MAI-Image-2.7-Preview vs GPT-Image-2.5：切れ味鋭い編集派 vs 呼び出せるほう

まずはリーダーボードではなく、ジョブから始めましょう。あなたの製品がAPI経由で商品写真のカタログを夜間に編集するなら、MAI-Image-2.7-PreviewとGPT-Image-2.5の選択は拮抗していません。なぜなら、そのうち片方しかリクエストを受け付けないからです。編集そのものを評価する場合——シーンの再照明、ラベルの差し替え、5ラウンドにわたってキャラクターを一貫させること——Microsoftの新モデルには首位を主張する確かな根拠があり、しかもその主張は議論が起きるほど僅差のスコアでなされています。したがってこの対決は「どちらのモデルが優れているか」ではありません。「編集品質の差は、本番APIにとってどれだけの価値があるのか」です。

Microsoftは2026年10月27日にMAI-Image-2.7-Previewをリリースした。これは編集専用のプレビューで、MAI Playground、Arena、Artificial Analysisから利用可能であり、Microsoft Foundryへの展開も価格の公開もない。OpenAIのGPT-Image-2.5は、2026年9月8日以降、品質向けのSunburstと速度向けのFlareという2つのバリアントで一般提供されており、公開料金表、テキストから画像生成と編集、文書化されたAPIを備えている。この非対称性が、以下に示すすべての数値の前提となっている。

数字と、それがどれほどの重みを持つか

2026年10月22日に評価されたArtificial AnalysisのAA-Image-Editing v2.1ボードでは、GPT-Image-2.5 Sunburst（max）が1,199 Eloで首位です。MAI-Image-2.7-Previewが1,193で2位。GPT-Image-2.5 Flare（max）が1,182で3位です。

• MAI-Image-2.7-Preview vs Sunburst：最高品質ティアでEloスコアが6ポイント劣る

• MAI-Image-2.7-Preview 対 Flare：最高品質ティアで11 Eloリード

• MAI-Image-2.7-Preview 対 MAI-Image-2.6：42 Elo リード

• Arena Edit:Microsoftは2.7を3位と報告し、自社を第2位のラボとして報告

これらの数値は、Artificial Analysisのボードを再掲したMicrosoftのローンチ投稿に由来する。Artificial Analysisが独立した評価者であり、Microsoftは私たちがそれを読むための経路にすぎない。6ポイントと11ポイントのElo差は、投票構成や信頼区間によって順位が逆転し得る範囲にある。したがって、擁護可能な主張は表が示唆するより狭い。2.7は最高のGPT-Image-2.5構成と競合し、高速版より明確に優れているということであって、世界で唯一最高のエディターだというわけではない。Arenaの3位も同じ方向を示しており、これは裏付けではあるが確認ではない。なぜなら、2つのボードは異なる投票者と尺度を用いているからだ。

コストに関わる注意点がもう1つあります。OpenAIの数値は「max」ティアです。これはファミリー内で最も高価な設定であり、大半の本番トラフィックが実行されるティアではありません。

各モデルの正体

• モード: MAI-Image-2.7-Preview はリリース時点では編集のみに対応し、テキストからの画像生成は「近日公開」です。一方、GPT-Image-2.5 は同じファミリーでテキストからの画像生成と編集の両方に対応します。

• バリアント: Microsoft は 2.7 のプレビュー版を 1 つ提供しています。OpenAI は Sunburst（品質優先）と Flare（レイテンシ優先）を同一のトークン料金で提供しています。

• アクセス:2.7 は MAI Playground、Arena、Artificial Analysis で利用可能です。GPT-Image-2.5 は公開 API です。

• 価格: 2.7 には公開価格がなく、GPT-Image-2.5 はテキスト入力トークン100万あたり5ドル、画像入力トークン100万あたり8ドル、画像出力トークン100万あたり30ドルで請求され、キャッシュ済み入力は1.25ドルと2.00ドルです。

• 品質ラダー:OpenAI は low、medium、high、xhigh、max を公開していますが、Microsoft は 2.7 に対する同等の制御を公開していません。

• 参照画像：OpenAI は自社のドキュメントによると、最大16枚の画像を使ったマルチリファレンス編集をサポートしています；Microsoft は MAI-Image-2.6 について5枚を公表しており、2.7 については上限を公表していません。

参照画像と解像度の詳細は、仕様表が曖昧になりやすい領域です。MAI-Image-2.6は出力を2,359,296ピクセル——1536×1536——に制限し、5枚の参照画像を受け付けました。いずれもMicrosoft FoundryのAPIリファレンスに記載されています。Microsoftは2.7の同等仕様を公開しておらず、2.6の制限がそのまま引き継がれたと想定するのは安全ではありません。OpenAIの2.5ファミリーは発表資料でより高い解像度の上限をうたっていますが、公開されているトークン例は最大1536×1024にとどまるため、実用上の上限は要求するサイズによって決まります。固定の4K成果物が必須要件である場合は、どちらのベンダーのマーケティングページではなく、実際のAPIに対して確認してください。

より良いエディタを選ぶことのコスト

10,000枚の1024×1024の正方形画像で計算してみましょう。最高品質では、GPT-Image-2.5は1枚あたり約$0.211、つまり概算で$2,110です。高品質では1枚あたり約$0.053、つまり$527です。中品質では1枚あたり約$0.013、つまり$132です。これらはOpenAIが公表している料金に基づく出力トークンの概算であり、見積もりではありません。また、編集では参照画像が入力として課金されるため、画像入力コストが上乗せされます。

MAI-Image-2.7には価格がないため、唯一の基準となるのは前世代だ。FoundryのMAI-Image-2.6は、テキスト入力100万トークンあたり5ドル、画像入力100万トークンあたり8ドル、画像出力100万トークンあたり38ドルで、Artificial Analysisはこれを画像1枚あたり約0.039ドル、同じ1万枚なら約390ドルと見積もった。2.7が同程度の料金で登場すれば、コスト面ではGPT-Image-2.5の高価格帯と中価格帯の間に位置しつつ、Flareモデルを上回るスコアになるだろう。ただしそれは「もし」であって、確認された事実ではなく、Microsoftはどこに落ち着くかについて何の示唆もしていない。

OpenAI の階層には 2 つ目のコストの罠があります。2.5 で階層のラベルが変更されました。新しい high 設定はおおよそ旧 medium のトークン予算を使い、max はおおよそ旧 high を使います。gpt-image-2 から quality パラメータを変えずに移行したチームは、以前ならより低い品質設定だったもので、より安価なレンダリングを得ました。前四半期の請求額と比較する前に、コードが実際に要求している階層を確認してください。

2.7が本当に優れている点

Microsoftによるカテゴリ別の主張は、同社の投稿の中で役立つ部分だ。2.7は、Artificial Analysisが評価する全10のユースケースと全7の編集アクションで2.6を上回り、強化と復元、推論ベースの編集、シーンとスタイル、テキストまたは記号の編集でフロンティアに到達し、シーンとスタイルでは次点モデルに24 Elo差で先行すると述べている。順位の躍進は大きく、推論ベースの編集とシーンとスタイルはいずれも7位から1位へ、テキストまたは記号の編集は6位から1位へ上がった。

これらは、実運用で最も頻繁に失敗する編集です。製品を新しい環境に合わせてライティングし直すこと、遠近法を歪めずに看板を差し替えること、細部を捏造せずに低品質のアセットを復元すること——いずれも、モデルが「どこに描くか」だけでなく「シーンがどう成り立っているか」を理解する必要があります。シーンとスタイルにおける24 Eloのリードは、もしそれが維持されるなら、総合スコアの6ポイント差が示唆する以上に実用的な差が大きいです。なぜなら、それは汎用エディターが明らかなアーティファクトを生み出しがちなまさにその領域に集中しているからです。

OpenAIの反論はカテゴリ別スコアではない。それはマルチターンの一貫性だ。Sunburstは、同じ被写体が何度も変更を重ねても維持されなければならない編集負荷の高いワークフロー向けに位置づけられており、OpenAI自身のドキュメントも、ピクセルを同一に保つ必要がある場合は承認済みの編集を元の画像に合成し直すことを推奨している。これは、最高のエディターでさえずれることを認めたものだ。Microsoftは同等のマルチターン評価を公開していないため、反復的なデザインで最も重要なワークフローこそ、比較可能な証拠が最も少ないワークフローになっている。

2つの契約なしで両方を実行する

ここから先は、この比較が対称ではなくなる領域です。GPT-Image-2.5 Sunburst と Flare はどちらも OrcaRouter 上にあり、1つの API キーと1つの請求関係の背後で、0% のマークアップ — プロバイダーの定価をそのまま適用し、プロバイダーの性能が低下した場合の自動フェイルオーバー付きで利用できます。2つ目のアカウントを開設することなく、下書きの反復は Flare に、最終レンダリングは Sunburst に送れます。また、ルーティングルールによって、コード分岐ではなくタスク種別に応じてその切り替えを行えます。

MAI-Image-2.7-PreviewはOrcaRouterには存在せず、Microsoftが公開APIを公開するまで利用可能にはなりません。現時点ではプレイグラウンドモデルであり、手動で人間が介在する形で、評価やアセット作業には適していますが、キューに入れて運用できるものではありません。これはモデルの品質を批判するものではなく、ベンチマークの勝者と依存対象との違いです。

その電話

• 今四半期、編集エンドポイントが必要です： GPT-Image-2.5。最終アセットにはSunburst、反復作業量にはFlare。2.7までの6 Eloの差は、出荷しないコストより小さい。

• 少数の高価値アセットには、最適な編集を1つだけ施す必要があります：プレイグラウンドで MAI-Image-2.7-Preview をテストしてください。シーンのリスタイリングとテキスト置換は、Microsoft が最も大きな優位性を主張している分野であり、ヒーロー画像では手作業で確認する価値があります。

• テキストからの画像生成と編集の両方が必要な場合：GPT-Image-2.5、それ一択です。2.7はまだ生成できません。

• 大量処理ではコストに敏感なあなたへ：見出しの画像1枚あたりの数字ではなく、実際の編集サイズに照らして Flare の価格を評価してください。複数の参照画像を送る場合、画像入力トークンが大部分を占めます。

正直にまとめると、マイクロソフトはより優れたエディターを作り上げ、OpenAIは依然としてより優れた製品を売っている、ということだ。2.7がプレビューのままである限り、この両立は成り立つ——そしてマイクロソフトがFoundry版を用意し、そこに価格を付けたその日、この比較は第2幕を迎える。