Microsoft AI: MAI-Image-2.6 kontra OpenAI: GPT-5 Image
Porównanie Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł)) i OpenAI: GPT-5 Image (35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | OpenAI: GPT-5 Image | |
|---|---|---|
| Dostawca | Microsoft | OpenAI |
| Wejście | 17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł) | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) |
| Obraz na wejściu | 133,00 USD / 1M tokenów (≈ 521,08 zł) | - |
| Obraz na wyjściu | 133,00 USD / 1M tokenów (≈ 521,08 zł) | 140,00 USD / 1M tokenów (≈ 548,51 zł) |
| Wyjście | - | 35,00 USD / 1M tokenów (≈ 137,13 zł) |
| Odczyt z cache | - | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł) |
| Okno kontekstu | 4096 | 400 000 |
| Maks. wyjście | 1024 | 128 000 |
| Wejście | text, image | image, text, file |
| Wyjście | image | image, text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 4 wrz 2026 | 14 paź 2025 |
Najważniejsze różnice
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 jest o 50% tańszy na tokenach wejściowych.
- OpenAI: GPT-5 Image przyjmuje 97.7× więcej kontekstu (400 000 tokenów).
- Tylko OpenAI: GPT-5 Image obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko OpenAI: GPT-5 Image obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
Szczegółowo
Microsoft AI: MAI-Image-2.6 to model obrazu od Microsoft, wymieniony pod identyfikatorem modelu microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT-5 Image to model obrazu od OpenAI, wymieniony pod identyfikatorem modelu openai/gpt-5-image. Oba należą do tej samej kategorii obrazów na api14, więc wybór między nimi dotyczy mniej tego, co produkują na poziomie powierzchniowym, a bardziej tego, ile pracy towarzyszącej potrzebujesz od modelu.
Oba różnią się znacznie skalą oraz tym, co przyjmują i zwracają. MAI-Image-2.6 ma okno kontekstu wynoszące 4096 tokenów, przyjmuje tekst i obraz jako dane wejściowe i zwraca wyłącznie obrazy. GPT-5 Image ma okno kontekstu wynoszące 400000 tokenów, przyjmuje obraz, tekst i plik jako dane wejściowe i może zwracać zarówno obraz, jak i tekst. GPT-5 Image jest także jedynym z tych dwóch z ustrukturyzowanymi danymi wyjściowymi oraz z rozumowaniem, i udostępnia znacznie szerszą powierzchnię parametrów, w tym include_reasoning, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, logprobs, top_logprobs, top_p i verbosity. MAI-Image-2.6 obsługuje mniejszy zestaw: max_completion_tokens, max_tokens i temperature. Jeśli chodzi o cenę, MAI-Image-2.6 jest tańszy z tych dwóch na wejściu; ceny wyjścia nie różnią się między nimi w istotny sposób.
W przypadku prostego generowania obrazu na podstawie krótkiego promptu tekstowego albo na podstawie promptu tekstowego plus obrazu referencyjnego, MAI-Image-2.6 jest zwykle lżejszym wyborem. Jego tańsze ceny wejścia i prosty zestaw parametrów czynią go rozsądnym domyślnym wyborem, gdy prompt jest mały, a ty po prostu chcesz otrzymać obraz. Sięgnij po GPT-5 Image, gdy zadanie jest większe niż pojedynczy prompt: długie dane wejściowe, załączone pliki, żądania, w których chcesz, aby model rozumował przed wygenerowaniem obrazu, albo potoki, w których potrzebujesz ustrukturyzowanych danych wyjściowych, seeda dla powtarzalności lub tekstu obok obrazu. Kontekst 400000 tokenów jest czynnikiem decydującym, gdy twój prompt, odniesienia lub instrukcje nie zmieściłyby się wygodnie w 4096 tokenach.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Wysyłasz swoje żądanie do tego samego endpointu o tym samym kształcie żądania, a jedyną rzeczą, którą zmieniasz, jest identyfikator modelu: microsoft/mai-image-2.6 dla modelu Microsoft, openai/gpt-5-image dla modelu OpenAI. Pamiętaj, że parametry nie są wymienne. Jeśli przełączysz się na GPT-5 Image, możesz dodać reasoning, response_format, seed, structured_outputs i resztę, ale jeśli przełączysz się z powrotem na MAI-Image-2.6, powinieneś ograniczyć swój payload do max_completion_tokens, max_tokens i temperature, ponieważ pozostałe pola nie są tam obsługiwane.
Nadal istnieją przypadki, w których MAI-Image-2.6 jest lepszym wyborem, mimo że GPT-5 Image jest większym modelem. Jeśli twoje dane wejściowe są krótkie, nie potrzebujesz tekstu wyjściowego ani ustrukturyzowanych danych wyjściowych, a koszt wejścia ma dla ciebie znaczenie, model Microsoft wykonuje zadanie bez dodatkowej powierzchni. GPT-5 Image zasługuje na swoje miejsce, gdy długość kontekstu, wejście plikowe, rozumowanie lub ustrukturyzowane dane wyjściowe są rzeczywistymi wymaganiami, a nie miłymi dodatkami.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "microsoft/mai-image-2.6" na "openai/gpt-5-image", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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-5-image",
"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"));
Więcej porównań
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst kontra Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router kontra Auto Code