Microsoft AI: MAI-Image-2.6 kontra OpenAI: GPT Image 1
Porównanie Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł)) i OpenAI: GPT Image 1 (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 Image 1 | |
|---|---|---|
| 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 | 360 000 |
| Wejście | text, image | text, image |
| Wyjście | image | image |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 4 wrz 2026 | 24 cze 2026 |
Najważniejsze różnice
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 jest o 50% tańszy na tokenach wejściowych.
- OpenAI: GPT Image 1 przyjmuje 97.7× więcej kontekstu (400 000 tokenów).
- Tylko OpenAI: GPT Image 1 obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
Szczegółowo
Microsoft AI: MAI-Image-2.6 to model obrazu od Microsoftu, wymieniony pod identyfikatorem modelu microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT Image 1 to model obrazu od OpenAI, wymieniony pod identyfikatorem modelu openai/gpt-image-1. Oba należą do tej samej kategorii w api14, więc wybór między nimi nie polega na tym, że jeden jest modelem obrazu, a drugi czymś innym. Chodzi o to, który z nich pasuje do sposobu, w jaki generujesz obrazy, i ile tekstu musisz przekazać obok promptu.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu. GPT Image 1 przyjmuje do 400000 tokenów kontekstu, podczas gdy MAI-Image-2.6 przyjmuje 4096. Jeśli Twój prompt zawiera długi materiał referencyjny, szczegółowe wytyczne lub stos wcześniejszych tur, GPT Image 1 ma znacznie więcej miejsca, aby to pomieścić. Oba modele przyjmują tekst i obraz jako dane wejściowe i zwracają obraz jako dane wyjściowe, więc żaden nie zwraca odpowiedzi tekstowej. W zakresie parametrów różnią się: MAI-Image-2.6 obsługuje max_completion_tokens, max_tokens i temperature, natomiast GPT Image 1 obsługuje max_tokens, response_format, seed i structured_outputs. Ustrukturyzowane dane wyjściowe są tylko po stronie OpenAI, a seed jest tylko po stronie OpenAI, co ma znaczenie, jeśli potrzebujesz powtarzalnych generowań. Jeśli chodzi o cenę, MAI-Image-2.6 jest tańszy z tych dwóch pod względem danych wejściowych. Cena danych wyjściowych nie różni się między nimi w istotny sposób, więc różnica kosztów ujawnia się po stronie danych wejściowych.
Do krótkiego generowania obrazów opartego na promptach, gdzie chcesz dostroić próbkowanie za pomocą temperature i utrzymać niski koszt danych wejściowych, MAI-Image-2.6 jest naturalnym wyborem. Do pracy, która wymaga dużego okna kontekstu, stałego seeda dla powtarzalności lub ustrukturyzowanych danych wyjściowych wpiętych w Twój potok, GPT Image 1 jest lepszym dopasowaniem. Jeśli tworzysz podpisy lub opisujesz obrazy, a nie je generujesz, żaden model nie pomoże, ponieważ oba zwracają wyłącznie obrazy. Jeśli Twój prompt to kilka zdań i nie potrzebujesz seeda ani ustrukturyzowanych danych wyjściowych, mniejszy kontekst w MAI-Image-2.6 nie będzie Ci przeszkadzał, a tańsze ceny danych wejściowych działają na Twoją korzyść.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Wysyłasz żądanie do tego samego punktu końcowego z tym samym kształtem żądania, a jedyne, co zmieniasz, to identyfikator modelu: microsoft/mai-image-2.6 dla modelu Microsoftu, openai/gpt-image-1 dla modelu OpenAI. Twoje dane wejściowe tekstowe i obrazowe trafiają do tych samych pól w obu przypadkach, a obraz wraca w ten sam sposób. Oznacza to, że możesz zbudować jedną ścieżkę kodu, trzymać identyfikator modelu w konfiguracji i przełączać się między nimi bez przepisywania klienta. Pamiętaj tylko, że zestawy parametrów się różnią, więc temperature i max_completion_tokens należą do modelu Microsoftu, natomiast response_format, seed i structured_outputs należą do modelu OpenAI.
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-image-1", 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-image-1",
"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