

Seedream 5.5 e Seedream 4.5 lado a lado: especificações, recursos, parâmetros e preços ao vivo do catálogo da EmpirioLabs.
Seedream 5.5 e Seedream 4.5 são modelos de ByteDance na categoria Geração de Imagem, disponíveis pela API da EmpirioLabs.
| Especificação | Seedream 5.5 | Seedream 4.5 |
|---|---|---|
| ID do modelo | seedream-5-5 | seedream-4-5 |
| Autor | ByteDance | ByteDance |
| Lançado | 9 de nov. de 2026 | 3 de dez. 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 5.5 | Seedream 4.5 |
|---|---|---|
| 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 Padrão: auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 Padrão: auto |
| layer_decomposition | boolean Padrão: false | - |
| max_images | 2 a 100 Padrão: 30 | 1 a 15 Padrão: 4 |
| text_recognition | boolean Padrão: false | - |
| quality | 1K, 1.5K, 2K Padrão: 2K | 2K, 4K Padrão: 2K |
| size | string | - |
| use_custom_size | boolean Padrão: false | boolean Padrão: false |
| custom_width | 15 a 8600 | 1440 a 16384 |
| custom_height | 15 a 8600 | 1440 a 16384 |
| watermark | boolean Padrão: false | boolean Padrão: false |
| output_format | jpeg, png Padrão: png | - |
| background | auto, transparent, opaque Padrão: auto | - |
| response_format | url, b64_json Padrão: url | url, b64_json Padrão: url |
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>.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.
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.
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.
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.
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.
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 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 seedream-4-5. 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 é o lançamento mais recente (9 de nov. de 2026); Seedream 4.5 foi lançado em 3 de dez. de 2025. Recursos indicados apenas para Seedream 5.5: image generation, image editing, layer decomposition, interactive editing, multi reference, multilingual text. Recursos indicados apenas para Seedream 4.5: editing, batch generation. As especificações, as tabelas de tarifas e os parâmetros desta página vêm do catálogo ao vivo da EmpirioLabs.
Seedream 5.5 é o lançamento mais recente (9 de nov. de 2026); Seedream 4.5 foi lançado em 3 de dez. de 2025.
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.
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.