Seedream 5.5

Seedream 5.5 — модель изображений от ByteDance. Один запрос создаёт одно изображение из промпта, из промпта и до 10 референсов либо разделяет одно изображение на фоновую подложку и прозрачные слои, при необходимости с распознанным текстом каждого текстового слоя. Отправьте запрос, сохраните возвращённый идентификатор задачи и получите готовые изображения из задачи. Референсы передаются как URL.

ID моделей

Актуальные цены — на странице модели.

Краткий пример

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"
  }'

Конечная точка

POST https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations

Ответ — это задача ({"id": "task_...", "status": "processing"}), а не готовое изображение. Опрашивайте GET /v1/tasks/{task_id}, чтобы получить результат. Храните API-ключи в серверном коде. Референсы и разделение на слои передаются в том же запросе через image; /v1/images/edits для этой модели не используется и возвращает 400.

Параметры

Поля вне этого списка удаляются перед передачей запроса; они не вызывают ошибку и не меняют результат. n, stream, seed и response_format недоступны: каждый запрос возвращает одно изображение, а при layer_decomposition — до max_images. callback_url недоступен; вместо этого опрашивайте задачу.

Размер вывода

Уровней 3K и 4K нет, задать размер соотношением сторон тоже нельзя: для фиксированного кадра 16:9 в 2K отправьте 2560x1440. 1K и 1.5K стоят одинаково; 2K и любой размер свыше 2,61 миллиона пикселей стоят дороже (см. Факторы стоимости).

Референсы

Передайте одно изображение для правки или несколько для объединения и укажите в prompt, что сохранить и что изменить. Ссылайтесь на них по порядку («куртка с изображения 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"
}

Прозрачный фон

Установите background: "transparent", чтобы получить PNG с прозрачным фоном только по промпту или по референсам:

{
  "model": "seedream-5-5",
  "prompt": "A glossy red enamel pin shaped like a cherry, product cutout",
  "background": "transparent",
  "output_format": "png",
  "size": "1K"
}

Разделение на слои

Отправьте ровно одно изображение с layer_decomposition: true. Задача возвращает сначала фоновую подложку, затем каждый слой как прозрачный PNG.

{
  "model": "seedream-5-5",
  "image": "https://example.com/poster.jpg",
  "layer_decomposition": true,
  "size": "1K",
  "layer_decomposition_options": { "max_images": 4, "text_recognition": true }
}

Каждый слой содержит z_index (у фоновой подложки — 0; большие числа означают расположение выше), background, а также name, description и bounding_box, если модель их предоставила. bounding_box.absolute — это [left, top, right, bottom] в пикселях фоновой подложки; bounding_box.normalized — та же рамка в масштабе 0–1000. Файлы слоёв создаются на выбранном уровне, поэтому их размеры в пикселях могут отличаться от рамки: чтобы собрать картинку заново, масштабируйте каждый слой до его рамки и поместите на фоновую подложку в порядке возрастания z_index.

Уровень задаёт размер фоновой подложки и каждого слоя. При auto результат подстраивается под входное изображение: размер повышается как минимум до 1K и понижается максимум до 2K.

Распознавание текста

При layer_decomposition_options.text_recognition: true слой с обычным печатным текстом также содержит text_recognition: полный text (строки соединены через \n) и lines, каждая со своими bounding_box и runs — фрагментами текста с разным оформлением. В style фрагмента есть similar_font_family, foreground_color (#RRGGBB) и признаки bold, italic, underline, strikethrough, shadow и translucent. Шрифты и признаки — оценка модели. Для художественных или рукописных надписей текст не возвращается, а prompt, переданный при разделении, может подавить его выдачу, поэтому считайте это поле необязательным.

Медиавходы

Каждый референс — это публичный URL по HTTP(S). Data URI в base64 не принимаются: загрузите файл в собственное хранилище и передайте его URL. Принимаются JPEG, PNG, WebP, BMP, TIFF, GIF, HEIC и HEIF, до 30 МБ каждый и с общим числом пикселей не более 36 000 000. AVIF и JP2 не поддерживаются; задача, которая не может прочитать входное изображение, завершается сбоем и не оплачивается.

Факторы стоимости

Актуальные тарифы смотрите в разделе цен модели. Seedream 5.5 оплачивается за каждое выходное изображение по его пиксельному уровню, плюс каждый референс:

cost = Σ each returned image's price for its own tier + reference images × reference price

• Нижний ценовой уровень охватывает изображения до 2,61 миллиона пикселей (1K и 1.5K); всё крупнее относится к верхнему уровню.
• Каждый референс оплачивается, включая первый. При разделении на слои оплачивается одно входное изображение.
• При разделении на слои оплачиваются фоновая подложка и каждый слой, каждый по уровню своего размера.
• Сумма, резервируемая при приёме задачи, покрывает максимальный результат: одно изображение запрошенного уровня либо max_images изображений (30, если поле опущено) при разделении на слои; auto считается верхним уровнем. Затем списывается стоимость фактически возвращённых изображений, а разница освобождается.

Итоговые списания смотрите в истории использования своей учётной записи. Неудачные задачи не оплачиваются.

Схема вывода

При отправке возвращается задача:

{"id": "task_...", "model": "seedream-5-5", "status": "processing", "created_at": 1794323757}

Получение задачи

GET https://api.seedrouter.ai/v1/tasks/{task_id}

Опрашивайте каждые 10–20 секунд, пока status не станет completed или failed. Сетевой тайм-аут во время опроса не означает, что генерация завершилась сбоем: сохраните идентификатор задачи и продолжите проверку. Не создавайте другую задачу, чтобы узнать ход выполнения.

Выполненная задача

{
  "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"
      }
    ]
  }
}

Задача разделения на слои перечисляет сначала фоновую подложку, затем каждый слой. Это реальное разделение плаката с включённым распознаванием текста; показаны фоновая подложка и первый из трёх слоёв:

{
  "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 }
              }
            ]
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

В наших тестах изображение 1K заняло 47 секунд, правка в 2K с одним референсом — 40 секунд, а разделение на слои в 1K, вернувшее четыре изображения, — 39 секунд. Более крупные разделения могут занимать несколько минут.

Ошибки

Запросы, отклонённые до создания задачи, возвращают HTTP-ошибку вместе с объектом error и не оплачиваются. Задача, которая завершилась сбоем уже после приёма, при запросе возвращает HTTP 200 с status: "failed" и объектом error.

Коды, HTTP-статусы и рекомендации по повторным попыткам приведены в общем каталоге ошибок.

{
  "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."
  }
}

Если тайм-аут произошёл при самой отправке, сначала проверьте свои задачи и только потом отправляйте повторно: первый запрос мог быть уже принят.

Советы

• Начните с 1K или 1.5K для пробных версий; 1.5K стоит столько же, сколько 1K.
• Используйте точные размеры в пикселях для фиксированной формы кадра, например 2560x1440 для 16:9 в 2K.
• Каждый референс стоит денег: отправляйте только изображения, нужные для правки.
• Для разделения на слои установите max_images близко к ожидаемому числу элементов; резервируемая сумма зависит от него.
• Если вам нужен прежде всего текст, не передавайте prompt при разделении с включённым text_recognition.

Связанные материалы

• Playground и цены Seedream 5.5
• Seedream 5.0 Pro API
• Скачать OpenAPI
• Markdown для копирования