النوع
المواصفة
السعر
الإخراج حتى 2.61 ميجابكسل
لكل صورة
$0.0332
الإخراج فوق 2.61 ميجابكسل
لكل صورة
$0.0581
صورة الإدخال
لكل صورة مدخلة
$0.0133
Seedream 5.5 وSeedream 5.0 Pro جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.
ByteDance توليد الصورSeedream 5.5 وSeedream 5.0 Pro كلاهما من نماذج ByteDance ضمن فئة توليد الصور، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.
| المواصفة | Seedream 5.5 | Seedream 5.0 Pro |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | seedream-5-5 | seedream-5-0-pro |
| المطور | ByteDance | ByteDance |
| تاريخ الإصدار | 9 نوفمبر 2026 | 8 يوليو 2026 |
| الإدخال | نص صورة | نص صورة |
| الإخراج | صورة | صورة |
| المنطقة | Malaysia | Malaysia |
| نقاط النهاية | POST /v1/images/generations | POST /v1/images/generations |
| القدرات |
أسعار مباشرة من كتالوج EmpirioLabs لكلا النموذجين. كل جدول أسعار يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
معلمات الطلب المدرجة لكل نموذج على EmpirioLabs، مع القيم المسموح بها أو النطاق حيثما ينطبق. تشير الشرطة إلى معلمة غير مدرجة للنموذج.
| المعامل | Seedream 5.5 | Seedream 5.0 Pro |
|---|---|---|
| prompt | string | string |
| image | array | array |
| images | array | array |
| aspect_ratio | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 الافتراضي: auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 الافتراضي: auto |
| layer_decomposition | boolean الافتراضي: false | boolean الافتراضي: false |
| max_images | 2 إلى 100 الافتراضي: 30 | - |
| text_recognition | boolean الافتراضي: false | - |
| quality | 1K, 1.5K, 2K الافتراضي: 2K | 1K, 1.5K, 2K الافتراضي: 2K |
| size | string | string |
| use_custom_size | boolean الافتراضي: false | boolean الافتراضي: false |
| custom_width | 15 إلى 8600 | 15 إلى 8600 |
| custom_height | 15 إلى 8600 | 15 إلى 8600 |
| watermark | boolean الافتراضي: false | boolean الافتراضي: false |
| output_format | jpeg, png الافتراضي: png | jpeg, png الافتراضي: png |
| background | auto, transparent, opaque الافتراضي: auto | opaque, transparent الافتراضي: opaque |
| response_format | url, b64_json الافتراضي: url | url, b64_json الافتراضي: url |
حدد المنطقة التي ستتغير مباشرة على صورة الإدخال برسم تخطيطي أو دائرة أو سهم، ثم وصفها في الطلب. لتحديد الموقع بدقة، استخدم علامات الإحداثيات على شبكة مطبعة من 0 إلى 1000:
Place the subject from image 1 <bbox>179 283 796 986</bbox> at the position in image 2 <bbox>118 331 933 871</bbox>.تعيين layer_decomposition على صحيح باستخدام صورة إدخال واحدة فقط لتقسيمها إلى صورة أساسية بالإضافة إلى ما يصل إلى 99 طبقة PNG شفافة. max_images يضبط أكبر عدد من الصور المرتجعة، الصورة الأساسية المشمولة، من 2 إلى 100، ويحدد افتراضيا إلى 30؛ القيمة الأعلى تسمح بتحليل أدق. كل صورة مرتجعة تحمل ترتيب تكديسها ك z_index، وتحمل كل طبقة أيضا موقعها في الصورة الأساسية ك bounding_box.absolute و bounding_box.مطبعة، بالإضافة إلى اسم ووصف. قم بتصغير كل طبقة إلى صندوقها عند إعادة تجميع الصورة. اترك الملف فارغا للسماح للنموذج باختيار العناصر، أو تسمية العناصر أو مناطق الإحداثيات لفصلها. الدقة تقبل 1K أو 1.5K أو 2K، وتطابق مع الصورة المدخلة عند إلغاء التعيين.
مع تشغيل text_recognition، تعيد كل طبقة نص عادية أيضا text_recognition: النص الكامل، موقع كل سطر، وتنسيق كل نص (خط مشابه، لون، عريض، مائل، خط تحت، خط شطب، ظل، وشفافية). النص الفني والخط اليدوي غير معترف به.
الخلفية توضع افتراضيا على تلقائي، مما يسمح للنموذج باتخاذ القرار بين تنسيق التوجيه والإخراج. ترجع Transparent صورة بقناة ألفا، من نص فقط أو من حتى 10 صور مرجعية لا تحتاج إلى قناة ألفا، وتتطلب إخراج PNG. تعتمي ترجع صورة بدون واحدة. كل صورة مرتجعة تبلغ عن شفافيتها الفعلية كخلفية. تحليل الطبقة لا يأخذ الخلفية، وطبقاته دائما PNG شفافة.
كل صورة مرتجعة تصدر حجمها الخاص: حتى 2.61 ميجابكسل، أي يغطي 1K و1.5K، أو أكثر من 2.61MP التي تغطي 2K. كل صورة مدخلة، بما في ذلك تلك الخاصة بتحليل الطبقات. تحليل الطبقة يعرض كل صورة مرتجعة، والصورة الأساسية وكل طبقة، بحجمها الخاص.
تمر الصور المولدة بفحص آلي لسلامة المحتوى. الصورة التي تم تمييزها كصريحة لا تعاد إليها. نظرا لأن الصورة تولد قبل بدء الفحص، فإن التوليد الذي تم الإبلاغ عنه لا يزال يتم تحميلها.
حدد المنطقة التي ستتغير مباشرة على صورة الإدخال برسم تخطيطي أو دائرة أو سهم، ثم وصفها في الطلب. لتحديد الموقع بدقة، استخدم علامات الإحداثيات على شبكة مطبعة من 0 إلى 1000:
Place the subject from image 1 <bbox>179 283 796 986</bbox> at the position in image 2 <bbox>118 331 933 871</bbox>.اضبط layer_decomposition على true باستخدام صورة إدخال واحدة فقط لتقسيمها إلى صورة أساسية بالإضافة إلى ما يصل إلى 16 طبقة PNG شفافة. كل صورة مرتجعة تحمل ترتيب تكديسها ك z_index، وتحمل كل طبقة أيضا موقعها في الصورة الأساسية ك bounding_box.absolute و bounding_box.مطبيع، بالإضافة إلى اسم ووصف. اترك الملف فارغا للسماح للنموذج باختيار العناصر، أو تسمية العناصر أو مناطق الإحداثيات لفصلها. الدقة تقبل 1K أو 1.5K أو 2K، وتتوافق مع صورة الإدخال عند إلغاء التعيين.
يقوم تحليل الطبقة بتقسيم كل صورة معادة، والصورة الأساسية، وكل طبقة، بنصف معدل الصورة القياسي، مرتبة على عدد بكسل تلك الصورة.
تمر الصور المولدة بفحص آلي لسلامة المحتوى. الصورة التي تم تمييزها كصريحة لا تعاد إليها. نظرا لأن الصورة تولد قبل بدء الفحص، فإن التوليد الذي تم الإبلاغ عنه لا يزال يتم تحميلها.
يعمل Seedream 5.5 عبر POST /v1/images/generations. يعيد الطلب job_id فورًا؛ استعلم عن GET /v1/jobs/{job_id} حتى تكتمل المهمة ثم اقرأ روابط الإخراج من النتيجة. أو أضف "sync": true لتخطي الاستعلام: يبقى الطلب مفتوحًا ويعيد استجابة الصورة الكاملة بنمط OpenAI مباشرة، لذا تعمل حزم OpenAI SDK كما هي. يُستدعى النموذجان عبر نقطة النهاية نفسها. اضبط model على seedream-5-5 أو seedream-5-0-pro. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seedream-5-5",
"prompt": "Describe what you want Seedream 5.5 to generate."
}'اختبارات مطالبات ومقارنات تغطي كلا النموذجين.
Seedream 5.5 هو الإصدار الأحدث (9 نوفمبر 2026)؛ أما Seedream 5.0 Pro فصدر في 8 يوليو 2026. Seedream 5.5 لديه السعر الأقل لـ الإخراج حتى 2.61 ميجابكسل (لكل صورة) والإخراج فوق 2.61 ميجابكسل (لكل صورة). المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.
Seedream 5.5 هو الإصدار الأحدث (9 نوفمبر 2026)؛ أما Seedream 5.0 Pro فصدر في 8 يوليو 2026.
Seedream 5.5 لديه السعر الأقل لـ الإخراج حتى 2.61 ميجابكسل (لكل صورة) والإخراج فوق 2.61 ميجابكسل (لكل صورة). جدولا الأسعار المباشران موجودان في هذه الصفحة ويطابقان دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
نعم. يستخدم النموذجان POST /v1/images/generations بمفتاح EmpirioLabs API نفسه، لذا يكفي في معظم التكاملات تغيير قيمة model للتبديل. راجع أولًا جدول المعلمات في هذه الصفحة إذا كنت تعتمد على معلمة خاصة بنموذج معين.
نعم. افتح كل نموذج في ملعب EmpirioLabs وشغّل المطالبة نفسها على الاثنين، بالمعلمات التي توفرها الواجهة.
تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.
