Image
Seedream 5.5
קרא ל-Seedream 5.5 ליצירה מטקסט לתמונה, לעריכה עם עד 10 תמונות ייחוס, לפלט שקוף ולפירוק תמונה לשכבות עם זיהוי טקסט, בתמחור לתמונה ובמסירה כמשימה.
Seedream 5.5 הוא מודל התמונות של ByteDance. בקשה אחת יוצרת תמונה אחת מפרומפט, מפרומפט ועד 10 תמונות ייחוס, או מפרקת תמונה אחת לתמונת בסיס ולשכבות שקופות, עם אפשרות לחלץ גם את הטקסט מכל שכבת טקסט. שלח את הבקשה, שמור את מזהה המשימה שחוזר, וקרא את התמונות המוכנות מתוך המשימה. תמונות הייחוס נשלחות ככתובות URL.
מזהי מודל
| מזהה מודל | קלטים | גודל פלט | תמונות לבקשה |
|---|---|---|---|
seedream-5-5 | טקסט, 0–10 תמונות | 1K, 1.5K, 2K או WIDTHxHEIGHT | 1, או 2–100 עם פירוק תמונה לשכבות (כולל תמונת הבסיס) |
ראה את דף המודל למחירים הנוכחיים.
דוגמה מהירה
curl https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seedream-5-5",
"prompt": "A ceramic teapot shaped like a sleeping fox on a linen tablecloth, soft morning window light, shallow depth of field. No text.",
"size": "1K"
}'נקודת קצה
POST https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations| כותרת | ערך |
|---|---|
| Authorization | Bearer YOUR_API_KEY |
| Content-Type | application/json |
התגובה היא משימה ({"id": "task_...", "status": "processing"}), לא התמונה המוכנה. תשאל את GET /v1/tasks/{task_id} כדי לקבל את התוצאה. שמור מפתחות API בקוד בצד השרת. תמונות הייחוס ופירוק תמונה לשכבות נכללים באותה בקשה באמצעות image; המודל הזה אינו משתמש ב-/v1/images/edits, שמחזיר 400.
פרמטרים
| שדה | סוג | ברירת מחדל | הערות |
|---|---|---|---|
model | מחרוזת | חובה | seedream-5-5 |
prompt | מחרוזת | חובה | מתאר את התמונה ליצירה. אופציונלי עם layer_decomposition: ציין אילו רכיבים להפריד, או השמט והמודל ימצא בעצמו את הנושאים, הטקסט והרקע. |
image | כתובת URL או רשימת כתובות URL | אין | כתובת ציבורית אחת של תמונה, או רשימה של עד 10 כתובות. בלעדיו, הבקשה היא מטקסט לתמונה. עם layer_decomposition, תמונה אחת בדיוק. כל תמונת ייחוס מחויבת. |
size | מחרוזת | 2K | רמה 1K, 1.5K או 2K, או מידות מדויקות בפיקסלים WIDTHxHEIGHT — ראה גודל הפלט. עם layer_decomposition: רק auto (ברירת מחדל), 1K, 1.5K או 2K. |
output_format | ערך מרשימה | png | png או jpeg. עם layer_decomposition קובע רק את פורמט תמונת הבסיס; השכבות תמיד PNG. |
background | ערך מרשימה | auto | auto, opaque או transparent. הערך transparent עובד עם תמונות ייחוס או בלעדיהן ודורש פלט png. השמט את השדה עם layer_decomposition, גם אם ערכו auto. |
layer_decomposition | בוליאני | false | פירוק תמונת הקלט היחידה לתמונת בסיס ולשכבות PNG שקופות. |
layer_decomposition_options.max_images | מספר שלם | 30 | רק עם layer_decomposition. 2–100, כולל תמונת הבסיס. זו תקרה: המודל עשוי להחזיר פחות. |
layer_decomposition_options.text_recognition | בוליאני | false | רק עם layer_decomposition. מוסיף את הטקסט שזוהה לשכבות טקסט רגילות — ראה זיהוי טקסט. |
optimize_prompt_options.mode | ערך מרשימה | standard | רק standard. אופטימיזציית פרומפט תמיד מופעלת ואי אפשר לכבות אותה. |
watermark | בוליאני | false | true מוסיף סימון "AI generated". |
content_filter | בוליאני | true | זמין רק דרך ה-API. ב-Playground הוא תמיד מופעל. |
שדות שאינם ברשימה הזו מוסרים לפני העברת הבקשה; הם לעולם אינם גורמים לשגיאה ולעולם אינם משנים את הפלט. n, stream, seed ו-response_format אינם זמינים: כל בקשה מחזירה תמונה אחת, או עם layer_decomposition עד max_images תמונות. callback_url אינו זמין; תשאל את המשימה במקום זאת.
גודל הפלט
| צורה | דוגמה | כללים |
|---|---|---|
| רמה | "size": "2K" | 1K, 1.5K או 2K. תאר את הצורה ב-prompt; המודל בוחר את יחס הגובה-רוחב ממנו. |
| מידות מדויקות בפיקסלים | "size": "2560x1440" | סך הפיקסלים 921,600 עד 4,624,220; רוחב / גובה בין 1/16 ל-16. |
אין רמת 3K או 4K ואין אפשרות לציין את הגודל כיחס גובה-רוחב: למסגרת קבועה ביחס 16:9 בגודל 2K, שלח 2560x1440. 1K ו-1.5K עולים אותו דבר; 2K וכל גודל מעל 2.61 מיליון פיקסלים עולים יותר (ראה גורמי עלות).
תמונות ייחוס
העבר תמונה אחת לעריכה, או כמה תמונות כדי לשלב ביניהן, וציין ב-prompt מה לשמור ומה לשנות. התייחס אליהן לפי הסדר ("הז׳קט מתמונה 1").
{
"model": "seedream-5-5",
"prompt": "Turn this scene into a snowy winter night with warm light from the lighthouse windows, keep the composition",
"image": "https://example.com/lighthouse.jpg",
"size": "2560x1440"
}רקע שקוף
הגדר background: "transparent" כדי לקבל PNG עם רקע שקוף, מפרומפט בלבד או מתמונות ייחוס:
{
"model": "seedream-5-5",
"prompt": "A glossy red enamel pin shaped like a cherry, product cutout",
"background": "transparent",
"output_format": "png",
"size": "1K"
}פירוק תמונה לשכבות
שלח תמונה אחת בדיוק עם layer_decomposition: true. המשימה מחזירה קודם את תמונת הבסיס, ואחריה כל שכבה כ-PNG שקוף.
{
"model": "seedream-5-5",
"image": "https://example.com/poster.jpg",
"layer_decomposition": true,
"size": "1K",
"layer_decomposition_options": { "max_images": 4, "text_recognition": true }
}כל שכבה כוללת z_index (תמונת הבסיס היא 0; מספרים גבוהים יותר מוצבים מעל), background, וכשהמודל מספק אותם, name, description ו-bounding_box. הערך bounding_box.absolute הוא [left, top, right, bottom] בפיקסלים של תמונת הבסיס; bounding_box.normalized הוא אותה תיבה בסולם של 0–1000. קובצי השכבות מופקים ברמה שנבחרה, ולכן המידות שלהם בפיקסלים עשויות להיות שונות ממידות התיבה: כדי להרכיב את התמונה מחדש, התאם את גודל כל שכבה לתיבה שלה והצב אותה על תמונת הבסיס בסדר עולה של z_index.
הרמה קובעת את הגודל של תמונת הבסיס ושל כל שכבה. עם auto, הפלט מותאם לתמונת הקלט, מוגדל לפחות ל-1K ומוקטן לכל היותר ל-2K.
זיהוי טקסט
עם layer_decomposition_options.text_recognition: true, שכבה שמכילה טקסט מודפס רגיל כוללת גם text_recognition: את כל ה-text (שורות שמחוברות באמצעות \n) ואת lines, כל אחת עם bounding_box משלה ו-runs של טקסט בסגנונות שונים. ה-style של כל מקטע כולל similar_font_family, foreground_color (#RRGGBB) ואת הסימונים bold, italic, underline, strikethrough, shadow ו-translucent. הגופנים והסימונים הם הערכה של המודל. אותיות אמנותיות או כתב יד אינם מחזירים טקסט, ו-prompt שנשלח עם הפירוק עשוי למנוע את הופעתו, לכן התייחס לשדה כאופציונלי.
קלטי מדיה
כל תמונת ייחוס היא כתובת HTTP(S) ציבורית. כתובות data URI ב-Base64 אינן מתקבלות: העלה את הקובץ לאחסון שלך והעבר את הכתובת שלו. הפורמטים המתקבלים הם JPEG, PNG, WebP, BMP, TIFF, GIF, HEIC ו-HEIF, עד 30 MB לכל קובץ ולכל היותר 36,000,000 פיקסלים בסך הכול. AVIF ו-JP2 אינם נתמכים; משימה שלא מצליחה לקרוא את הקלט שלה נכשלת ואינה מחויבת.
גורמי עלות
בדוק את מדור המחירים של המודל לתעריפים הנוכחיים. Seedream 5.5 מתומחר לכל תמונת פלט לפי מדרגת הפיקסלים, בתוספת כל תמונת ייחוס:
cost = Σ each returned image's price for its own tier + reference images × reference price- המדרגה הנמוכה מכסה תמונות עד 2.61 מיליון פיקסלים (
1K ו-1.5K); כל גודל גדול יותר נמצא במדרגה הגבוהה. - כל תמונת ייחוס מחויבת, כולל הראשונה. פירוק תמונה לשכבות מחייב על תמונת הקלט היחידה.
- בפירוק תמונה לשכבות מחויבות תמונת הבסיס וכל שכבה, כל אחת לפי המדרגה של הגודל שלה.
- הסכום שנשמר כשהמשימה מתקבלת מכסה את התוצאה הגדולה ביותר: תמונה אחת ברמה המבוקשת, או
max_images תמונות (30 כשהשדה מושמט) לפירוק תמונה לשכבות, כאשר auto נחשב למדרגה הגבוהה. לאחר מכן המשימה מחויבת לפי התמונות שחזרו בפועל, וההפרש משתחרר.
החיובים הסופיים מופיעים בהיסטוריית השימוש בחשבון שלך. משימות שנכשלו אינן מחויבות.
מבנה הפלט
השליחה מחזירה את המשימה:
{"id": "task_...", "model": "seedream-5-5", "status": "processing", "created_at": 1794323757}קבלת המשימה
GET https://api.seedrouter.ai/v1/tasks/{task_id}תשאל כל 10–20 שניות עד ש-status הוא completed או failed. פסק זמן ברשת בזמן התשאול לא אומר שהיצירה נכשלה: שמור את מזהה המשימה והמשך לבדוק אותה. אל תיצור משימה נוספת כדי לבדוק התקדמות.
משימה שהושלמה
{
"id": "task_...",
"model": "seedream-5-5",
"status": "completed",
"created_at": 1794323757,
"finished_at": 1794323804,
"output": {
"data": [
{
"url": "https://static.seedrouter.ai/media/tasks/task_example/0.png",
"size": "1248x832",
"output_format": "png",
"background": "opaque"
}
]
}
}משימת פירוק תמונה לשכבות מפרטת את תמונת הבסיס ואחריה כל שכבה. זהו פירוק אמיתי של פוסטר עם זיהוי טקסט מופעל; מוצגות תמונת הבסיס והשכבה הראשונה מתוך שלוש השכבות שלו:
{
"data": [
{ "url": "https://static.seedrouter.ai/media/tasks/task_example/0.png", "size": "836x1254", "output_format": "png", "background": "opaque", "z_index": 0 },
{
"url": "https://static.seedrouter.ai/media/tasks/task_example/1.png",
"size": "1455x721",
"output_format": "png",
"background": "transparent",
"z_index": 1,
"name": "Dark blue serif main title text with dash decorations",
"description": "Dark blue serif main title text reading \"BLUE TIDE SESSIONS\", with short horizontal dash decorations on its left and right sides.",
"bounding_box": { "absolute": [0, 0, 836, 414], "normalized": [0, 0, 1000, 330] },
"text_recognition": {
"text": "BLUE TIDE\nSESSIONS",
"lines": [
{
"bounding_box": { "absolute": [146, 69, 694, 196], "normalized": [175, 55, 830, 156] },
"runs": [
{
"text": "BLUE TIDE",
"style": { "similar_font_family": "HTF Didot", "foreground_color": "#122C4D", "bold": false, "italic": false, "underline": false, "strikethrough": false, "shadow": false, "translucent": false }
}
]
},
{
"bounding_box": { "absolute": [175, 168, 664, 300], "normalized": [209, 134, 794, 239] },
"runs": [
{
"text": "SESSIONS",
"style": { "similar_font_family": "HTF Didot", "foreground_color": "#122C4D", "bold": false, "italic": false, "underline": false, "strikethrough": false, "shadow": false, "translucent": false }
}
]
}
]
}
}
]
}בבדיקות שלנו תמונה בגודל 1K לקחה 47 שניות, עריכה בגודל 2K עם תמונת ייחוס אחת 40 שניות, ופירוק תמונה לשכבות בגודל 1K שהחזיר ארבע תמונות 39 שניות. פירוקים גדולים יותר עשויים להימשך כמה דקות.
שגיאות
בקשות שנדחות לפני שנוצרת משימה מחזירות שגיאת HTTP עם אובייקט error ואינן מחויבות. משימה שנכשלת אחרי שהתקבלה מחזירה HTTP 200 בתשאול, עם status: "failed" ואובייקט error.
ראה את קטלוג השגיאות המשותף לקודים, לסטטוסי HTTP ולהנחיות ניסיון חוזר.
{
"id": "task_...",
"model": "seedream-5-5",
"status": "failed",
"error": {
"code": 60001,
"message": "The request was rejected by the content policy. Please revise the prompt or input images."
}
}אם השליחה עצמה נתקלת בפסק זמן, בדוק את המשימות שלך לפני שתשלח שוב: ייתכן שהבקשה הראשונה התקבלה.
טיפים
- התחל ב-
1K או ב-1.5K לניסיונות ולשיפורים; 1.5K עולה כמו 1K. - השתמש במידות מדויקות בפיקסלים לצורה קבועה, כמו
2560x1440 ליחס 16:9 בגודל 2K. - כל תמונת ייחוס עולה כסף: שלח רק את התמונות שהעריכה צריכה.
- לפירוק תמונה לשכבות, הגדר את
max_images קרוב למספר הרכיבים הצפוי; הסכום שנשמר מהיתרה נקבע לפיו. - כשהמטרה העיקרית היא הטקסט, השמט את
prompt בפירוק עם text_recognition מופעל.
