GPT Image 2 vs Seedream 5.0 Lite
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Sowohl gpt-image-2 als auch seedream-5-0-260128 nehmen Text und Bild als Eingabe entgegen und geben ein Bild zurück, der eigentliche Unterschied liegt also in der Abrechnung: gpt-image-2 berechnet $5 pro Million Input-Tokens und $30 pro Million Output-Tokens, während seedream-5-0-260128 pauschal $0.035 pro Aufruf berechnet — sie rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab, und keine einzelne Umrechnung zwischen ihnen ist ehrlich. Wählen Sie seedream-5-0-260128, wenn Sie vorhersehbare Kosten pro Bild wünschen, die Sie nach Anzahl der Anfragen budgetieren können; wählen Sie gpt-image-2, das neuere der beiden vom 2026-04-21, wenn eine nach Tokens bemessene Preisgestaltung zu Ihrer Pipeline passt und Sie möchten, dass dessen Preisliste mit der Prompt-Größe skaliert.
Preise
| GPT Image 2 | Seedream 5.0 Lite | Δ | |
|---|---|---|---|
| Pro generiertem Bild | — | $0.035 | — |
| Input / 1M Token | $5 | — | — |
| Output / 1M Token | $30 | — | — |
Diese beiden Modelle rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab, daher wird kein Δ angezeigt — eine Umrechnung zwischen ihnen würde eine Annahme erfordern, die wir nicht gemessen haben. Jede Karte ist oben in ihrer eigenen Einheit aufgeführt.
Spezifikationen
| GPT Image 2 | Seedream 5.0 Lite | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Bild | Bild |
| Veröffentlicht | 2026-04-21 | 2026-01 |
| Output-Größen |
|
|
| Eingabemodi | text-to-image, image edit with mask inpainting | text-to-image, single-image image-to-image, multi-reference image-to-image (2–14 refs), batch/sequential image sets |
| Bilder pro Anfrage | 10 | 15 |
| Formate | png, jpeg, webp | png, jpeg |
| Anmerkungen | Flexible resolutions: edges up to 3840px in multiples of 16, ratio <=3:1, ~0.65-8.3MP total (incl. 4K 3840x2160) editing with mask inpainting all image inputs processed at high fidelity significantly improved text rendering (precise placement can still struggle) | 2K/3K/4K output, png/jpeg text-to-image + single/multi-reference image editing batch generation with reference + generated images <=15 500 max IPM |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: GPT Image 2 · Seedream 5.0 Lite
Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway
Ein Prompt, ein Request pro Modell, keine Retries und kein Cherry-Picking — das erste Ergebnis, das jedes Modell zurückgegeben hat. Weder Größe noch Dauer wurden festgelegt: Jedes Modell verwendete seinen eigenen Standardwert, da ein auf alle zugeschnittener Request keinem gerecht werden würde. Die Dateien hier wurden für das Web neu kodiert, beurteilen Sie also Komposition und Prompt-Treue, nicht die Komprimierung.
Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln
Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten — das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.images.generate(
model="gpt-image-2",
# model="seedream-5-0-260128", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
prompt="a watercolor lighthouse at dawn",
size="1024x1024",
)
print(resp.data[0].b64_json[:80])import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.images.generate({
model: "gpt-image-2",
// model: "seedream-5-0-260128", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
size: "1024x1024",
});
console.log(resp.data?.[0]?.b64_json?.slice(0, 80));curl https://synthorai.io/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2",
# "model": "seedream-5-0-260128", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn",
"size": "1024x1024"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Images.Generate(context.TODO(), openai.ImageGenerateParams{
Model: "gpt-image-2",
// Model: "seedream-5-0-260128", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Prompt: "a watercolor lighthouse at dawn",
Size: "1024x1024",
})
fmt.Println(resp.Data[0].B64JSON[:80])
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.images.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ImagesResponse resp = client.images().generate(
ImageGenerateParams.builder()
.model("gpt-image-2")
// .model("seedream-5-0-260128") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));FAQ
Welches ist günstiger, GPT Image 2 oder Seedream 5.0 Lite?
Sie rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab, daher gibt es keine einzelne eindeutige Zahl: GPT Image 2 und Seedream 5.0 Lite erscheinen in der obigen Tabelle jeweils in ihrer eigenen Einheit. Vergleichen Sie sie anhand Ihres eigenen Workloads — der praktische Kompromiss wird im Fazit oben auf dieser Seite beschrieben.
Kann ich GPT Image 2 gegen Seedream 5.0 Lite ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt — der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Ändert sich der Preis mit der Bildgröße?
Das hängt davon ab, wie das Modell abrechnet. Pro-Bild-Modelle kosten dasselbe, unabhängig von der Prompt- oder Ausgabegröße; tokenbasierte Modelle skalieren mit der Auflösung, die Sie rendern, sodass ein 4K-Bild ein Vielfaches eines kleinen Bildes kostet. Die obige Tabelle zeigt, was auf das jeweilige Modell zutrifft.