

Seedream 5.5 und Seedream 5.0 Pro im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
Seedream 5.5 und Seedream 5.0 Pro sind beide Modelle von ByteDance in der Kategorie Bilderzeugung und über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | Seedream 5.5 | Seedream 5.0 Pro |
|---|---|---|
| Modell-ID | seedream-5-5 | seedream-5-0-pro |
| Autor | ByteDance | ByteDance |
| Veröffentlicht | 9. Nov. 2026 | 8. Juli 2026 |
| Eingabe | Text Bild | Text Bild |
| Ausgabe | Bild | Bild |
| Region | Malaysia | Malaysia |
| Endpoints | POST /v1/images/generations | POST /v1/images/generations |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | 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 Standard: auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 Standard: auto |
| layer_decomposition | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| max_images | 2 bis 100 Standard: 30 | - |
| text_recognition | boolean Standard: false | - |
| quality | 1K, 1.5K, 2K Standard: 2K | 1K, 1.5K, 2K Standard: 2K |
| size | string | string |
| use_custom_size | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| custom_width | 15 bis 8600 | 15 bis 8600 |
| custom_height | 15 bis 8600 | 15 bis 8600 |
| watermark | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| output_format | jpeg, png Standard: png | jpeg, png Standard: png |
| background | auto, transparent, opaque Standard: auto | opaque, transparent Standard: opaque |
| response_format | url, b64_json Standard: url | url, b64_json Standard: url |
Markiere den zu verändernden Bereich direkt auf dem Eingabebild mit einer Skizze, einem Kreis oder einem Pfeil und beschreibe ihn dann im Prompt. Für die genaue Platzierung verwenden Sie Koordinaten-Tags auf einem normalisierten Raster von 0 bis 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>.Setze layer_decomposition mit genau einem Eingabebild auf wahr, um es in ein Basisbild plus bis zu 99 transparente PNG-Ebenen zu teilen. max_images setzt die meisten zurückgegebenen Bilder, inklusive Basisbild, von 2 bis 100 und standardmäßig auf 30; ein höherer Wert erlaubt eine feinere Zerlegung. Jedes zurückgegebene Bild trägt seine Stapelreihenfolge als z_index, und jede Ebene trägt auch ihre Position im Basisbild als bounding_box.absolut und bounding_box.normalisiert sowie einen Namen und eine Beschreibung. Skaliere jede Ebene auf ihr Feld beim Reassembleren des Bildes. Lass die Eingabeaufforderung leer, damit das Modell die Elemente auswählen oder die Elemente oder Koordinatenbereiche zu trennen benennen. Die Auflösung akzeptiert 1K, 1,5K oder 2K und passt zum Eingabebild überein, wenn es nicht gesetzt ist.
Mit aktivierter text_recognition gibt jede reguläre Textebene auch text_recognition zurück: ihren Volltext, die Position jeder Zeile und das Styling jeder Textreihe (eine ähnliche Schriftart, Farbe, fett, kursiv, Unterstrichen, Durchstreichen, Schatten und Durchsichtigkeit). Künstlerischer Text und Handschrift werden nicht anerkannt.
Der Hintergrund steht standardmäßig auf Auto, sodass das Modell aus Eingabeaufforderung und Ausgabeformat entscheiden kann. Transparent liefert ein Bild mit einem Alphakanal, sei es nur aus Text oder aus bis zu 10 Referenzbildern, die keinen Alphakanal benötigen, und benötigt PNG-Ausgabe. Opaque liefert ein Bild ohne solchen Kanal. Jedes zurückgegebene Bild gibt seine tatsächliche Transparenz als Hintergrund an. Die Schichtzerlegung nimmt keinen Hintergrund, und seine Ebenen sind immer transparentes PNG.
Jedes zurückgegebene Bild hat seine eigene Größe: bis zu 2,61 MP, was 1K und 1,5K abdeckt, oder über 2,61 MP, was 2K abdeckt. Jedes Eingabebild berechnet, einschließlich der für die Schichtzerlegung. Die Schichtzerlegung berechnet jedes zurückgegebene Bild, das Basisbild und jede Schicht in ihrer eigenen Größe.
Generierte Bilder bestehen eine automatisierte Inhaltssicherheitsprüfung. Ein als explizit markiertes Bild wird nicht zurückgegeben. Da das Bild vor der Prüfung erzeugt wird, wird eine markierte Generierung weiterhin abgerechnet.
Markiere den zu verändernden Bereich direkt auf dem Eingabebild mit einer Skizze, einem Kreis oder einem Pfeil und beschreibe ihn dann im Prompt. Für die genaue Platzierung verwenden Sie Koordinaten-Tags auf einem normalisierten Raster von 0 bis 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>.Setze layer_decomposition auf true mit genau einem Eingabebild, um es in ein Basisbild plus bis zu 16 transparente PNG-Ebenen zu teilen. Jedes zurückgegebene Bild trägt seine Stapelreihenfolge als z_index, und jede Ebene trägt auch seine Position im Basisbild als bounding_box.absolut und bounding_box.normalisiert, plus einen Namen und eine Beschreibung. Lass den Prompt leer, damit das Modell die Elemente auswählen oder die Elemente oder Koordinatenbereiche zu trennen benennen kann. Die Auflösung akzeptiert 1K, 1.5K oder 2K und passt das Eingabebild an, wenn es nicht gesetzt wird.
Die Schichtzerlegung berechnet jedes zurückgegebene Bild, das Basisbild und jede Schicht mit der halben Standardrate pro Bild, gestaffelt auf die Pixelanzahl dieses Bildes.
Generierte Bilder bestehen eine automatisierte Inhaltssicherheitsprüfung. Ein als explizit markiertes Bild wird nicht zurückgegeben. Da das Bild vor der Prüfung erzeugt wird, wird eine markierte Generierung weiterhin abgerechnet.
Seedream 5.5 läuft über POST /v1/images/generations. Der Request liefert sofort eine job_id; frage GET /v1/jobs/{job_id} ab, bis der Job abgeschlossen ist, und lies die Ausgabe-URLs aus dem Ergebnis. Oder füge "sync": true hinzu, um das Polling zu überspringen: Der Request bleibt offen und liefert direkt die fertige OpenAI-artige Bildantwort, sodass OpenAI SDKs unverändert funktionieren. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf seedream-5-5 oder seedream-5-0-pro. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
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."
}'Prompt-Tests und Vergleichsläufe, die beide Modelle abdecken.
Seedream 5.5 ist die neuere Veröffentlichung (9. Nov. 2026); Seedream 5.0 Pro erschien am 8. Juli 2026. Seedream 5.5 hat den niedrigeren Preis für Ausgabe bis zu 2,61 MP (pro Bild) und Ausgangsleistung über 2,61 MP (pro Bild). Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
Seedream 5.5 ist die neuere Veröffentlichung (9. Nov. 2026); Seedream 5.0 Pro erschien am 8. Juli 2026.
Seedream 5.5 hat den niedrigeren Preis für Ausgabe bis zu 2,61 MP (pro Bild) und Ausgangsleistung über 2,61 MP (pro Bild). Beide Live-Preistabellen stehen auf dieser Seite und entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/images/generations mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.