Microsoft AI: MAI-Image-2.6 대 OpenAI: GPT Image 2.5 Flare
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 2.5 Flare(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 2.5 Flare | |
|---|---|---|
| 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. 9. 9. |
주요 차이점
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6의 입력 토큰 가격이 38% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare는(은) 97.7배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: GPT Image 2.5 Flare만 지원합니다.
자세히 보기
Microsoft AI: MAI-Image-2.6은 Microsoft의 이미지 모델이며, 모델 id microsoft/mai-image-2.6으로 등록되어 있습니다. OpenAI: GPT Image 2.5 Flare는 OpenAI의 이미지 모델이며, 모델 id openai/gpt-image-2.5-flare로 등록되어 있습니다. 둘 다 채팅이나 텍스트 모델이 아니라 이미지 생성 모델이므로, 각각의 경우 프롬프트를 보내면 이미지를 돌려받습니다. Microsoft는 2026-09-04에 MAI-Image-2.6을 출시했고, OpenAI는 2026-09-09에 GPT Image 2.5 Flare를 출시했습니다.
두 모델은 컨텍스트와 파라미터 범위에서 가장 크게 다릅니다. MAI-Image-2.6의 컨텍스트 길이는 4096 토큰이고, GPT Image 2.5 Flare의 컨텍스트 길이는 400000 토큰이므로, OpenAI 모델이 훨씬 더 긴 프롬프트와 참조 자료를 받습니다. 둘 다 텍스트와 이미지를 입력으로 받고 이미지를 출력으로 생성하므로, 모달리티 구성은 양쪽이 동일합니다. 파라미터 측면에서 MAI-Image-2.6은 max_completion_tokens, max_tokens, temperature를 지원합니다. GPT Image 2.5 Flare는 max_tokens, response_format, seed, structured_outputs를 지원합니다. 구조화 출력은 OpenAI 모델에서만 사용할 수 있으며, 응답을 예측 가능한 형태로 만들고 싶을 때 중요합니다. 가격 측면에서 MAI-Image-2.6이 입력에서 둘 중 더 저렴합니다. 비교 결과 출력에서는 의미 있는 차이가 나타나지 않으므로, 출력 비용은 거의 같은 것으로 보면 됩니다.
실제 선택에서는 먼저 실제로 필요한 프롬프트 크기에서 시작하세요. 프롬프트가 짧고 대부분 단일 지시문이라면 MAI-Image-2.6이 합리적인 기본값이며 입력 가격도 둘 중 더 낮습니다. 긴 설명, 큰 참조 이미지 또는 누적된 컨텍스트를 넣는다면 훨씬 큰 컨텍스트 창 때문에 GPT Image 2.5 Flare가 더 적합합니다. 파이프라인이 structured_outputs에 의존하거나, 반복 가능한 생성을 위한 seed에 의존하거나, 결과가 반환되는 방식을 제어하기 위한 response_format에 의존한다면, GPT Image 2.5 Flare가 둘 중 이런 파라미터를 나열한 유일한 모델입니다. temperature로 샘플링을 조정하고 싶다면, 그 파라미터는 MAI-Image-2.6에 나열되어 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 클라이언트를 동일한 base URL로 지정하고 동일한 요청 형태를 보낸 다음, microsoft/mai-image-2.6과 openai/gpt-image-2.5-flare 사이에서 모델 id 문자열만 바꾸면 됩니다. 전달하는 파라미터는 각 모델이 지원하는 것과 일치해야 하므로, temperature를 사용하는 요청은 Microsoft 모델에 맞고, seed나 structured_outputs를 사용하는 요청은 OpenAI 모델에 맞습니다. 인증과 응답에서 이미지를 읽는 방식 등 통합의 나머지 모든 부분은 동일하게 유지됩니다.
다른 모델이 여전히 더 나은 선택인 경우도 있습니다. 짧은 프롬프트 때문에 이미 MAI-Image-2.6을 사용 중이지만 긴 컨텍스트나 structured_outputs가 필요하다면, 프롬프트를 줄이지 말고 GPT Image 2.5 Flare로 전환하세요. GPT Image 2.5 Flare를 사용 중이지만 프롬프트가 짧고 입력 비용이 결정적 요인이라면, MAI-Image-2.6이 더 저렴한 입력 옵션입니다. 어느 모델도 도구나 추론을 지원하는 것으로 나열되어 있지 않으므로, 그런 기준으로 둘 중 하나를 선택하지 마세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "microsoft/mai-image-2.6"에서 "openai/gpt-image-2.5-flare"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-2.5-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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