GPT Image 2 vs Seedream 5.0 Lite
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
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 facturan en unidades diferentes, por lo que no se muestra ningún Δ — convertirlas requeriría una suposición que no hemos medido. Cada ficha aparece arriba 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 una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: GPT Image 2 · Seedream 5.0 Lite
Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway
Un prompt, una solicitud por modelo, sin reintentos y sin selección a dedo — el primer resultado que cada modelo devolvió. Ni el tamaño ni la duración se fijaron: cada modelo utilizó su propio valor por defecto, porque una solicitud diseñada para adaptarse a todos no favorecería a ninguno. Los archivos aquí están recodificados para la web, así que juzgue la composición y la adherencia al prompt, no la compresión.
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
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?
Facturan en unidades diferentes, por lo que no hay un único número representativo: GPT Image 2 y Seedream 5.0 Lite aparecen cada uno en su propia unidad en la tabla anterior. Compárelos en su propia carga de trabajo — el compromiso práctico se describe en el veredicto en la parte superior de esta página.
¿Puedo hacer pruebas A/B de GPT Image 2 frente a Seedream 5.0 Lite sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Cambia el precio con el tamaño de la imagen?
Depende de cómo facture el modelo. Los modelos por imagen cobran lo mismo independientemente del prompt o del tamaño de salida; los modelos facturados por tokens escalan con la resolución que renderice, por lo que una imagen 4K cuesta un múltiplo de una pequeña. La tabla anterior muestra cuál aplica a cada uno.