Microsoft AI: MAI-Image-2.6 tegen OpenAI: GPT Image 2.5 Flare
Een vergelijking naast elkaar van Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (US$ 17,50 / 1M tekstdelen (≈ € 15,58)) en OpenAI: GPT Image 2.5 Flare (US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | OpenAI: GPT Image 2.5 Flare | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Microsoft | OpenAI |
| Invoer | US$ 17,50 / 1M tekstdelen (≈ € 15,58) | US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93) |
| Beeldinvoer | US$ 133,00 / 1M tekstdelen (≈ € 118,43) | - |
| Beelduitvoer | US$ 133,00 / 1M tekstdelen (≈ € 118,43) | US$ 105,00 / 1M tekstdelen (≈ € 93,50) |
| Uitvoer | - | US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93) |
| Cache lezen | - | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) |
| Webzoeken | - | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) |
| Contextvenster | 4.096 | 400.000 |
| Maximale output | 1.024 | 360.000 |
| Invoer | text, image | text, image |
| Uitvoer | image | image |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 4 sep 2026 | 9 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 is 38% goedkoper op inputtokens.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare leest 97.7× meer context (400.000 tokens).
- Alleen OpenAI: GPT Image 2.5 Flare ondersteunt gestructureerde JSON-output.
In detail
Microsoft AI: MAI-Image-2.6 is een beeldmodel van Microsoft, vermeld onder het model-id microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT Image 2.5 Flare is een beeldmodel van OpenAI, vermeld onder het model-id openai/gpt-image-2.5-flare. Beide zijn beeldgeneratiemodellen en geen chat- of tekstmodellen, dus in beide gevallen stuur je een prompt en krijg je een afbeelding terug. Microsoft bracht MAI-Image-2.6 uit op 2026-09-04, en OpenAI bracht GPT Image 2.5 Flare uit op 2026-09-09.
De twee modellen verschillen het meest in context en parameteroppervlak. MAI-Image-2.6 heeft een contextlengte van 4096 tokens, terwijl GPT Image 2.5 Flare een contextlengte van 400000 tokens heeft, dus het OpenAI-model accepteert veel langere prompts en referentiemateriaal. Beide accepteren tekst en afbeelding als invoer en produceren een afbeelding als uitvoer, dus het modaliteitsverhaal is aan beide kanten hetzelfde. Qua parameters ondersteunt MAI-Image-2.6 max_completion_tokens, max_tokens en temperature. GPT Image 2.5 Flare ondersteunt max_tokens, response_format, seed en structured_outputs. Structured outputs zijn alleen beschikbaar op het OpenAI-model, wat van belang is als je het antwoord op een voorspelbare manier vorm wilt geven. Qua prijs is MAI-Image-2.6 de goedkoopste van de twee op invoer; de vergelijking toont geen betekenisvol verschil op uitvoer, dus behandel uitvoerkosten als ongeveer gelijk.
Voor praktische selectie begin je met de promptgrootte die je daadwerkelijk nodig hebt. Als je prompt kort is en grotendeels één instructie, is MAI-Image-2.6 een redelijke standaard en de invoerprijs is de laagste van de twee. Als je lange beschrijvingen, grote referentieafbeeldingen of opgebouwde context invoert, is GPT Image 2.5 Flare beter geschikt vanwege het veel grotere contextvenster. Als je pipeline afhankelijk is van structured_outputs, of van seed voor herhaalbare generaties, of van response_format om te bepalen hoe het resultaat terugkomt, is GPT Image 2.5 Flare de enige van de twee die die parameters vermeldt. Als je sampling wilt sturen met temperature, dan is die parameter vermeld voor MAI-Image-2.6.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op dezelfde base-URL en stuurt dezelfde requestvorm, en verandert vervolgens alleen de model-id-string tussen microsoft/mai-image-2.6 en openai/gpt-image-2.5-flare. De parameters die je doorgeeft moeten overeenkomen met wat elk model ondersteunt, dus een request die temperature gebruikt hoort bij het Microsoft-model, en een request die seed of structured_outputs gebruikt hoort bij het OpenAI-model. Al het andere in je integratie, inclusief authenticatie en hoe je de afbeelding uit het antwoord leest, blijft hetzelfde.
Er zijn gevallen waarin het andere model toch de betere keuze is. Als je al op MAI-Image-2.6 zit voor korte prompts maar je een lange context of structured_outputs nodig hebt, schakel dan over naar GPT Image 2.5 Flare in plaats van je prompt in te korten. Als je op GPT Image 2.5 Flare zit maar je prompts zijn kort en invoerkosten zijn de beslissende factor, dan is MAI-Image-2.6 de goedkopere invoeroptie. Geen van beide modellen wordt vermeld als ondersteunend voor tools of reasoning, dus kies niet tussen hen op die gronden.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "microsoft/mai-image-2.6" naar "openai/gpt-image-2.5-flare", prompts, streaming en tools blijven werken.
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"));
Meer vergelijkingen
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare tegen Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst tegen Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router tegen Auto Code