GPT Image 2 vs Seedream 5.0 Lite
Cuál usar y cuándo
Tanto gpt-image-2 como seedream-5-0-260128 admiten entrada de texto e imagen y devuelven una imagen, por lo que la verdadera diferencia es la facturación: gpt-image-2 cobra $5 por millón de tokens de entrada y $30 por millón de tokens de salida, mientras que seedream-5-0-260128 cobra una tarifa plana de $0.035 por llamada - facturan en unidades diferentes y ninguna conversión única entre ellos es honesta. Elija seedream-5-0-260128 cuando desee un costo por imagen predecible que pueda presupuestar por recuento de solicitudes; elija gpt-image-2, el más nuevo de los dos con fecha 2026-04-21, cuando el precio medido por tokens se adapte a su pipeline y desee que su tarifa escale con el tamaño del prompt.
Precios
| GPT Image 2 | Seedream 5.0 Lite | Δ | |
|---|---|---|---|
| Por imagen generada | - | $0.035 | - |
| Entrada / 1M tokens | $5 | - | - |
| Salida / 1M tokens | $30 | - | - |
Estos dos modelos se facturan en unidades distintas, así que no se muestra ningún Δ: para convertir una en otra habría que asumir algo que no hemos medido. Arriba, cada tarifa aparece en su propia unidad.
Especificaciones
| GPT Image 2 | Seedream 5.0 Lite | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen | texto imagen |
| Modalidades de salida | imagen | imagen |
| Lanzamiento | 2026-04-21 | 2026-01 |
| Tamaños de salida |
|
|
| Modos de entrada | 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 |
| Imágenes por solicitud | 10 | 15 |
| Formatos | png, jpeg, webp | png, jpeg |
| Notas | 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 |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: GPT Image 2 · Seedream 5.0 Lite
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
Un prompt y una solicitud por modelo, sin reintentos y sin escoger el mejor resultado: lo que ves es lo primero que devolvió cada modelo. No fijamos ni el tamaño ni la duración; cada modelo usó sus valores por defecto, porque una solicitud hecha a la medida de todos no dejaría en buen lugar a ninguno. Los archivos se han recodificado para la web, así que fíjate en la composición y en la fidelidad al prompt, no en la compresión.
Cambia de uno a otro con una sola línea
Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.
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", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"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", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, GPT Image 2 o Seedream 5.0 Lite?
Se facturan en unidades distintas, así que no hay una cifra única que sea honesta: en la tabla de arriba, GPT Image 2 y Seedream 5.0 Lite aparecen cada uno en su propia unidad. Compáralos con tu propia carga de trabajo; el veredicto, al principio de esta página, explica qué ganas y qué pierdes con cada uno.
¿Puedo hacer pruebas A/B de GPT Image 2 frente a Seedream 5.0 Lite sin dos integraciones?
Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.
¿Cambia el precio con el tamaño de la imagen?
Depende de cómo se facture el modelo. Los que cobran por imagen cuestan lo mismo sea cual sea el prompt o el tamaño de salida; en los que se facturan por tokens, el precio sube con la resolución que generes, así que una imagen 4K cuesta varias veces lo que una pequeña. La tabla de arriba indica qué caso es el de cada modelo.