를 반환합니다. Microsoft는 2026-09-04에 MAI-Image-2.6을 출시했고, OpenAI는 그보다 앞선 2026-06-24에 GPT Image 2를 출시했습니다.
두 모델은 동일한 입력 모달리티인 텍스트와 이미지를 받아들이며, 둘 다 이미지 출력만 생성합니다. 가장 분명한 차이는 컨텍스트입니다. GPT Image 2는 400000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 가져 MAI-Image-2.6의 4096 토큰 윈도우보다 훨씬 크므로, 한 번의 호출로 훨씬 더 긴 프롬프트나 훨씬 더 많은 참조 자료를 받아들일 수 있습니다. 노출하는 파라미터도 다릅니다. MAI-Image-2.6은 max_completion_tokens, max_tokens, temperature를 지원합니다. GPT Image 2는 max_tokens, response_format, seed, structured_outputs를 지원합니다. 구조화된 출력은 GPT Image 2에서만 사용할 수 있으며, 응답을 예측 가능한 형태로 만들어야 할 때 중요합니다. 가격 면에서 MAI-Image-2.6이 입력에서 둘 중 더 저렴합니다. 출력 가격은 둘 사이에 의미 있는 차이가 없으므로, 비용 격차는 입력 비교만으로 시사되는 것보다 좁습니다.
실무에서는 보통 모델에 얼마나 많은 것을 넣어야 하는지와 응답을 얼마나 제어해야 하는지에 따라 선택이 갈립니다. 프롬프트가 짧고 간단한 설명이나 참조 이미지 한 장으로 이미지를 생성한다면 MAI-Image-2.6이 합리적인 기본값이며, 더 저렴한 입력 덕분에 프롬프트가 작게 유지되는 대량 작업에 매력적입니다. 긴 프롬프트, 많은 참조 이미지, 또는 세부적인 다중 파트 지침을 다룬다면 GPT Image 2의 400000 토큰 컨텍스트가 MAI-Image-2.6에는 없는 여유를 제공합니다. 구조화된 출력이나 재현 가능한 결과를 위한 seed가 필요하다면 GPT Image 2를 호출해야 합니다. MAI-Image-2.6은 해당 파라미터를 노출하지 않기 때문입니다. 반면 temperature 제어는 MAI-Image-2.6에서 사용할 수 있고 GPT Image 2에는 나열되어 있지 않습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 동일한 엔드포인트에 동일한 요청 형태로 요청을 보내면 되고, 바뀌는 것은 모델 id뿐입니다. Microsoft 모델에는 microsoft/mai-image-2.6을 사용하고 OpenAI 모델에는 openai/gpt-image-2를 사용하세요. 텍스트와 이미지 입력은 어느 쪽이든 동일한 필드에 들어가고, 이미지는 응답으로 돌아옵니다. 즉, 하나의 코드 경로를 만들고 모델 id를 구성에 두고 통합을 다시 작성하지 않고 둘 사이를 전환할 수 있습니다. 또한 비교도 간단해집니다. 동일한 프롬프트를 두 id에 대해 실행하고 결과를 보면 됩니다.
다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 긴 컨텍스트 때문에 GPT Image 2로 정했지만 프롬프트가 짧고 단순한 것으로 밝혀지면, MAI-Image-2.6이 이를 처리하고 입력 비용도 더 저렴하므로, 더 큰 컨텍스트가 필요하다고 가정하기보다 실제 워크로드에서 테스트해 볼 가치가 있습니다. 반대로 MAI-Image-2.6으로 시작했는데 나중에 구조화된 출력, seed, 또는 훨씬 더 긴 입력이 필요해지면 openai/gpt-image-2로 이동하는 것은 모델 id를 한 줄 바꾸는 일입니다. 확정하기 전에 이 페이지의 실시간 가격 표에서 현재 요금을 확인하세요. 입력 차이가 둘 사이의 주요 비용 변수이기 때문입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "microsoft/mai-image-2.6"에서 "openai/gpt-image-2"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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",
"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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