Seedream 5.5 vs Qwen Image 2.1

Seedream 5.5 vs Qwen Image 2.1 em resumo

Seedream 5.5 de ByteDance e Qwen Image 2.1 de Alibaba Cloud pertencem à categoria Geração de Imagem e estão disponíveis pela API da EmpirioLabs.

Principais diferenças

• Seedream 5.5 é o lançamento mais recente (9 de nov. de 2026); Qwen Image 2.1 foi lançado em 2 de out. de 2026.
• Recursos indicados apenas para Seedream 5.5: layer decomposition, interactive editing, multilingual text.
• Recursos indicados apenas para Qwen Image 2.1: multi image.

Seedream 5.5 vs Qwen Image 2.1: especificações

Seedream 5.5 vs Qwen Image 2.1: preços da API

Tarifas ao vivo do catálogo da EmpirioLabs para os dois modelos. Cada tabela de tarifas sempre corresponde ao que a API cobra.

Seedream 5.5 vs Qwen Image 2.1: parâmetros da API

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.

Seedream 5.5 vs Qwen Image 2.1: limites e notas

Seedream 5.5

Modos

• Texto para imagem
• Imagem única ou múltipla para imagem
• Edição interativa com marcadores de coordenadas ou esboços
• Decomposição de camadas em uma imagem base mais até 99 camadas, com reconhecimento de texto opcional

Edição interativa

Marque a região a ser alterada diretamente na imagem de entrada com um esboço, círculo ou seta, e depois descreva no prompt. Para posicionamento exato, use tags de coordenadas em uma grade 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>.

Decomposição em camadas

Defina layer_decomposition como true com exatamente uma imagem de entrada para dividi-la em uma imagem base mais até 99 camadas PNG transparentes. max_images define o maior número de imagens retornadas, incluindo a imagem base, de 2 para 100, e o padrão é 30; um valor maior permite uma decomposição mais fina. Cada imagem retornada carrega sua ordem de empilhamento como z_index, e cada camada também carrega sua posição na imagem base como bounding_box.absoluta e bounding_box.normalizada, além de um nome e uma descrição. Escale cada camada para sua caixa ao montar a imagem. Deixe o prompt vazio para que o modelo escolha os elementos, ou nomeie os elementos ou regiões coordenadas a serem separadas. A resolução aceita 1K, 1,5K ou 2K, e corresponde à imagem de entrada quando não definida.

Reconhecimento de texto

Com text_recognition ativado, cada camada de texto regular também retorna text_recognition: seu texto completo, a posição de cada linha e o estilo de cada sequência de texto (fonte semelhante, cor, negrito, itálico, sublinhado, riscado, sombra e translucidez). Texto artístico e caligrafia não são reconhecidos.

Transparência

O fundo é padrão para auto, o que permite que o modelo decida a partir do prompt e do formato de saída. O transparente retorna uma imagem com um canal alfa, seja apenas do texto ou de até 10 imagens de referência que não precisam de canal alfa, e requer saída PNG. O opaco retorna uma imagem sem ele. Cada imagem retornada reporta sua transparência real como fundo. A decomposição de camadas não aceita fundo, e suas camadas são sempre PNG transparentes.

Limites

• Uma imagem de saída por requisição, exceto a decomposição de camadas, que retorna a imagem base mais suas camadas
• Até 10 imagens de referência, e exatamente uma para decomposição de camadas
• Níveis de resolução 1K, 1,5K e 2K, ou um tamanho exato de 0,92MP a 4,62MP
• Saída PNG ou JPEG, e camadas são sempre PNG
• Sem saída agrupada, streaming ou busca na web

Faturamento

Cada imagem retornada fatura em seu próprio tamanho: até 2,61MP, que cobre 1K e 1,5K, ou acima de 2,61MP, que cobre 2K. Cada imagem de entrada fatura, incluindo a da decomposição de camadas. A decomposição de camada fatura cada imagem retornada, a imagem base e cada camada, em seu próprio tamanho.

Segurança de conteúdo

Imagens geradas passam por uma verificação automática de segurança de conteúdo. Uma imagem sinalizada como explícita não é devolvida. Como a imagem é gerada antes da verificação ser executada, uma geração sinalizada ainda é cobrada.

Qwen Image 2.1

O Qwen Image 2.1 combina geração e edição de imagem Pro e Turbo em um único modelo. Pro é selecionado por padrão, a saída começa em 2K e a proporção de aspecto começa em Auto. Turbo oferece uma opção mais rápida e de menor custo.

Variantes

• Escolha qwen-image-2.1-pro para a melhor qualidade de imagem e edições complexas.
• Escolha qwen-image-2.1-turbo para geração e edições rotineiras mais rápidas e de menor custo.
• Escolha com model_variant. Sem ele, o ID do modelo qwen-image-2.1-turbo roda Turbo e todos os outros ids desse modelo rodam Pro.

Modos

• Texto para imagem a partir de um prompt.
• Edição de imagens e geração guiada por referência de uma a dez imagens.
• A extensão de prompt direto funciona para geração e edição. A extensão de prompt do agente oferece refinamento mais profundo apenas para solicitações text-to-image.

Imagens transparentes

• As imagens de saída são arquivos PNG. Para um fundo transparente, defina prompt_extend como falso e descreva a imagem desta forma: "Esta é uma imagem RGBA com transparência. Um frasco de perfume de vidro. A imagem tem canal alfa e o fundo é transparente."

Limites de produção

• De uma a seis imagens de saída por requisição.
• 1K, 2K, automático, presets de proporção ou um tamanho exato personalizado.
• Tamanhos exatos e personalizados ficam entre 512x512 e 2560x2560 pixels de área total, com proporção de aspecto de 1:8 a 8:1.

Faturamento

• Cada imagem de saída é cobrada na taxa de sua variante. Imagens de referência não são faturadas.

Segurança de conteúdo

Imagens geradas passam por uma verificação automática de segurança de conteúdo. Uma imagem sinalizada como explícita não é devolvida. Como a imagem é gerada antes da verificação ser executada, uma geração sinalizada ainda é cobrada.

Como chamar Seedream 5.5 e Qwen Image 2.1

Seedream 5.5 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-5-5 ou qwen-image-2-1. 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-5-5",
    "prompt": "Describe what you want Seedream 5.5 to generate."
  }'

Seedream 5.5 vs Qwen Image 2.1: testes e guias

Testes de prompts e comparações que cobrem os dois modelos.

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Seedream 5.5 vs Qwen Image 2.1: perguntas frequentes

Qual é a diferença entre Seedream 5.5 e Qwen Image 2.1?

Seedream 5.5 é o lançamento mais recente (9 de nov. de 2026); Qwen Image 2.1 foi lançado em 2 de out. de 2026. Recursos indicados apenas para Seedream 5.5: layer decomposition, interactive editing, multilingual text. Recursos indicados apenas para Qwen Image 2.1: multi image. As especificações, as tabelas de tarifas e os parâmetros desta página vêm do catálogo ao vivo da EmpirioLabs.

Qual é mais recente, Seedream 5.5 ou Qwen Image 2.1?

Seedream 5.5 é o lançamento mais recente (9 de nov. de 2026); Qwen Image 2.1 foi lançado em 2 de out. de 2026.

Qual tem a tarifa mais baixa, Seedream 5.5 ou Qwen Image 2.1?

Os dois modelos são tarifados em unidades ou níveis diferentes, então compare as tabelas de tarifas ao vivo desta página. Elas sempre correspondem ao que a API cobra.

Posso alternar entre Seedream 5.5 e Qwen Image 2.1 sem reconstruir minha integração?

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.

Posso testar Seedream 5.5 e Qwen Image 2.1 no navegador antes de integrar?

Sim. Abra cada modelo no playground da EmpirioLabs e execute o mesmo prompt nos dois, com os parâmetros que a API expõe.