Tipo
Especificación
Tarifa
Potencia de hasta 2,61MP
por imagen
$0.0332
Potencia superior a 2,61MP
por imagen
$0.0581
Imagen de entrada
por imagen de entrada
$0.0133
Seedream 5.5 y Seedream 5.0 Pro lado a lado: especificaciones, capacidades, parámetros y precios en vivo del catálogo de EmpirioLabs.
ByteDance Generación de imágenesSeedream 5.5 y Seedream 5.0 Pro son modelos de ByteDance en la categoría Generación de imágenes, disponibles a través de la API de EmpirioLabs.
| Especificación | Seedream 5.5 | Seedream 5.0 Pro |
|---|---|---|
| ID del modelo | seedream-5-5 | seedream-5-0-pro |
| Autor | ByteDance | ByteDance |
| Lanzado | 9 nov 2026 | 8 jul 2026 |
| Entrada | Texto Imagen | Texto Imagen |
| Salida | Imagen | Imagen |
| Región | Malaysia | Malaysia |
| Endpoints | POST /v1/images/generations | POST /v1/images/generations |
| Capacidades |
Tarifas en vivo del catálogo de EmpirioLabs para ambos modelos. Cada tabla de tarifas siempre coincide con lo que cobra la API.
Parámetros de solicitud que cada modelo indica en EmpirioLabs, con los valores permitidos o el rango cuando corresponde. Un guion marca un parámetro que el modelo no indica.
| Parámetro | 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 Predeterminado: auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 Predeterminado: auto |
| layer_decomposition | boolean Predeterminado: false | boolean Predeterminado: false |
| max_images | 2 a 100 Predeterminado: 30 | - |
| text_recognition | boolean Predeterminado: false | - |
| quality | 1K, 1.5K, 2K Predeterminado: 2K | 1K, 1.5K, 2K Predeterminado: 2K |
| size | string | string |
| use_custom_size | boolean Predeterminado: false | boolean Predeterminado: false |
| custom_width | 15 a 8600 | 15 a 8600 |
| custom_height | 15 a 8600 | 15 a 8600 |
| watermark | boolean Predeterminado: false | boolean Predeterminado: false |
| output_format | jpeg, png Predeterminado: png | jpeg, png Predeterminado: png |
| background | auto, transparent, opaque Predeterminado: auto | opaque, transparent Predeterminado: opaque |
| response_format | url, b64_json Predeterminado: url | url, b64_json Predeterminado: url |
Marca la región para cambiar directamente en la imagen de entrada con un boceto, círculo o flecha, y luego descríbelo en el prompt. Para la colocación exacta, usa etiquetas de coordenadas en una cuadrícula normalizada de 0 a 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>.Establece layer_decomposition a verdadero con exactamente una imagen de entrada para dividirla en una imagen base más hasta 99 capas PNG transparentes. max_images establece el mayor número de imágenes devueltas, incluida la imagen base, de 2 a 100, y por defecto es 30; un valor más alto permite una descomposición más fina. Cada imagen devuelta lleva su orden de apilamiento como z_index, y cada capa también lleva su posición en la imagen base como bounding_box.absoluta y bounding_box.normalizada, además de un nombre y una descripción. Escala cada capa a su caja cuando vuelvas a ensamblar la imagen. Deja el prompt vacío para que el modelo elija los elementos, o nombre los elementos o regiones de coordenadas a separar. La resolución acepta 1K, 1,5K o 2K, y coincide con la imagen de entrada cuando no está definida.
Con text_recognition activado, cada capa de texto normal también devuelve text_recognition: su texto completo, la posición de cada línea y el estilo de cada secuencia de texto (una fuente similar, color, negrita, cursiva, subrayado, tachado, sombra y translucidez). No se reconocen textos artísticos ni escritura a mano.
El fondo se pone por defecto en auto, lo que permite al modelo decidir a partir del formato de prompt y salida. Transparente devuelve una imagen con un canal alfa, solo a partir de texto o de hasta 10 imágenes de referencia que no necesitan canal alfa, y requiere salida PNG. Opaco devuelve una imagen sin una. Cada imagen devuelta informa de su transparencia real como fondo. La descomposición de capas no acepta fondo, y sus capas siempre son PNG transparentes.
Cada imagen devolvida factura a su propio tamaño: hasta 2,61MP, que cubre 1K y 1,5K, o más de 2,61MP, que cubre 2K. Cada imagen de entrada factura, incluida la de descomposición de capas. La descomposición de capas factura cada imagen devuelta, la imagen base y cada capa, a su propio tamaño.
Las imágenes generadas superan una comprobación automatizada de seguridad de contenido. No se devuelve una imagen marcada como explícita. Como la imagen se genera antes de que se ejecute la comprobación, una generación marcada sigue facturándose.
Marca la región para cambiar directamente en la imagen de entrada con un boceto, círculo o flecha, y luego descríbelo en el prompt. Para la colocación exacta, usa etiquetas de coordenadas en una cuadrícula normalizada de 0 a 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>.Configura layer_decomposition en verdadero con exactamente una imagen de entrada para dividirla en una imagen base más hasta 16 capas PNG transparentes. Cada imagen devuelta lleva su orden de apilamiento como z_index, y cada capa también lleva su posición en la imagen base como bounding_box.absoluto y bounding_box.normalizado, además de un nombre y una descripción. Deja el prompt vacío para que el modelo elija los elementos, o nombre los elementos o regiones de coordenadas a separar. La resolución acepta 1K, 1,5K o 2K, y coincide con la imagen de entrada cuando no está definida.
La descomposición de capas factura cada imagen devuelta, la imagen base y cada capa, a la mitad de la tasa estándar por imagen, en niveles según el recuento de píxeles de esa imagen.
Las imágenes generadas superan una comprobación automatizada de seguridad de contenido. No se devuelve una imagen marcada como explícita. Como la imagen se genera antes de que se ejecute la comprobación, una generación marcada sigue facturándose.
Seedream 5.5 funciona a través de POST /v1/images/generations. La solicitud devuelve un job_id de inmediato; consulta GET /v1/jobs/{job_id} hasta que el trabajo termine y lee las URLs de salida del resultado. O agrega "sync": true para omitir el sondeo: la solicitud queda abierta y devuelve directamente la respuesta de imagen al estilo OpenAI, así que los SDKs de OpenAI funcionan tal cual. Ambos modelos se llaman a través del mismo endpoint. Establece model en seedream-5-5 o seedream-5-0-pro. Consigue una clave de API en el panel de 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."
}'Pruebas de prompts y comparativas que cubren ambos modelos.
Seedream 5.5 es el lanzamiento más reciente (9 nov 2026); Seedream 5.0 Pro se lanzó el 8 jul 2026. Seedream 5.5 tiene la tarifa más baja para Potencia de hasta 2,61MP (por imagen) y Potencia superior a 2,61MP (por imagen). Las especificaciones, las tablas de tarifas y los parámetros de esta página provienen del catálogo en vivo de EmpirioLabs.
Seedream 5.5 es el lanzamiento más reciente (9 nov 2026); Seedream 5.0 Pro se lanzó el 8 jul 2026.
Seedream 5.5 tiene la tarifa más baja para Potencia de hasta 2,61MP (por imagen) y Potencia superior a 2,61MP (por imagen). Las dos tablas de tarifas en vivo están en esta página y siempre coinciden con lo que cobra la API.
Sí. Ambos modelos usan POST /v1/images/generations con la misma clave de API de EmpirioLabs, así que la mayoría de las integraciones cambian con solo modificar el valor model. Revisa antes la tabla de parámetros de esta página si dependes de un parámetro específico de un modelo.
Sí. Abre cada modelo en el playground de EmpirioLabs y ejecuta el mismo prompt en ambos, con los parámetros que expone la API.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.
