
Modelo de imagen premium de Seedream que divide una imagen en capas editables, edita por coordenadas o marcador de boceto, y fusiona hasta 10 referencias.
Modelo de imagen premium de Seedream que divide una imagen en capas editables, edita por coordenadas o marcador de boceto, y fusiona hasta 10 referencias.
También conocido como ByteDance Seedream 5.0 Pro
seedream-5-0-pro/v1/images/generationsbytedance/dola-seedream-5-0-pro-260628bytedance/seedream-5-0-probyteplus/dola-seedream-5-0-pro-260628byteplus/seedream-5-0-prodola-seedream-5-0-pro-260628seedream-5-0-pro-260628seedream-5-proseedream-5.0-proTarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.
Seedream 5.0 Pro 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. 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-5-0-pro",
"prompt": "Describe what you want Seedream 5.0 Pro to generate."
}'curl https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/JOB_ID \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY"import requests
response = requests.post(
"https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
json={
"model": "seedream-5-0-pro",
"prompt": "Describe what you want Seedream 5.0 Pro to generate.",
},
)
job = response.json()
# Generation runs as an async job. Poll until it completes.
import time
while True:
status = requests.get(
f"https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/{job['job_id']}",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
).json()
if status.get("status") in ("completed", "failed"):
print(status)
break
time.sleep(5)Parámetros de solicitud compatibles con la API de Seedream 5.0 Pro en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Rango / valores | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| prompt | string | - | - | Prompt de texto. Con la imagen adjunta, se convierte en una instrucción de edición o fusión. |
| image | array | - | - | URL de imagen de referencia, URI de datos o objeto de imagen subido. Seedream 5.0 Pro soporta hasta 10 imágenes de referencia, y exactamente una para descomposición... |
| images | array | - | - | Alias de imagen. Úsala para múltiples referencias de imágenes subidas. |
| aspect_ratio | enum | auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 | Auto permite que el modelo elija dimensiones dentro del nivel de resolución seleccionado. Las proporciones explícitas usan el tamaño preestablecido para ese nivel. |
| layer_decomposition | boolean | false | - | Divide una imagen de entrada en una imagen base más hasta 16 capas PNG transparentes, cada una devuelto con su orden de apilamiento, su posición en la imagen base,... |
| prompt_optimization_mode | enum | standard | standard, fast | El estándar prioriza la adhesión rápida y la calidad de la imagen. Rápido reduce la latencia de generación con una calidad de imagen ligeramente inferior. |
| quality | enum | 2K | 1K, 1.5K, 2K | Nivel de resolución Seedream Pro. El 1.5K tiene el mismo precio que el 1K y ofrece mayor resolución. Por defecto es 2K. En la descomposición por capas, dejar este... |
| size | string | - | - | Nivel de resolución o tamaño explícito de píxel, como 1K, 1,5K, 2K o 2048x1152. Los píxeles explícitos anulan aspect_ratio y la calidad. La descomposición de capas... |
| use_custom_size | boolean | false | - | Usa custom_width y custom_height en lugar de aspect_ratio y calidad predefinidas. |
| custom_width | number | - | 15 a 8600 | Ancho de salida personalizado en píxeles. El área total debe estar en [0,92MP, 4,62MP] y el aspecto debe estar en [1:16, 16:1]. |
| custom_height | number | - | 15 a 8600 | Altura de salida personalizada en píxeles. El área total debe estar en [0,92MP, 4,62MP] y el aspecto debe estar en [1:16, 16:1]. |
| watermark | boolean | false | - | Cuando está habilitada, la imagen generada incluye una filigrana de procedencia generada por IA. EmpirioLabs no añade una marca de agua separada. |
| output_format | enum | png | jpeg, png | Formato de archivo de imagen de salida. En la descomposición por capas, esto establece el formato base de la imagen, y las capas siempre se devuelven como PNG. |
| background | enum | opaque | opaque, transparent | Transparente mantiene el canal alfa, así que la salida no tiene fondo de fondo. Se soportan al editar exactamente una imagen de entrada que ya tiene un canal alfa y... |
Modos - Texto a imagen - Imagen única o múltiple a imagen - Edición interactiva con marcadores de coordenadas o bocetos - Descomposición de capas en una imagen base más hasta 16 capas Edición interactiva Marca la región para cambiar directamente en la imagen de entrada con un boceto, círculo o flecha, y luego descríbelo en el prompt. Para una colocación exacta, usa etiquetas de coordenadas en una cuadrícula normalizada de 0 a 1000: ''text Place the subject from image 1 <bbox>179 283 796 986</bbox> at the position in image 2 <bbox>118 331 933 871</bbox>. '' Descomposición de capas Ajusta layer_decomposition a 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.absoluta y bounding_box.normalizada, además de un nombre y una descripción. Deja el prompt vacío para que el modelo elija los elementos, o nombra los elementos o regiones de coordenadas a separar. La resolución acepta 1K, 1,5K o 2K, y coincide con la imagen de entrada cuando está desactivada. Optimización de prompts - Estándar (por defecto): prioriza la adhesión de las indicaciones y la calidad de imagen - Rápido: reduce la latencia de generación con una calidad de imagen ligeramente inferior Límites - Una imagen de salida por solicitud, excepto la descomposición de capas, que devuelve la imagen base más sus capas - Hasta 10 imágenes de referencia, y exactamente una para descomposición de capas o un fondo transparente - Niveles de resolución 1K, 1,5K y 2K - Salida PNG o JPEG, y las capas siempre son PNG - Un fondo transparente necesita una imagen de entrada que ya tenga un canal alfa, y salida PNG - No hay salida agrupada, streaming o búsqueda web Facturación La descomposición de capas factura cada imagen devuelta, la imagen base y cada capa, a la mitad de la tasa estándar por imagen, por niveles según el recuento de píxeles de esa imagen. Seguridad de contenido Las imágenes generadas pasan una comprobación automática 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.
En EmpirioLabs, Seedream 5.0 Pro se factura por uso: Potencia de hasta 2,61MP $0.075 por imagen; Potencia superior a 2,61MP $0.150 por imagen; Descomposición de capas hasta 2,61MP $0.0375 por imagen; Descomposición de capas por encima de 2,61 MP $0.075 por imagen; Imagen de entrada extra $0.005 por imagen de entrada después de la primera. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.
Seedream 5.0 Pro se sirve a través de POST /v1/images/generations en api.empiriolabs.ai con autenticación estándar de token Bearer.
Sí. El playground de EmpirioLabs ejecuta Seedream 5.0 Pro en el navegador con los mismos parámetros que expone la API, para que pruebes prompts antes de escribir código.
Crea una cuenta de EmpirioLabs y genera una clave en API Keys en el panel. La facturación es con créditos de pago por uso, así que solo pagas por las solicitudes que haces.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.