タイプ
仕様
料金
長所
画像ごと
$0.040
ターボ
画像ごと
$0.016
Qwen Image 2.1 と Seedream 5.0 Flash を並べて比較: 仕様、機能、パラメーター、EmpirioLabs カタログのライブ料金。
Alibaba Cloud 
ByteDance 画像生成Alibaba Cloud の Qwen Image 2.1 と ByteDance の Seedream 5.0 Flash はどちらも画像生成カテゴリのモデルで、EmpirioLabs API から利用できます。
| 仕様 | Qwen Image 2.1 | Seedream 5.0 Flash |
|---|---|---|
| モデルID | qwen-image-2-1 | seedream-5-0-flash |
| 開発元 | Alibaba Cloud | ByteDance |
| リリース | 2026年10月2日 | 2026年9月28日 |
| 入力 | テキスト 画像 | テキスト 画像 |
| 出力 | 画像 | 画像 |
| リージョン | Singapore | Malaysia |
| エンドポイント | POST /v1/images/generations | POST /v1/images/generations |
| 機能 |
両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。
EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。
| パラメータ | Qwen Image 2.1 | Seedream 5.0 Flash |
|---|---|---|
| prompt | string | string |
| model_variant | qwen-image-2.1-pro, qwen-image-2.1-turbo デフォルト: qwen-image-2.1-pro | - |
| image | array | array |
| images | array | array |
| aspect_ratio | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 5:4, 4:5 デフォルト: auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 デフォルト: auto |
| resolution | auto, 1K, 2K デフォルト: 2K | - |
| size | string | string |
| use_custom_size | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| custom_width | 182 から 7240 | 15 から 8600 |
| custom_height | 182 から 7240 | 15 から 8600 |
| num_images | 1 から 6 デフォルト: 1 | - |
| negative_prompt | string | - |
| prompt_extend | boolean デフォルト: true | - |
| prompt_extend_mode | direct, agent デフォルト: direct | - |
| seed | 0 から 2147483647 | - |
| watermark | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
Qwen Image 2.1は、ProとTurboの画像生成と編集を一つのモデルに統合しています。Proはデフォルトで選択され、出力は2Kから始まり、アスペクト比はAutoから始まります。Turboはより高速で低コストなオプションを提供します。
生成された画像は自動コンテンツ安全チェックに合格します。明示的にフラグが立てられた画像は返されません。画像はチェックが実行される前に生成されるため、フラグが立てられた生成は請求されます。
入力画像上でスケッチ、円、矢印で直接変化する領域をマークし、プロンプトで説明してください。正確な位置を決めるには、0から1000の正規化されたグリッドに座標タグを付けてください:
Place the subject from image 1 <bbox>179 283 796 986</bbox> at the position in image 2 <bbox>118 331 933 871</bbox>.layer_decompositionをtrueに設定し、入力画像が1枚だけ下に分かれ、最大16個の透明なPNGレイヤーに分割されます。返されるすべての画像はz_indexスタッキング順序を保持し、各レイヤーはベース画像の位置もbounding_box.absoluteおよびbounding_box.normalizedとして保持し、名前と説明も含まれます。プロンプトは空のままにしておき、モデルが要素を選択するか、要素や座標領域に名前を付けて分離してください。解像度は1K、1.5K、または2Kを受け入れ、設定解除時は入力画像と一致します。
すべての解像度層は同じ画像1つあたりの料金で請求され、参照画像は無料です。レイヤー分解は、返送されたすべての画像、ベース画像、各レイヤーを同じ料金で請求します。
生成された画像は自動コンテンツ安全チェックに合格します。明示的にフラグが立てられた画像は返されません。画像はチェックが実行される前に生成されるため、フラグが立てられた生成は請求されます。
Qwen Image 2.1 は POST /v1/images/generations で動作します。リクエストはすぐに job_id を返すので、ジョブが完了するまで GET /v1/jobs/{job_id} をポーリングし、結果から出力 URL を読み取ってください。 また、"sync": true を追加するとポーリングを省略できます。リクエストは開いたまま OpenAI 形式の完成した画像レスポンスを直接返すため、OpenAI SDK がそのまま動作します。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を qwen-image-2-1 または seedream-5-0-flash に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-image-2-1",
"prompt": "Describe what you want Qwen Image 2.1 to generate."
}'両方のモデルを扱ったプロンプトテストと比較実験です。
ガイド MOSS-Image Turbo vs FLUX.2 Klein 4B vs Qwen Image 2.1 vs Seedream 5.0 Flash:3つのテキストプロンプト レタリングが必要な3つのプロンプトに4つの画像モデル、英語のトレイルサイン、ジャズポスター、中国のショップサインがそれぞれ1ショットずつ、1024x1024で、価格も記載されています。 
ガイド Qwen Image 2.1 vs Qwen Image 3.0 vs Seedream 5.0 Flash vs Wan 2.7 画像:3つのプロンプト Qwen Image 2.1、Qwen Image 3.0、Seedream 5.0 Flash、Wan 2.7 Imageにも同じ3つのプロンプトを2Kでそれぞれ1ショットずつ割り当て、すべての結果とその価格と生成時間を示しました。Qwen Image 2.1 のほうが新しいリリースです (2026年10月2日)。Seedream 5.0 Flash のリリースは 2026年9月28日 です。 Qwen Image 2.1 だけに記載されている機能: multi image。 Seedream 5.0 Flash だけに記載されている機能: layer decomposition, interactive editing, multilingual text。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。
Qwen Image 2.1 のほうが新しいリリースです (2026年10月2日)。Seedream 5.0 Flash のリリースは 2026年9月28日 です。
2 つのモデルは課金単位または階層が異なるため、このページのライブ料金表で比較してください。料金表は常に API の請求額と一致します。
はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/images/generations を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。