Microsoft AI: MAI-Image-2.6 mot OpenAI: GPT Image 2
En jämförelse sida vid sida av Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 US$ / 1M textdelar (≈ 171,44 kr)) och OpenAI: GPT Image 2 (28,00 US$ / 1M textdelar (≈ 274,30 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Microsoft AI: MAI-Image-2.6 | OpenAI: GPT Image 2 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Microsoft | OpenAI |
| Indata | 17,50 US$ / 1M textdelar (≈ 171,44 kr) | 28,00 US$ / 1M textdelar (≈ 274,30 kr) |
| Bildindata | 133,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 302,92 kr) | - |
| Bildutdata | 133,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 302,92 kr) | 105,00 US$ / 1M textdelar (≈ 1 028,62 kr) |
| Utdata | - | 28,00 US$ / 1M textdelar (≈ 274,30 kr) |
| Cacheläsning | - | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) |
| Webbsökning | - | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) |
| Kontextfönster | 4 096 | 400 000 |
| Max utdata | 1 024 | 360 000 |
| Indata | text, image | text, image |
| Utdata | image | image |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 4 sep. 2026 | 24 juni 2026 |
Viktiga skillnader
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 är 38% billigare på indata-tokens.
- OpenAI: GPT Image 2 läser 97.7× mer kontext (400 000 tokens).
- Endast OpenAI: GPT Image 2 stöder strukturerad JSON-utdata.
Mer i detalj
Microsoft AI: MAI-Image-2.6 är en bildgenereringsmodell från Microsoft, listad under modell-id microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT Image 2 är en bildgenereringsmodell från OpenAI, listad under modell-id openai/gpt-image-2. Båda är modeller i bildkategorin, vilket innebär att de tar emot indata och returnerar genererade bilder i stället för textsvar. Microsoft släppte MAI-Image-2.6 den 2026-09-04, medan OpenAI släppte GPT Image 2 tidigare, den 2026-06-24.
De två modellerna accepterar samma indatamodaliteter, text och bild, och båda producerar enbart bildutdata. Den tydligaste skillnaden är kontexten. GPT Image 2 har ett kontextfönster på 400000 tokens, långt större än MAI-Image-2.6:s fönster på 4096 tokens, så den kan ta emot mycket längre prompter eller betydligt mer referensmaterial i ett enda anrop. De skiljer sig också åt i vilka parametrar de exponerar. MAI-Image-2.6 stöder max_completion_tokens, max_tokens och temperature. GPT Image 2 stöder max_tokens, response_format, seed och structured_outputs. Strukturerade utdata är endast tillgängliga på GPT Image 2, vilket spelar roll om du behöver få svaret format på ett förutsägbart sätt. Priset: MAI-Image-2.6 är den billigare av de två på indata. Utpriset skiljer sig inte nämnvärt mellan dem, så kostnadsgapet är mindre än vad enbart indatajämförelsen antyder.
I praktiskt arbete handlar valet oftast om hur mycket du behöver mata in i modellen och hur mycket kontroll du behöver över svaret. Om dina prompter är korta och du genererar bilder från en kort beskrivning eller en enda referensbild är MAI-Image-2.6 ett rimligt standardval, och dess billigare indata gör den attraktiv för högvolymsjobb där promptarna förblir små. Om du arbetar med långa prompter, många referensbilder eller detaljerade instruktioner i flera delar ger GPT Image 2:s kontext på 400000 tokens dig utrymme som MAI-Image-2.6 helt enkelt inte har. Om du behöver strukturerade utdata eller en seed för reproducerbara resultat är GPT Image 2 den du ska anropa, eftersom MAI-Image-2.6 inte exponerar dessa parametrar. Temperaturkontroll finns däremot på MAI-Image-2.6 och listas inte för GPT Image 2.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du skickar din begäran till samma endpoint med samma begäransformat, och den enda ändringen är modell-id. Använd microsoft/mai-image-2.6 för Microsofts modell och openai/gpt-image-2 för OpenAIs modell. Dina text- och bildindata går i samma fält oavsett, och bilden kommer tillbaka i svaret. Det innebär att du kan bygga en enda kodväg, hålla modell-id i konfigurationen och växla mellan de två utan att skriva om din integration. Det gör också jämförelsen enkel: kör samma prompt mot båda id:n och titta på resultaten.
Det finns fall där den andra modellen fortfarande är det bättre valet. Om du har bestämt dig för GPT Image 2 på grund av dess långa kontext men dina prompter visar sig vara korta och enkla, klarar MAI-Image-2.6 dem och kostar mindre på indata, så det är värt att testa på din faktiska arbetsbelastning i stället för att anta att den större kontexten behövs. Omvänt, om du börjar med MAI-Image-2.6 och senare behöver strukturerade utdata, en seed eller mycket längre indata, är en övergång till openai/gpt-image-2 en ändring av modell-id på en rad. Kontrollera den aktuella pristabellen på den här sidan för gällande priser innan du bestämmer dig, eftersom indataskillnaden är den främsta kostnadshävstången mellan dem.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "microsoft/mai-image-2.6" till "openai/gpt-image-2", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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",
"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"));
Fler jämförelser
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Flare mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Router
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Auto Code
- OpenAI: GPT Image 2.6 Sunburst mot Sourceful: Riverflow V2.6 Pro
- Auto Router mot Auto Code