Microsoft AI: MAI-Image-2.6 kontra OpenAI: GPT Image 2.5 Flare
Porównanie Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł)) i OpenAI: GPT Image 2.5 Flare (28,00 USD / 1M tokenów (≈ 109,70 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 2.5 Flare | |
|---|---|---|
| Dostawca | Microsoft | OpenAI |
| Wejście | 17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł) | 28,00 USD / 1M tokenów (≈ 109,70 zł) |
| Obraz na wejściu | 133,00 USD / 1M tokenów (≈ 521,08 zł) | - |
| Obraz na wyjściu | 133,00 USD / 1M tokenów (≈ 521,08 zł) | 105,00 USD / 1M tokenów (≈ 411,38 zł) |
| Wyjście | - | 28,00 USD / 1M tokenów (≈ 109,70 zł) |
| Odczyt z cache | - | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 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 | 9 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 jest o 38% tańszy na tokenach wejściowych.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare przyjmuje 97.7× więcej kontekstu (400 000 tokenów).
- Tylko OpenAI: GPT Image 2.5 Flare 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 2.5 Flare to model obrazu od OpenAI, wymieniony pod identyfikatorem modelu openai/gpt-image-2.5-flare. Oba są modelami generowania obrazów, a nie modelami czatu lub tekstu, więc w każdym przypadku wysyłasz prompt i otrzymujesz obraz z powrotem. Microsoft wydał MAI-Image-2.6 dnia 2026-09-04, a OpenAI wydało GPT Image 2.5 Flare dnia 2026-09-09.
Oba modele różnią się najbardziej pod względem kontekstu i zestawu parametrów. MAI-Image-2.6 ma długość kontekstu 4096 tokenów, podczas gdy GPT Image 2.5 Flare ma długość kontekstu 400000 tokenów, więc model OpenAI przyjmuje znacznie dłuższe prompty i materiał referencyjny. Oba przyjmują tekst i obraz jako dane wejściowe i generują obraz jako dane wyjściowe, więc historia modalności jest taka sama po obu stronach. Jeśli chodzi o parametry, MAI-Image-2.6 obsługuje max_completion_tokens, max_tokens i temperature. GPT Image 2.5 Flare obsługuje max_tokens, response_format, seed i structured_outputs. Ustrukturyzowane dane wyjściowe są dostępne tylko w modelu OpenAI, co ma znaczenie, jeśli chcesz, aby odpowiedź miała przewidywalny kształt. Jeśli chodzi o cenę, MAI-Image-2.6 jest tańszy z dwóch pod względem danych wejściowych; porównanie nie pokazuje istotnej różnicy pod względem danych wyjściowych, więc koszt danych wyjściowych należy traktować jako w przybliżeniu taki sam.
Przy praktycznym wyborze zacznij od rozmiaru promptu, którego faktycznie potrzebujesz. Jeśli twój prompt jest krótki i składa się głównie z pojedynczej instrukcji, MAI-Image-2.6 jest rozsądnym domyślnym wyborem, a jego cena danych wejściowych jest niższa z dwóch. Jeśli wprowadzasz długie opisy, duże obrazy referencyjne lub nagromadzony kontekst, GPT Image 2.5 Flare jest lepiej dopasowany ze względu na znacznie większe okno kontekstu. Jeśli twój potok zależy od structured_outputs, lub od seed dla powtarzalnych generacji, lub od response_format do kontrolowania sposobu zwracania wyniku, GPT Image 2.5 Flare jest jedynym z dwóch, który wymienia te parametry. Jeśli chcesz sterować próbkowaniem za pomocą temperature, ten parametr jest wymieniony dla MAI-Image-2.6.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na ten sam bazowy URL i wysyłasz ten sam kształt żądania, a następnie zmieniasz tylko ciąg identyfikatora modelu między microsoft/mai-image-2.6 i openai/gpt-image-2.5-flare. Parametry, które przekazujesz, powinny odpowiadać temu, co obsługuje każdy model, więc żądanie używające temperature należy do modelu Microsoftu, a żądanie używające seed lub structured_outputs należy do modelu OpenAI. Wszystko inne w twojej integracji, w tym uwierzytelnianie i sposób odczytu obrazu z odpowiedzi, pozostaje takie samo.
Istnieją przypadki, w których drugi model jest nadal lepszym wyborem. Jeśli już korzystasz z MAI-Image-2.6 dla krótkich promptów, ale potrzebujesz długiego kontekstu lub structured_outputs, przełącz się na GPT Image 2.5 Flare, zamiast skracać swój prompt. Jeśli korzystasz z GPT Image 2.5 Flare, ale twoje prompty są krótkie, a koszt danych wejściowych jest czynnikiem decydującym, MAI-Image-2.6 jest tańszą opcją danych wejściowych. Żaden z modeli nie jest wymieniony jako obsługujący narzędzia lub rozumowanie, więc nie wybieraj między nimi na tych podstawach.
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-2.5-flare", 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-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"));
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