

Seedream 4.5 e Seedream 4.0 lado a lado: especificações, recursos, parâmetros e preços ao vivo do catálogo da EmpirioLabs.
Seedream 4.5 e Seedream 4.0 são modelos de ByteDance na categoria Geração de Imagem, disponíveis pela API da EmpirioLabs.
| Especificação | Seedream 4.5 | Seedream 4.0 |
|---|---|---|
| ID do modelo | seedream-4-5 | seedream-4-0 |
| Autor | ByteDance | ByteDance |
| Lançado | 3 de dez. de 2025 | 9 de set. de 2025 |
| Entrada | Texto Imagem | Texto Imagem |
| Saída | Imagem | Imagem |
| Região | Malaysia | Malaysia |
| Endpoints | POST /v1/images/generations | POST /v1/images/generations |
| Recursos |
Tarifas ao vivo do catálogo da EmpirioLabs para os dois modelos. Cada tabela de tarifas sempre corresponde ao que a API cobra.
Parâmetros de requisição que cada modelo indica na EmpirioLabs, com os valores permitidos ou o intervalo quando houver. Um traço marca um parâmetro que o modelo não indica.
| Parâmetro | Seedream 4.5 | Seedream 4.0 |
|---|---|---|
| prompt | string | string |
| aspect_ratio | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 Padrão: auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 Padrão: auto |
| quality | 2K, 4K Padrão: 2K | 1K, 2K, 4K Padrão: 2K |
| use_custom_size | boolean Padrão: false | boolean Padrão: false |
| custom_width | 1440 a 16384 | 720 a 16384 |
| custom_height | 1440 a 16384 | 720 a 16384 |
| image | array | array |
| images | array | array |
| batch_enabled | boolean Padrão: false | boolean Padrão: false |
| max_images | 1 a 15 Padrão: 4 | 1 a 15 Padrão: 4 |
| watermark | boolean Padrão: false | boolean Padrão: false |
| response_format | url, b64_json Padrão: url | url, b64_json Padrão: url |
| prompt_optimization_mode | - | standard, fast Padrão: standard |
Texto para imagem, edição de referência única e geração de múltiplas referências a partir de até 14 imagens de entrada, além de conjuntos em lote de até 15 imagens relacionadas. Cada tamanho cobra na mesma taxa fixa por imagem, e as imagens de referência de entrada são gratuitas.
Texto para imagem, edição de referência única e geração de múltiplas referências a partir de até 14 imagens de entrada, além de conjuntos em lote de até 15 imagens relacionadas. Cada tamanho cobra na mesma taxa fixa por imagem, e as imagens de referência de entrada são gratuitas.
Seedream 4.5 roda por POST /v1/images/generations. A requisição retorna um job_id na hora; consulte GET /v1/jobs/{job_id} até o job terminar e leia as URLs de saída do resultado. Ou adicione "sync": true para pular o polling: a requisição fica aberta e retorna direto a resposta de imagem no estilo OpenAI, então SDKs OpenAI funcionam sem mudanças. Os dois modelos são chamados pelo mesmo endpoint. Defina model como seedream-4-5 ou seedream-4-0. Obtenha uma chave de API no painel EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seedream-4-5",
"prompt": "Describe what you want Seedream 4.5 to generate."
}'Seedream 4.5 é o lançamento mais recente (3 de dez. de 2025); Seedream 4.0 foi lançado em 9 de set. de 2025. Recursos indicados apenas para Seedream 4.5: text rendering. Seedream 4.0 tem a tarifa mais baixa para Padrão (por imagem). As especificações, as tabelas de tarifas e os parâmetros desta página vêm do catálogo ao vivo da EmpirioLabs.
Seedream 4.5 é o lançamento mais recente (3 de dez. de 2025); Seedream 4.0 foi lançado em 9 de set. de 2025.
Seedream 4.0 tem a tarifa mais baixa para Padrão (por imagem). As duas tabelas de tarifas ao vivo estão nesta página e sempre correspondem ao que a API cobra.
Sim. Os dois modelos usam POST /v1/images/generations com a mesma chave de API da EmpirioLabs, então a maioria das integrações alterna só mudando o valor model. Confira antes a tabela de parâmetros desta página se você depende de um parâmetro específico de um modelo.
Sim. Abra cada modelo no playground da EmpirioLabs e execute o mesmo prompt nos dois, com os parâmetros que a API expõe.
Confira nossos preços ou entre em contato se quiser que seu próprio modelo seja implementado em nossa pilha.