Microsoft AI: MAI-Image-2.6 kontra OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst
Porównanie Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 USD / 1M tokenów (≈ 68,56 zł)) i OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst (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 Sunburst | |
|---|---|---|
| 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 Sunburst przyjmuje 97.7× więcej kontekstu (400 000 tokenów).
- Tylko OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
Szczegółowo
Microsoft AI: MAI-Image-2.6 to model generowania obrazów od Microsoftu, wymieniony pod identyfikatorem modelu microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst to model generowania obrazów od OpenAI, wymieniony pod identyfikatorem modelu openai/gpt-image-2.5-sunburst. Oba należą do tej samej kategorii w api14, więc wybierasz między dwoma dostawcami, a nie między dwoma różnymi rodzajami punktów końcowych. Model Microsoftu został wydany 2026-09-04, a model OpenAI 2026-09-09.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu. MAI-Image-2.6 przyjmuje 4096 tokenów kontekstu, natomiast GPT Image 2.5 Sunburst przyjmuje 400000, więc model OpenAI jest tym, po który warto sięgnąć, gdy twój prompt, materiał referencyjny lub historia rozmowy są długie. Oba przyjmują tekst i obraz jako dane wejściowe i oba zwracają obraz jako dane wyjściowe, więc żaden nie ma przewagi modalnościowej nad drugim. W zakresie parametrów różnią się: MAI-Image-2.6 obsługuje max_completion_tokens, max_tokens i temperature, natomiast GPT Image 2.5 Sunburst obsługuje max_tokens, response_format, seed i structured_outputs. Ustrukturyzowane dane wyjściowe są dostępne tylko w modelu OpenAI, co ma znaczenie, jeśli potrzebujesz odpowiedzi ukształtowanej w przewidywalny sposób. Jeśli chodzi o cenę, model Microsoftu jest tańszy z dwóch pod względem danych wejściowych, a oba są mniej więcej takie same pod względem danych wyjściowych.
W przypadku krótkiego, prostego generowania, gdy zwracasz uwagę na koszt danych wejściowych, MAI-Image-2.6 jest naturalnym domyślnym wyborem. Jego kontrola temperatury daje również znajome pokrętło do zmieniania wyników między wywołaniami. W przypadku wszystkiego, co wiąże się z dużą ilością tekstu wejściowego lub kilkoma obrazami referencyjnymi, albo gdy chcesz ziarno dla powtarzalności lub ustrukturyzowane dane wyjściowe do dalszego przetwarzania, GPT Image 2.5 Sunburst jest lepszym dopasowaniem, a znacznie większe okno kontekstu jest głównym powodem. Jeśli twoje zadanie jest małe i tanie, model Microsoftu jest nadal rozsądnym wyborem, nawet jeśli model OpenAI potrafi więcej.
Wywoływanie któregokolwiek z nich 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, zmieniając tylko pole model między microsoft/mai-image-2.6 i openai/gpt-image-2.5-sunburst. Wszystko inne w twoim żądaniu pozostaje bez zmian, poza parametrami, które akceptuje każdy model, więc wywołanie używające temperature należy do modelu Microsoftu, a wywołanie używające seed lub structured_outputs należy do modelu OpenAI. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii w kodzie, co ułatwia wypróbowanie obu na własnych promptach przed podjęciem decyzji.
W podanych faktach nie ma przypadku, w którym droższy lub większy model jest wymagany do zadania, które obsługuje mniejszy, więc praktyczna zasada jest taka, aby zacząć od MAI-Image-2.6 dla krótkich promptów i przejść do GPT Image 2.5 Sunburst, gdy długość kontekstu, powtarzalność lub ustrukturyzowane dane wyjściowe faktycznie mają znaczenie dla twojego potoku.
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-sunburst", 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-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"));
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