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Seedream 5.0 Pro
呼叫 Seedream 5.0 Pro 進行文生圖、使用最多 10 張參考圖編輯、圖層分解與透明背景生成，按張計費，以任務形式交付。
Seedream 5.0 Pro 是 ByteDance 的影像模型。一次請求可根據提示詞，或提示詞加最多 10 張參考圖生成一張影像，也可將一張影像分解為底圖與最多 16 個透明圖層。傳送請求後，保留回傳的任務 ID，再從任務讀取完成的影像。參考圖以 URL 形式傳入。
模型 ID
| 模型 ID | 輸入 | 輸出尺寸 | 每次請求的影像數量 |
|---|---|---|---|
seedream-5-0-pro | 文字、0–10 張影像 | 1K、1.5K、2K 或 WIDTHxHEIGHT | 1 張，或底圖加最多 16 個圖層 |
目前價格請查看模型頁面。
快速範例
curl https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seedream-5-0-pro",
"prompt": "A red ceramic mug on a white table, soft studio light, product photography. No text, no logos.",
"size": "1K",
"watermark": false
}'端點
POST https://api.seedrouter.ai/v1/images/generations| 請求標頭 | 值 |
|---|---|
| Authorization | Bearer YOUR_API_KEY |
| Content-Type | application/json |
回應是一個任務（{"id": "task_...", "status": "processing"}），而不是生成完成的影像。請輪詢 GET /v1/tasks/{task_id} 取得結果。請把 API 金鑰保存在伺服器端程式碼中。參考圖與圖層分解皆透過 image 在同一次請求中傳入；此模型不使用 /v1/images/edits，呼叫該端點會回傳 400。
參數
| 欄位 | 類型 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
model | 字串 | 必填 | seedream-5-0-pro |
prompt | 字串 | 必填 | 描述要生成的影像。使用 layer_decomposition 時選填：說明要分離哪些元素，或省略以拆分所有主要元素。 |
image | URL 或 URL 清單 | 無 | 一個公開的影像 URL，或含 2–10 個 URL 的清單。不提供時為文生圖。使用 layer_decomposition 時僅限一張。 |
size | 字串 | 2K | 1K、1.5K 或 2K（在 prompt 中描述畫面比例），也可使用精確像素尺寸 WIDTHxHEIGHT，總像素為 921,600 至 4,624,220，寬高比介於 1:16 與 16:1 之間，例如 2048x1024。使用 layer_decomposition 時僅支援 auto（預設）、1K、1.5K 或 2K。 |
layer_decomposition | 布林值 | false | 將輸入的一張影像分解為底圖與最多 16 個透明 PNG 圖層。 |
optimize_prompt_options.mode | 列舉 | standard | standard 品質較高，fast 延遲較低。 |
output_format | 列舉 | jpeg | jpeg 或 png。使用 layer_decomposition 時僅設定底圖格式；圖層一律為 PNG。 |
background | 列舉 | opaque | opaque 或 transparent。transparent 需要且僅接受一張帶 alpha 色版的輸入影像，不可使用 jpeg 輸出，也無法與 layer_decomposition 同時使用。 |
watermark | 布林值 | true | true 會在右下角加入「AI generated」標記。設為 false 即可取得無標記的影像。 |
content_filter | 布林值 | true | 僅可透過 API 設定。Playground 一律保持開啟。 |
清單以外的欄位會在轉送請求前捨棄，不會造成錯誤，也不會改變輸出。不提供 n、stream、seed、response_format 或連續生成。不支援 callback_url，請改為輪詢任務。
輸出尺寸
級距決定影像規模，提示詞決定畫面比例。在 prompt 中寫明寬高比（例如「16:9 橫向影像」），模型就會選擇相應畫幅：
| 級距 | 1:1 | 4:3 | 3:4 | 16:9 | 9:16 | 3:2 | 2:3 | 21:9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1K | 1024x1024 | 1152x864 | 864x1152 | 1424x800 | 800x1424 | 1248x832 | 832x1248 | 1568x672 |
1.5K | 1536x1536 | 1792x1344 | 1344x1792 | 2048x1152 | 1152x2048 | 1872x1248 | 1248x1872 | 2352x1008 |
2K | 2048x2048 | 2368x1776 | 1776x2368 | 2816x1584 | 1584x2816 | 2496x1664 | 1664x2496 | 3136x1344 |
需要固定畫幅時，請傳入精確像素尺寸，取代級距。1K 與 1.5K 同價；2K 及超過 261 萬像素的尺寸價格較高（請見計費維度）。
參考圖
傳入一張影像進行編輯，或傳入 2–10 張進行整合，並在 prompt 中說明要保留及修改的內容。依順序指稱各張圖（例如「圖 1 中的夾克」）。
{
"model": "seedream-5-0-pro",
"prompt": "Put the jacket from image 1 on the model from image 2, standing on a rainy street at night.",
"image": ["https://example.com/jacket.png", "https://example.com/model.jpg"],
"size": "1.5K"
}圖層分解
傳入且僅傳入一張影像，並設定 layer_decomposition: true。任務會先回傳底圖，再以透明 PNG 格式回傳各個圖層。
{
"model": "seedream-5-0-pro",
"image": "https://example.com/poster.png",
"layer_decomposition": true,
"prompt": "Separate the headline, the product and the background."
}每個圖層都包含 z_index（底圖為 0；數字越大越靠上）、name、description 與 bounding_box。bounding_box.absolute 以底圖的像素座標表示，格式為 [left, top, right, bottom]；bounding_box.normalized 表示同一邊界框，以底圖寬高的千分之一為單位。重建影像時，將各圖層縮放至其邊界框大小，再依 z_index 遞增順序放到底圖上。
使用 size: "auto" 時，底圖與各圖層會保留在輸入影像中的尺寸。輸入必須為 PNG 或 JPEG，總像素（寬 × 高）介於 262,144（512 × 512）與 36,000,000（6000 × 6000）之間。
透明背景
傳入一張帶 alpha 色版的 PNG，並設定 background: "transparent"，即可取得透明背景的 PNG：
{
"model": "seedream-5-0-pro",
"prompt": "Turn this sticker into a glossy enamel pin, keep the outline.",
"image": "https://example.com/sticker.png",
"background": "transparent",
"output_format": "png"
}媒體輸入
每張參考圖皆以公開的 HTTP(S) URL 傳入。不接受 Base64 data URI：請將檔案上傳至自己的儲存空間，再傳入其 URL。支援 JPEG、PNG、WebP、BMP、TIFF、GIF、HEIC 與 HEIF，每張不超過 30 MB，寬高比介於 1:16 與 16:1 之間，寬和高皆大於 14 像素，總像素最多 36,000,000。圖層分解僅接受 PNG 或 JPEG。
計費維度
目前費率請查看模型定價區塊。Seedream 5.0 Pro 依使用情境與像素級距，對每張輸出影像計費，第一張以外的參考圖則逐張另行收費：
generation: cost = image price for its tier + extra references × reference price
layer decomposition: cost = images returned × per-image price for the request's tier- 較低價格級距涵蓋不超過 261 萬像素的影像（
1.5K及以下）；超過此範圍則為較高價格級距。 - 圖層分解會對底圖與每個圖層計費。整次請求採同一級距：只有每張回傳影像都不超過 261 萬像素時，才採用較低價格。
- 任務受理時，會依最大可能結果預扣金額：所選級距的一張影像，或圖層分解的 17 張影像（
auto採較高價格級距）。之後按實際回傳的影像扣款，並釋回差額。
最終扣款請在帳戶的用量紀錄中查看。失敗的任務不收費。
輸出結構
提交後回傳任務：
{"id": "task_...", "model": "seedream-5-0-pro", "status": "processing", "created_at": 1789689600}查詢任務
GET https://api.seedrouter.ai/v1/tasks/{task_id}每 10–20 秒輪詢一次，直到 status 變為 completed 或 failed。輪詢過程中出現網路逾時，並不代表生成失敗：請保留任務 ID 並繼續查詢。不要為了查看進度而再建立一個任務。
完成的任務
{
"id": "task_...",
"model": "seedream-5-0-pro",
"status": "completed",
"created_at": 1789689600,
"finished_at": 1789689653,
"output": {
"created": 1789689650,
"data": [
{
"url": "https://static.seedrouter.ai/media/tasks/task_example/0.jpg",
"size": "1024x1024",
"output_format": "jpeg"
}
],
"usage": { "output_tokens": 4096, "total_tokens": 4096 }
}
}圖層分解任務會先列出底圖，再列出各個圖層：
{
"data": [
{ "url": "https://static.seedrouter.ai/media/tasks/task_example/0.jpg", "size": "832x1248", "output_format": "jpeg", "z_index": 0 },
{
"url": "https://static.seedrouter.ai/media/tasks/task_example/1.png",
"size": "527x1044",
"output_format": "png",
"z_index": 1,
"name": "Ceramic coffee cup",
"description": "White ceramic cup with a matte glaze, extracted without the table.",
"bounding_box": { "absolute": [212, 418, 610, 1206], "normalized": [255, 335, 733, 966] }
}
]
}我們的測試中，一張 1K 影像約需 35–55 秒；一次回傳底圖加 13 個圖層的 1K 圖層分解約需 140 秒。
錯誤
在任務建立之前就被拒絕的請求，會回傳 HTTP 錯誤狀態碼和一個 error 物件，且不收費。受理之後才失敗的任務，在查詢時回傳 HTTP 200，並帶有 status: "failed" 和一個 error 物件。
錯誤碼、HTTP 狀態碼和重試建議請參閱共用錯誤目錄。
{
"id": "task_...",
"model": "seedream-5-0-pro",
"status": "failed",
"error": {
"code": 60001,
"message": "The request was rejected by the content policy. Please revise the prompt or input images."
}
}如果提交本身逾時，請先檢查你的任務清單再重新提交：第一次請求有可能已經被受理。
實用建議
- 先用
1K或1.5K反覆調整；1.5K與1K同價。 - 使用級距時，在提示詞中寫明畫面比例；需要固定版面時，則傳入精確像素尺寸。
- 使用多張參考圖時，說明每張圖提供哪些元素，並依順序指稱。
- 需要無標記的影像時，請設定
watermark: false；預設會加入標記。 - 圖層分解時，列出想要分離的元素，以減少圖層數量。