MAI-Image-2.7-Preview vs GPT-Image-2.5: O Editor Mais Preciso vs Aquele Que Você Pode Chamar

Comece pelo trabalho, não pelo ranking. Se seu produto edita um catálogo de fotos de produtos durante a noite por meio de uma API, a escolha entre MAI-Image-2.7-Preview e GPT-Image-2.5 não é nem de longe uma disputa equilibrada, porque apenas um deles aceita uma solicitação. Se você está avaliando a edição em si — reiluminar uma cena, substituir um rótulo, manter um personagem consistente ao longo de cinco rodadas —, o novo modelo da Microsoft tem uma pretensão legítima ao topo, e faz essa reivindicação com uma margem de pontuação tênue o bastante para gerar discussão. A comparação, portanto, não é "qual modelo é melhor". É "quanta qualidade de edição vale uma API de produção".

A Microsoft lançou o MAI-Image-2.7-Preview em 27 de outubro de 2026. É uma prévia somente para edição, acessível pelo MAI Playground, Arena e Artificial Analysis, sem implantação no Microsoft Foundry e sem preço publicado. O GPT-Image-2.5 da OpenAI está disponível em geral desde 8 de setembro de 2026 em duas variantes — Sunburst para qualidade, Flare para velocidade — com uma tabela de preços pública, texto para imagem e edição, e uma API documentada. Essa assimetria contextualiza cada número abaixo.

Os números, e o peso que carregam

No quadro AA-Image-Editing v2.1 da Artificial Analysis, avaliado em 22 de outubro de 2026, GPT-Image-2.5 Sunburst (max) lidera com 1.199 Elo. MAI-Image-2.7-Preview está em segundo lugar, com 1.193. GPT-Image-2.5 Flare (max) está em terceiro lugar, com 1.182.

• MAI-Image-2.7-Preview vs Sunburst: 6 Elo atrás, no nível máximo de qualidade

• MAI-Image-2.7-Preview vs Flare: 11 Elo à frente, no nível máximo de qualidade

• MAI-Image-2.7-Preview vs MAI-Image-2.6: 42 pontos de Elo à frente

• Edição Arena:A Microsoft reporta 2,7 no nº 3 e se apresenta como o laboratório nº 2

Esses números vêm do post de lançamento da Microsoft, que reproduz o quadro da Artificial Analysis; a Artificial Analysis é a avaliadora independente, e a Microsoft é o canal pelo qual o estamos lendo. Diferenças de Elo de seis e onze pontos estão dentro da faixa em que a composição dos votos e os intervalos de confiança podem inverter uma ordenação, então as alegações defensáveis são mais estreitas do que a tabela sugere: o 2.7 é competitivo com a melhor configuração do GPT-Image-2.5 e claramente à frente da versão rápida, e não que seja o único melhor editor do mundo. Que o Arena No. 3 aponte na mesma direção é corroboração, não confirmação, porque os dois quadros usam eleitores e escalas diferentes.

Mais uma ressalva que importa para o custo: os números da OpenAI são do nível "max". Essa é a configuração mais cara da família, e não é o nível em que a maior parte do tráfego de produção roda.

O que cada modelo realmente é

• Modos: O MAI-Image-2.7-Preview faz apenas edição no lançamento, com geração de imagem a partir de texto "em breve"; o GPT-Image-2.5 faz geração de imagem a partir de texto e edição na mesma família.

• Variantes:A Microsoft lança uma prévia 2.7; a OpenAI lança Sunburst (prioriza qualidade) e Flare (prioriza latência) com taxas de token idênticas.

• Acesso: 2.7 está no MAI Playground, Arena e Artificial Analysis; GPT-Image-2.5 é uma API pública.

• Preço: o 2.7 não tem nenhum valor publicado; o GPT-Image-2.5 cobra US$ 5 por milhão de tokens de entrada de texto, US$ 8 por milhão de tokens de entrada de imagem e US$ 30 por milhão de tokens de saída de imagem, com entrada em cache a US$ 1,25 e US$ 2,00.

• Escala de qualidade: A OpenAI expõe low, medium, high, xhigh e max; a Microsoft não publicou um controle equivalente para 2.7.

• Imagens de referência: A OpenAI oferece suporte a edições com múltiplas referências, com até 16 imagens segundo sua própria documentação; a Microsoft publicou cinco para o MAI-Image-2.6 e não publicou um limite para o 2.7.

Os detalhes de imagem de referência e de resolução são onde as folhas de especificações ficam nebulosas. O MAI-Image-2.6 limitava a saída a 2.359.296 pixels — 1536×1536 — e aceitava cinco imagens de referência, com ambas as informações documentadas na referência da API do Microsoft Foundry. A Microsoft não publicou os equivalentes do 2.7, e não é seguro presumir que os limites do 2.6 tenham sido mantidos sem alterações. A família 2.5 da OpenAI anuncia tetos de resolução mais altos em seus materiais de lançamento, embora os exemplos publicados de tokens cheguem no máximo a 1536×1024, então o teto prático depende do tamanho solicitado. Se um entregável fixo em 4K for um requisito rígido, verifique-o na API ativa em vez da página de marketing de qualquer um dos fornecedores.

O custo de escolher o melhor editor

Faça as contas para 10.000 imagens quadradas em 1024×1024. Na qualidade máxima, o GPT-Image-2.5 custa cerca de US$ 0,211 por imagem, ou aproximadamente US$ 2.110. Na alta, cerca de US$ 0,053 cada, ou US$ 527. Na média, cerca de US$ 0,013 cada, ou US$ 132. Essas são estimativas de tokens de saída com base nas tarifas publicadas da OpenAI, não um orçamento, e edições acrescentam custo de entrada de imagem por cima, porque a imagem de referência é cobrada como entrada.

O MAI-Image-2.7 não tem preço, então a única referência é seu antecessor. O MAI-Image-2.6 no Foundry custa US$ 5 por milhão de tokens de entrada de texto, US$ 8 por milhão de tokens de entrada de imagem e US$ 38 por milhão de tokens de saída de imagem, o que a Artificial Analysis estimou em cerca de US$ 0,039 por imagem — cerca de US$ 390 para as mesmas 10.000. Se o 2.7 for lançado a uma taxa semelhante, ficaria entre os níveis alto e médio do GPT-Image-2.5 em custo, ao mesmo tempo em que pontuaria acima do modelo Flare. Isso é um "se", não uma conclusão, e a Microsoft não deu nenhum sinal sobre onde ele ficará.

Há uma segunda armadilha de custo na escada da OpenAI. Os níveis foram renomeados na 2.5: a nova configuração high usa aproximadamente o orçamento de tokens do antigo medium, e max usa aproximadamente o antigo high. Equipes que migraram do gpt-image-2 com um parâmetro de qualidade inalterado obtiveram uma renderização mais barata no que costumava ser uma configuração de qualidade inferior. Verifique qual nível seu código realmente solicita antes de comparar uma fatura com a do trimestre passado.

Onde o 2.7 é genuinamente melhor

As alegações da Microsoft por categoria são a parte útil de sua publicação. Ela afirma que o 2.7 melhora em relação ao 2.6 em todos os 10 casos de uso e todas as 7 ações de edição avaliadas pela Artificial Analysis, alcança a fronteira em aprimoramento e restauração, edições baseadas em raciocínio, cena e estilo, e edição de texto ou símbolos, e supera o próximo melhor modelo em 24 Elo em cena e estilo. Os saltos de classificação são grandes: edições baseadas em raciocínio e cena e estilo passaram ambas do nº 7 para o nº 1, e edições de texto ou símbolos, do nº 6 para o nº 1.

Essas são as edições que mais frequentemente falham em produção. Reiluminar um produto em um novo ambiente, substituir a sinalização sem distorcer a perspectiva, restaurar um ativo de baixa qualidade sem inventar detalhes — cada uma exige que o modelo entenda como a cena funciona, não apenas onde pintar. Uma vantagem de 24 Elo em cena e estilo, se se mantiver, é uma diferença prática maior do que a lacuna geral de seis pontos sugere, porque está concentrada exatamente onde os editores genéricos tendem a produzir artefatos óbvios.

O contra-argumento da OpenAI não é uma pontuação de categoria. É a consistência em múltiplas rodadas: o Sunburst está posicionado para fluxos de trabalho com muitas edições, nos quais o mesmo objeto precisa resistir a várias rodadas de alterações, e a própria documentação da OpenAI recomenda compor as edições aprovadas de volta no original quando os pixels precisam permanecer idênticos. Isso é uma admissão de que até o melhor editor sofre desvios. A Microsoft não publicou uma avaliação equivalente de múltiplas rodadas, então o fluxo de trabalho que mais importa para o design iterativo é o que tem a menor quantidade de evidências comparáveis.

Executando ambos sem dois contratos

É aqui que a comparação deixa de ser simétrica. GPT-Image-2.5 Sunburst e Flare estão ambos no OrcaRouter, atrás de uma única chave de API e de uma única relação de cobrança, com 0% de markup — o preço de lista do provedor repassado, com failover automático caso um provedor degrade. Você pode enviar iterações de rascunho ao Flare e renderizações finais ao Sunburst sem abrir uma segunda conta, e uma regra de roteamento pode fazer essa troca por tipo de tarefa em vez de por branch de código.

O MAI-Image-2.7-Preview não está no OrcaRouter, e não poderá estar até que a Microsoft exponha uma API pública. Hoje ele é um modelo de playground: manual, com humano no loop, adequado para avaliação e trabalho com assets, mas não algo que você possa colocar atrás de uma fila. Isso não é uma crítica à qualidade do modelo; é a diferença entre um vencedor de benchmark e uma dependência.

A chamada

• Você precisa de um endpoint de edição neste trimestre: GPT-Image-2.5. Sunburst para assets finais, Flare para volume de iteração. O déficit de seis pontos Elo para 2.7 é menor que o custo de não lançar.

• Você precisa da melhor edição individual em alguns poucos ativos de alto valor: teste o MAI-Image-2.7-Preview no playground. O restilização de cenas e a substituição de texto são onde a Microsoft afirma ter a maior vantagem, e vale a pena fazer uma verificação manual nas imagens principais.

• Você precisa de texto para imagem, assim como de edição: GPT-Image-2.5, ponto final. A 2.7 ainda não gera.

• Você é sensível a custos em volume: compare o preço do Flare com seus tamanhos reais de edição, não com os números de destaque por imagem. Os tokens de entrada de imagem dominam quando você envia várias referências.

A síntese honesta é que a Microsoft construiu o melhor editor e a OpenAI ainda vende o melhor produto. Ambas as coisas podem ser verdadeiras enquanto a 2.7 continuar sendo uma prévia — e no dia em que a Microsoft colocar uma versão Foundry e um preço nela, esta comparação ganha um segundo ato.