Microsoft AI: MAI-Image-2.6 mot OpenAI: GPT Image 2.5 Flare
En jämförelse sida vid sida av Microsoft AI: MAI-Image-2.6 (17,50 US$ / 1M textdelar (≈ 171,44 kr)) och OpenAI: GPT Image 2.5 Flare (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 2.5 Flare | |
|---|---|---|
| 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 | 9 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- Microsoft AI: MAI-Image-2.6 är 38% billigare på indata-tokens.
- OpenAI: GPT Image 2.5 Flare läser 97.7× mer kontext (400 000 tokens).
- Endast OpenAI: GPT Image 2.5 Flare stöder strukturerad JSON-utdata.
Mer i detalj
Microsoft AI: MAI-Image-2.6 är en bildmodell från Microsoft, listad under modell-id microsoft/mai-image-2.6. OpenAI: GPT Image 2.5 Flare är en bildmodell från OpenAI, listad under modell-id openai/gpt-image-2.5-flare. Båda är bildgenereringsmodeller snarare än chatt- eller textmodeller, så i båda fallen skickar du en prompt och får en bild tillbaka. Microsoft släppte MAI-Image-2.6 den 2026-09-04, och OpenAI släppte GPT Image 2.5 Flare den 2026-09-09.
De två modellerna skiljer sig mest åt i kontext och parameteruppsättning. MAI-Image-2.6 har en kontextlängd på 4096 tokens, medan GPT Image 2.5 Flare har en kontextlängd på 400000 tokens, så OpenAI-modellen accepterar mycket längre prompter och referensmaterial. Båda accepterar text och bild som indata och producerar bild som utdata, så modalitetsbilden är densamma på båda sidor. När det gäller parametrar stöder MAI-Image-2.6 max_completion_tokens, max_tokens och temperature. GPT Image 2.5 Flare stöder max_tokens, response_format, seed och structured_outputs. Strukturerade utdata är endast tillgängliga på OpenAI-modellen, vilket spelar roll om du vill att svaret formas på ett förutsägbart sätt. När det gäller pris är MAI-Image-2.6 den billigare av de två på indata; jämförelsen visar ingen betydande skillnad på utdata, så betrakta utdatakostnaden som ungefär densamma.
För praktiskt val, börja med den promptstorlek du faktiskt behöver. Om din prompt är kort och mestadels en enda instruktion är MAI-Image-2.6 ett rimligt standardval och dess indatapris är det lägre av de två. Om du matar in långa beskrivningar, stora referensbilder eller ackumulerad kontext är GPT Image 2.5 Flare ett bättre val på grund av sitt mycket större kontextfönster. Om din pipeline är beroende av structured_outputs, eller av seed för repeterbara genereringar, eller av response_format för att styra hur resultatet kommer tillbaka, är GPT Image 2.5 Flare den enda av de två som listar dessa parametrar. Om du vill styra samplingen med temperature är den parametern listad för MAI-Image-2.6.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot samma bas-URL och skickar samma förfrågningsform, och ändrar sedan bara modell-id-strängen mellan microsoft/mai-image-2.6 och openai/gpt-image-2.5-flare. Parametrarna du skickar bör matcha vad varje modell stöder, så en förfrågan som använder temperature hör ihop med Microsoft-modellen, och en förfrågan som använder seed eller structured_outputs hör ihop med OpenAI-modellen. Allt annat i din integration, inklusive autentisering och hur du läser ut bilden ur svaret, förblir detsamma.
Det finns fall där den andra modellen fortfarande är det bättre valet. Om du redan använder MAI-Image-2.6 för korta prompter men behöver en lång kontext eller structured_outputs, byt till GPT Image 2.5 Flare i stället för att korta din prompt. Om du använder GPT Image 2.5 Flare men dina prompter är korta och indatakostnaden är den avgörande faktorn, är MAI-Image-2.6 det billigare indataalternativet. Ingen av modellerna listas som stödjande verktyg eller resonemang, så välj inte mellan dem på dessa grunder.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "microsoft/mai-image-2.6" till "openai/gpt-image-2.5-flare", 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-2.5-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"));
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