Microsoft AI: MAI-Image-2.6 대 OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
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 Sunburst(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 Sunburst | |
|---|---|---|
| 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 Sunburst는(은) 97.7배 더 긴 컨텍스트(400,000 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst만 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 2.5 Sunburst는 OpenAI의 이미지 생성 모델이며, 모델 id openai/gpt-image-2.5-sunburst로 등록되어 있습니다. 둘 다 api14에서 같은 카테고리에 속하므로, 서로 다른 종류의 엔드포인트 두 개 중에서 고르는 것이 아니라 두 제공자 중에서 고르는 것입니다. Microsoft 모델은 2026-09-04에 출시되었고 OpenAI 모델은 2026-09-09에 출시되었습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트입니다. MAI-Image-2.6은 4096 토큰의 컨텍스트를 받아들이는 반면, GPT Image 2.5 Sunburst는 400000을 받아들이므로, 프롬프트나 참조 자료 또는 대화 기록이 길 때 선택해야 하는 쪽은 OpenAI 모델입니다. 둘 다 텍스트와 이미지를 입력으로 받고 둘 다 이미지를 출력으로 반환하므로, 어느 쪽도 다른 쪽보다 모달리티 우위를 갖지 않습니다. 파라미터에서는 서로 갈립니다. MAI-Image-2.6은 max_completion_tokens, max_tokens, temperature를 지원하고, GPT Image 2.5 Sunburst는 max_tokens, response_format, seed, structured_outputs를 지원합니다. 구조화된 출력은 OpenAI 모델에서만 사용할 수 있으며, 이는 응답을 예측 가능한 형태로 만들어야 할 때 중요합니다. 가격에서는 Microsoft 모델이 입력에서 둘 중 더 저렴하고, 출력에서는 둘이 비슷합니다.
입력 비용에 신경을 쓰면서 짧고 단순한 생성을 할 때는 MAI-Image-2.6이 자연스러운 기본값입니다. temperature 제어 덕분에 호출마다 결과를 바꿀 수 있는 익숙한 손잡이도 있습니다. 많은 양의 입력 텍스트나 여러 참조 이미지가 관련된 작업, 또는 재현성을 위한 seed나 다운스트림 파싱을 위한 구조화된 출력을 원하는 경우에는 GPT Image 2.5 Sunburst가 더 잘 맞으며, 훨씬 큰 컨텍스트 창이 주된 이유입니다. 작업이 작고 저렴하다면, OpenAI 모델이 더 많은 것을 할 수 있더라도 Microsoft 모델이 여전히 합리적인 선택입니다.
api14를 통해 둘 중 하나를 호출하는 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 클라이언트를 같은 base URL로 향하게 하고 같은 요청 형태를 보내며, 모델 필드만 microsoft/mai-image-2.6과 openai/gpt-image-2.5-sunburst 사이에서 바꾸면 됩니다. 각 모델이 받아들이는 파라미터를 제외하면 요청의 나머지 모든 것은 그대로 유지되므로, temperature를 사용하는 호출은 Microsoft 모델에 속하고 seed나 structured_outputs를 사용하는 호출은 OpenAI 모델에 속합니다. 둘 사이를 전환하는 것은 코드에서 한 줄을 바꾸는 일이며, 따라서 확정하기 전에 자신의 프롬프트로 둘 다 시험해 보기 쉽습니다.
주어진 사실들에는 더 작은 모델이 처리하는 작업에 더 비싼 모델이나 더 큰 모델이 필요한 경우가 없으므로, 실용적인 규칙은 짧은 프롬프트에는 MAI-Image-2.6으로 시작하고 컨텍스트 길이, 재현성 또는 구조화된 출력이 실제로 파이프라인에 중요할 때 GPT Image 2.5 Sunburst로 옮기는 것입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "microsoft/mai-image-2.6"에서 "openai/gpt-image-2.5-sunburst"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-sunburst",
"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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