MAI-Image-2.7-Preview vs GPT-Image-2.5: 더 날카로운 편집자 vs 불러낼 수 있는 쪽

리더보드가 아니라 작업부터 시작하십시오. 제품이 API를 통해 야간에 제품 사진 카탈로그를 편집한다면, 선택은 MAI-Image-2.7-Preview와 GPT-Image-2.5 사이에서 크게 갈리지 않습니다. 둘 중 하나만 요청을 받아들이기 때문입니다. 편집 자체를 평가하는 경우 — 장면의 조명을 다시 설정하고, 라벨을 교체하고, 다섯 차례에 걸쳐 캐릭터를 일관되게 유지하는 것 — Microsoft의 새 모델은 최상위 자리를 차지할 만한 실질적 근거가 있으며, 그 근거를 두고 논쟁할 만큼 근소한 점수 차로 내세웁니다. 따라서 이 맞대결은 "어느 모델이 더 나은가"가 아닙니다. "프로덕션 API에 편집 품질이 얼마만큼의 가치가 있는가"입니다.

Microsoft는 2026년 10월 27일에 MAI-Image-2.7-Preview를 출시했습니다. 이는 편집 전용 프리뷰로, MAI Playground, Arena 및 Artificial Analysis를 통해 접근할 수 있으며, Microsoft Foundry 배포와 공개된 가격은 없습니다. OpenAI의 GPT-Image-2.5는 2026년 9월 8일부터 두 가지 변형 — 품질을 위한 Sunburst, 속도를 위한 Flare — 으로 일반 제공되어 왔으며, 공개 요금표, 텍스트-이미지 및 편집, 문서화된 API를 갖추고 있습니다. 이러한 비대칭이 아래의 모든 수치를 규정합니다.

숫자, 그리고 그 숫자가 얼마나 큰 비중을 차지하는지

2026년 10월 22일 평가 기준, Artificial Analysis의 AA-Image-Editing v2.1 보드에서 GPT-Image-2.5 Sunburst (max)가 1,199 Elo로 1위를 차지했습니다. MAI-Image-2.7-Preview는 1,193으로 2위입니다. GPT-Image-2.5 Flare (max)는 1,182로 3위입니다.

• MAI-Image-2.7-Preview 대 Sunburst: 최고 품질 등급에서 Elo 6점 뒤처짐

• MAI-Image-2.7-Preview vs Flare: 최대 품질 등급에서 Elo 11점 앞섬

• MAI-Image-2.7-Preview vs MAI-Image-2.6: Elo 42점 앞섬

• Arena Edit: Microsoft는 2.7점으로 3위를 기록했다고 보고하며, 스스로를 2위 연구소로 내세운다

그 수치들은 Microsoft의 출시 게시물에서 나온 것으로, 그 게시물은 Artificial Analysis 보드를 그대로 재현한다. Artificial Analysis는 독립 평가자이고, Microsoft는 우리가 그것을 읽어 내는 통로다. 6점과 11점의 Elo 격차는 투표 구성과 신뢰구간에 따라 순위가 뒤집힐 수 있는 범위 안에 있으므로, 방어 가능한 주장은 표가 시사하는 것보다 좁다: 2.7은 최고의 GPT-Image-2.5 구성과 경쟁력이 있고 빠른 구성보다 확실히 앞서지만, 세계에서 단일 최고 편집기라는 것은 아니다. 같은 방향을 가리키는 Arena 3위는 확증이 아니라 보강이다. 두 보드가 서로 다른 투표자와 척도를 사용하기 때문이다.

비용과 관련해 중요한 주의 사항이 하나 더 있습니다. OpenAI의 수치는 "맥스(max)" 티어입니다. 이는 해당 제품군에서 가장 비싼 설정이며, 대부분의 프로덕션 트래픽이 실행되는 티어는 아닙니다.

각 모델이 실제로 무엇인지

• 모드: MAI-Image-2.7-Preview는 출시 시점에는 편집 기능만 제공하며 텍스트-투-이미지는 "곧 공개" 예정이고, GPT-Image-2.5는 동일한 제품군을 통해 텍스트-투-이미지와 편집을 모두 제공합니다.

• 변형: Microsoft는 2.7 프리뷰 하나를 출시하고, OpenAI는 동일한 토큰 요율로 Sunburst(품질 우선)와 Flare(지연 시간 우선)를 출시합니다.

• 액세스: 2.7은 MAI Playground, Arena 및 Artificial Analysis에서 사용할 수 있으며, GPT-Image-2.5는 공개 API입니다.

• 가격: 2.7은 공개된 가격이 없으며, GPT-Image-2.5는 텍스트 입력 토큰 100만 개당 $5, 이미지 입력 토큰 100만 개당 $8, 이미지 출력 토큰 100만 개당 $30이고, 캐시된 입력은 $1.25 및 $2.00입니다.

• 품질 단계: OpenAI는 low, medium, high, xhigh, max를 제공합니다. Microsoft는 2.7에 대해 이에 상응하는 제어를 공개하지 않았습니다.

• 참조 이미지: OpenAI는 자체 문서 기준으로 최대 16개의 이미지를 사용하는 다중 참조 편집을 지원합니다. Microsoft는 MAI-Image-2.6에 대해 5개를 공개했으며 2.7에 대해서는 제한을 공개하지 않았습니다.

참조 이미지와 해상도 세부 사항은 사양서가 애매해지는 부분입니다. MAI-Image-2.6은 출력을 2,359,296픽셀, 즉 1536×1536으로 제한했고 참조 이미지 5개를 허용했으며, 두 내용 모두 Microsoft Foundry의 API 참조에 문서화되어 있습니다. Microsoft는 2.7의 대응 사항을 공개하지 않았고, 2.6의 제한이 변경 없이 이어졌다고 가정하는 것은 안전하지 않습니다. OpenAI의 2.5 제품군은 출시 자료에서 더 높은 해상도 상한을 광고하지만, 공개된 토큰 예시는 최대 1536×1024에 그치므로 실질적인 상한은 요청하는 크기에 따라 달라집니다. 고정된 4K 결과물이 필수 요건이라면, 어느 업체의 마케팅 페이지가 아니라 실제 API를 기준으로 확인하십시오.

더 나은 편집기를 선택하는 대가

10,000장의 정사각형 이미지를 1024×1024로 두고 산술적으로 계산해 보자. 최고 품질에서 GPT-Image-2.5는 이미지당 약 $0.211, 즉 대략 $2,110이 든다. 높음에서는 장당 약 $0.053으로 $527이다. 보통에서는 장당 약 $0.013으로 $132다. 이는 OpenAI가 공개한 요율을 바탕으로 한 출력 토큰 추정치일 뿐 견적이 아니며, 편집의 경우 참조 이미지가 입력으로 청구되므로 이미지 입력 비용이 추가로 붙는다.

MAI-Image-2.7은 가격이 없어서 유일한 기준점은 전작입니다. Foundry의 MAI-Image-2.6은 텍스트 입력 토큰 100만 개당 5달러, 이미지 입력 토큰 100만 개당 8달러, 이미지 출력 토큰 100만 개당 38달러이며, Artificial Analysis는 이를 이미지 한 장당 약 0.039달러, 즉 동일한 1만 장 기준 약 390달러로 추정했습니다. 2.7이 비슷한 요율로 출시된다면 비용 면에서는 GPT-Image-2.5의 높은 등급과 중간 등급 사이에 위치하면서 Flare 모델보다 높은 점수를 받을 것입니다. 그것은 "만약"일 뿐 발견된 사실이 아니며, Microsoft는 그것이 어디에 위치할지에 대해 아무런 신호도 주지 않았습니다.

OpenAI의 단계별 체계에는 두 번째 비용 함정이 있습니다. 2.5에서 등급 명칭이 변경되었습니다. 새로운 high 설정은 대략 이전 medium의 토큰 예산을 사용하고, max는 대략 이전 high를 사용합니다. gpt-image-2에서 품질 파라미터를 그대로 둔 채 이동한 팀은 예전에는 더 낮은 품질 설정이었던 값에서 더 저렴한 렌더를 받았습니다. 지난 분기 청구서와 비교하기 전에 코드가 실제로 어떤 등급을 요청하는지 확인하세요.

2.7이 진정으로 더 나은 부분

마이크로소프트의 카테고리별 주장은 해당 게시물에서 유용한 부분이다. 회사는 2.7이 Artificial Analysis가 평가하는 10개 사용 사례와 7개 편집 작업 모두에서 2.6보다 개선되었으며, 향상 및 복원, 추론 기반 편집, 장면 및 스타일, 텍스트 또는 기호 편집에서 최전선에 도달하고, 장면 및 스타일에서는 차선 모델을 Elo 24점 차로 앞선다고 말한다. 순위 상승 폭은 크다: 추론 기반 편집과 장면 및 스타일은 모두 7위에서 1위로 올랐고, 텍스트 또는 기호 편집은 6위에서 1위로 올랐다.

프로덕션에서 가장 자주 실패하는 편집들입니다. 제품을 새로운 환경으로 다시 조명하는 것, 원근 왜곡 없이 간판을 교체하는 것, 디테일을 만들어내지 않고 저품질 에셋을 복원하는 것 — 각각은 모델이 어디를 칠할지만이 아니라 장면이 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다. 장면과 스타일에서의 24-Elo 우위는, 그것이 유지된다면, 전체 6점 격차가 시사하는 것보다 더 큰 실질적 차이입니다. 일반 편집기가 눈에 띄는 아티팩트를 만들어내는 경향이 있는 바로 그 지점에 정확히 집중되어 있기 때문입니다.

OpenAI의 반론은 카테고리 점수가 아니다. 그것은 다중 턴 일관성이다. Sunburst는 동일한 대상이 여러 차례 변경을 거쳐도 유지되어야 하는 편집 중심 워크플로를 겨냥하고 있으며, OpenAI 자체 문서도 픽셀이 동일하게 유지되어야 할 때는 승인된 편집을 원본에 다시 합성하도록 권장한다. 이는 최고의 편집기조차 드리프트한다는 것을 인정하는 셈이다. 마이크로소프트는 이에 상응하는 다중 턴 평가를 공개하지 않았으므로, 반복적 디자인에 가장 중요한 그 워크플로가 바로 비교 가능한 증거가 가장 적은 워크플로다.

두 계약 없이 둘 다 실행하기

바로 이 지점에서 비교는 더 이상 대칭적이지 않습니다. GPT-Image-2.5 Sunburst와 Flare는 모두 OrcaRouter에 있으며, 하나의 API 키와 하나의 결제 관계 뒤에서 0% 마크업으로 제공됩니다. 공급자 정가가 그대로 전달되며, 공급자 성능이 저하되면 자동 페일오버가 작동합니다. 두 번째 계정을 열지 않고도 초안 반복 작업은 Flare로, 최종 렌더링은 Sunburst로 보낼 수 있으며, 라우팅 규칙을 통해 코드 분기가 아닌 작업 유형에 따라 그 전환을 수행할 수 있습니다.

MAI-Image-2.7-Preview는 OrcaRouter에 없으며, Microsoft가 공개 API를 노출하기 전까지는 있을 수 없습니다. 현재 이 모델은 플레이그라운드 모델입니다. 수동 방식의 휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop)로 운영되며, 평가와 에셋 작업에는 적합하지만 큐 뒤에 둘 수 있는 모델은 아닙니다. 이는 모델 품질에 대한 비판이 아니라, 벤치마크 우승자와 의존성 사이의 차이입니다.

전화

• 이번 분기에는 편집 엔드포인트가 필요합니다: GPT-Image-2.5. 최종 에셋에는 Sunburst, 반복 작업량에는 Flare를 사용하세요. 2.7까지의 6 Elo 격차는 출시하지 않는 비용보다 작습니다.

• 소수의 고부가가치 자산에 대해 단 하나의 최고의 편집이 필요합니다: 플레이그라운드에서 MAI-Image-2.7-Preview를 테스트해 보세요. 장면 리스타일링과 텍스트 교체는 Microsoft가 가장 폭넓은 우위를 주장하는 부분이며, 히어로 이미지에서는 직접 한 번 검토해 볼 가치가 있습니다.

• 텍스트-투-이미지와 편집이 모두 필요하다면: GPT-Image-2.5, 끝입니다. 2.7은 아직 생성 기능이 없습니다.

• 볼륨이 클 때 비용에 민감하다면: Flare의 가격을 대표적인 이미지당 수치가 아니라 실제 편집 크기와 비교해 따져보세요. 여러 참조 이미지를 보낼 때는 이미지 입력 토큰이 큰 비중을 차지합니다.

솔직하게 요약하자면, 마이크로소프트는 더 나은 에디터를 만들었고 OpenAI는 여전히 더 나은 제품을 판매하고 있다. 2.7이 프리뷰로 남아 있는 한 이 두 가지는 동시에 사실일 수 있다 — 그리고 마이크로소프트가 Foundry 버전과 가격을 내놓는 날, 이 비교는 2막을 맞게 된다.