

Seedream 5.5 と Qwen Image 2.1 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。
ByteDance の Seedream 5.5 と Alibaba Cloud の Qwen Image 2.1 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 | Seedream 5.5 | Qwen Image 2.1 |
|---|---|---|
| モデルID | seedream-5-5 | qwen-image-2-1 |
| 開発元 | ByteDance | Alibaba Cloud |
| リリース | 2026年11月9日 | 2026年10月2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 | Malaysia | Singapore |
| 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 | Seedream 5.5 | Qwen Image 2.1 |
|---|---|---|
| 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 デフォルト: auto | 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 |
| layer_decomposition | boolean デフォルト: false | - |
| max_images | 2 から 100 デフォルト: 30 | - |
| text_recognition | boolean デフォルト: false | - |
| quality | 1K, 1.5K, 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 | 15 から 8600 | 182 から 7240 |
| custom_height | 15 から 8600 | 182 から 7240 |
| watermark | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| output_format | jpeg, png デフォルト: png | - |
| background | auto, transparent, opaque デフォルト: auto | - |
| response_format | url, b64_json デフォルト: url | url, b64_json デフォルト: url |
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、ベース画像と最大99個の透明なPNGレイヤーに分割します。max_images、返される画像(ベース画像を含む)を2から100まで設定し、デフォルトは30です。値が高いほど、より細かな分解が可能です。返されたすべての画像は積み重ね順をz_indexとして保持し、各レイヤーはベース画像内でbounding_box.absoluteおよびbounding_box.normalizedとして位置を持ち、名前と説明も付随します。画像を再アセンブルする際に各レイヤーをボックスにスケールします。プロンプトは空にしておき、モデルが要素を選択できるようにするか、要素や座標領域に名前を付けて分離させます。解像度は1K、1.5K、または2Kを受け入れ、設定されていないときは入力画像と一致します。
text_recognitionをオンにすると、各通常のテキストレイヤーもtext_recognition返します:全文、各行の位置、各テキストのスタイル(類似したフォント、色、太字、イタリック、下線、取り線、影、透け度)です。芸術的なテキストや手書きは認識されません。
背景はデフォルトで自動で、モデルはプロンプトと出力形式から判断できます。トランスペアレントは、テキストのみまたは最大10枚の参考画像からアルファチャネルを返し、PNG出力が必要です。不透明はアルファチャネルのない画像を返します。返される各画像は実際の透明性を背景として報告します。レイヤー分解は背景を取らず、そのレイヤーは常に透明なPNGです。
返された各画像はそれぞれのサイズで請求されます:最大2.61MPで1Kおよび1.5Kをカバーし、または2.61MP以上で2Kをカバーします。すべての入力画像は請求されます。レイヤー分解用の画像も含まれます。レイヤー分解は、返送されたすべての画像、ベース画像、各レイヤーをそれぞれのサイズで請求します。
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、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。
Seedream 5.5 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 seedream-5-5 または qwen-image-2-1 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": "seedream-5-5",
"prompt": "Describe what you want Seedream 5.5 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。
Seedream 5.5 のほうが新しいリリースです (2026年11月9日)。Qwen Image 2.1 のリリースは 2026年10月2日 です。 Seedream 5.5 だけに記載されている機能: layer decomposition, interactive editing, multilingual text。 Qwen Image 2.1 だけに記載されている機能: multi image。 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。
Seedream 5.5 のほうが新しいリリースです (2026年11月9日)。Qwen Image 2.1 のリリースは 2026年10月2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。