GPT Image 2 vs Seedream 5.0 Lite
何時該用哪一個 — 綜合評斷，而非基準測試數據表
gpt-image-2 和 seedream-5-0-260128 都接受文字和圖片輸入並回傳圖片，因此真正的差異在於計費方式：gpt-image-2 對輸入收取每百萬 token $5，對輸出收取每百萬 token $30，而 seedream-5-0-260128 每次呼叫收取固定的 $0.035 — 它們的計費單位不同，且兩者之間沒有單一的公允換算方式。當您希望有可預期的單張圖片成本，以便依請求次數編列預算時，請選擇 seedream-5-0-260128；當以 token 計費的定價方式符合您的工作流程，且您希望其費率隨提示詞大小擴展時，請選擇發布於 2026-04-21、兩者中較新的 gpt-image-2。
定價
| GPT Image 2 | Seedream 5.0 Lite | Δ | |
|---|---|---|---|
| 每張生成圖片 | — | $0.035 | — |
| 輸入 / 1M tokens | $5 | — | — |
| 輸出 / 1M tokens | $30 | — | — |
這兩個模型以不同的單位計費，因此未顯示 Δ — 在兩者之間進行換算需要基於我們未曾實測的假設。上方各費率卡均以其專屬的單位列出。
規格
| GPT Image 2 | Seedream 5.0 Lite | |
|---|---|---|
| 輸入模態 | 文字 影像 | 文字 影像 |
| 輸出模態 | 影像 | 影像 |
| 發布日期 | 2026-04-21 | 2026-01 |
| 輸出尺寸 |
|
|
| 輸入模式 | 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 |
| 每次請求圖片數 | 10 | 15 |
| 格式 | png, jpeg, webp | png, jpeg |
| 備註 | 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 |
規格摘錄自各供應商的文件；供應商未發布的資料列會直接省略，而非自行推測。 完整來源： GPT Image 2 · Seedream 5.0 Lite
單一提示詞，兩款模型 — 經由閘道測量
單一提示詞，每個模型一次請求，不重試且不擇優挑選——皆為各模型回傳的第一個結果。尺寸與長度皆未強制指定：每個模型均使用其預設值，因為若將請求調整為迎合所有模型，反而無法展現任何一方的優勢。此處的檔案皆已針對網頁重新編碼，因此請評斷其構圖與提示詞遵循度，而非壓縮品質。
只需一行程式碼即可在兩者間切換
以下每個頁籤中都有這兩個 ID — 醒目提示的這兩行是唯一的修改處。相同的端點，相同的金鑰，相同的請求結構。
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", # 取消註解此行，並註解上一行
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", // 取消註解此行，並註解上一行
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", # 取消註解此行，並註解上一行
"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", // 取消註解此行，並註解上一行
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") // 取消註解此行，並註解上一行
.prompt("a watercolor lighthouse at dawn")
.size("1024x1024")
.build());
System.out.println(resp.data().orElseThrow().get(0).b64Json().orElseThrow().substring(0, 80));常見問題
GPT Image 2 和 Seedream 5.0 Lite 哪個比較便宜？
兩者的計費單位不同，因此沒有單一絕對的數字：GPT Image 2 和 Seedream 5.0 Lite 在上表中均以各自的單位呈現。請根據您自身的工作負載進行比較 — 本頁頂部的結論說明了實務上的取捨。
我可以在不進行兩次整合的情況下，對 GPT Image 2 和 Seedream 5.0 Lite 進行 A/B 測試嗎？
可以。兩者皆透過同一個相容 OpenAI 的端點提供服務，並使用同一把 API 金鑰 — 切換只需更改一行的模型字串，因此您可以將部分流量分別導向兩者並直接比較帳單。
價格會隨圖片大小改變嗎？
這取決於模型的計費方式。按圖片計費的模型無論提示或輸出大小為何，收費皆相同；按 token 計費的模型則會根據您生成的解析度等比例縮放，因此 4K 圖片的成本會是小圖片的數倍。上表顯示了各模型適用的計費方式。