Seedream 5.5 vs GPT Image 2.6 Sunburst：どちらを選ぶべきか？

完成した商品広告に、2つの変更を加える必要があります。赤いマグカップをコバルトブルーに変え、価格ラベルを差し替えます。ロゴ、影、レイアウトなど、それ以外はすべてそのままにします。

編集における選好を重視するなら、GPT Image 2.6 Sunburst (max)のほうが、公表されている結果で優れています。また、スキーマに記載された領域指定機能を使う場合も、まずGPTを候補にしましょう。連続した自然言語による修正が必要なら、Seedream 5.5も候補に加えてください。ByteDanceの編集時の保持性能に関するデモは検討に値しますが、優位性が実証されたわけではありません。

今回のマグカップと価格ラベルの編集に答えを出す、一次情報に基づく比較テストは確認できませんでした。この記事は出典に基づく選定ガイドであり、実測比較ではありません。生成リクエストは実行していません。AIHubMixの比較ページはモデル選びの参考情報を提供するもので、特定タスクでの勝者や、同一条件でのコスト優位性を証明するものではありません。

編集後も維持すべき要素を定義する

自分が所有する2048×2048のソースPNGを使います。マグカップの色と価格テキストを一度に変更するよう指示し、明確な合格基準に照らして結果を評価します。

• マグカップの形状や素材の見た目を変えずに、色をコバルトブルーにする。
• ラベルの位置と形状を保ち、表示を正確にUS$19.99にする。
• ロゴ、その他のテキスト、影、小物、背景、トリミングを変えない。フル解像度で確認する。
• 連続した修正が重要なら、採用した各中間画像を直前の結果だけでなく、元画像とも比較する。

これらは提案する確認項目であり、実測結果ではありません。見た目が自然な画像でも、広告で求められる正確なテキスト表示やブランド要素の保持に失敗することがあります。

編集の選好スコアは、100回の編集にわたる堅牢性を示すものではない

2026年11月9日付のByteDanceのローンチ記事では、100回連続で編集するデモを紹介し、編集対象外の領域をより適切に保持できると主張しています。これはベンダーによる根拠であり、第三者が再現した結果ではありません。比較対象として挙げられているのはGPT Image 2.5 SunburstとNano Banana 2.1であり、GPT Image 2.6 Sunburstではありません。

編集に関する第三者の根拠として、Artificial AnalysisのAA-Image-Editing v2.1リーダーボードは、同じソース画像と指示から生成された出力を人間がブラインド方式で一対比較し、選好を評価しています。

UTCスナップショット：2026-11-12 06:24:03。以下は、表示されている全体編集の行と、各バリアントの正確なラベルです。

このスナップショットでは、名称に明記されたGPTの(max)バリアントのほうが、全般的な編集選好スコアは高くなっています。ただし、マグカップとラベルの編集で成功する割合や、100回の修正を通じてどちらのモデルが構図を維持できるかを示すものではありません。これらの信頼区間だけから統計的有意性を推測することもできません。

また、デフォルト設定や、以下の例で使うhigh設定に、ベンチマークの(max)結果を当てはめるべきではありません。

実際に使うエンドポイントの制御項目を比較する

2026年11月12日に確認した、現在のSeedreamゲートウェイスキーマとGPTゲートウェイスキーマでは、POST /ai/v1/images/generationsについて、次の違いが記載されています。

GPTのトップレベルのqualityには、low、medium、high、xhigh、max、autoが記載されています。extra.qualityは非推奨であり、トップレベルのフィールドで上書きされます。これとは別のcomplexityには、low、medium、highが記載されています。スキーマには、使用できる値はモデルによって異なると記されています。ここでは、記載されたすべての値が受け付けられるかどうかを検証していません。

GPTのmarkupは、最初のソース画像と同じ寸法の透過PNG注釈レイヤーです。maskと併用することはできません。これらは公開されているスキーマ上の制御項目であり、実際に適用されることや忠実な編集結果を保証するものではありません。マスクがあるからといって、選択範囲外のすべてのピクセルが変更されずに残ると考えるべきではありません。

このエンドポイントでは、Seedreamはこれらの選択項目もlayer_decompositionも公開していません。これはゲートウェイの契約上の違いであり、モデルレベルで対応できないことを示す証拠ではありません。未対応のフィールドがそのまま渡されると想定しないでください。

ByteDanceは、ネイティブの全体および部分透過にも対応すると説明しています。しかし、このゲートウェイ経由でSeedreamが透過画像を出力する保証にはなりません。PNGであることだけでは、アルファチャンネルの存在は確認できません。GPTのスキーマでは、PNGまたはWebPでextra.background="transparent"を指定できると記載されています。アルファチャンネルが必須なら、実際に使用するエンドポイントから返されたファイルを確認してください。ここでは、どちらのモデルの出力も検証していません。

完成画像の料金を決めつけず、トークン単価を確認する

OpenAIのモデルページには、GPT Image 2.6 Sunburstの公式料金として、100万トークンあたりの米ドル単価が記載されています。テキスト入力は$5、画像入力は$8、画像出力は$30です。このモデルについて、画像1枚あたりの固定料金は示されていません。

キャッシュされない以下の3つのカテゴリーでは：

USD = (5 × text_input_tokens
     + 8 × image_input_tokens
     + 30 × image_output_tokens) / 1,000,000

仮定に基づく試算であり、実測ではありません：1回の編集につき、テキスト入力1,000トークン、キャッシュされない画像入力1,000トークン、画像出力2,000トークンと仮定します。計算は$0.005 + $0.008 + $0.060 = $0.073です。

このトークン数は、特定の解像度、high設定、またはAAのmax構成を表すものではありません。この例はキャッシュされない場合の公式トークン単価を使用し、再試行分を含みません。AIHubMixの見積もりでも、実測請求額でもありません。

確認した公式資料には、Seedream 5.5の完全な公式料金表がありませんでした。したがって、同一条件でコスト面の優位性を判断する根拠も、節約率を示す根拠もありません。調達にあたっては、品質要件と実際の使用量が分かってから、再試行も含め、採用された編集結果あたりのコストを比較してください。

ベンチマークではなく、試用を始めるための2つのリクエスト

統合画像APIガイドには、参照画像の入力方法と共通エンドポイントが記載されています。以下の2つのリクエストでは、同じローカルPNG、プロンプト、n=1、寸法、出力形式を使います。GPTではさらに、トップレベルのquality="high"を設定します。Seedreamには対応する選択項目がありません。同じ寸法でも計算量が同じとは限りません。また、AAの(max)の結果を再現するものでもありません。

curl、jq、base64を使うBash環境を用意し、環境変数にAIHUBMIX_API_KEYを設定して、自分が所有するソース画像を./source-ad.pngに配置してください。これらの例を実行すると、課金対象のリクエストが送信されます。この記事では実行していません。

set -euo pipefail
: "${AIHUBMIX_API_KEY:?Set AIHUBMIX_API_KEY first}"
SOURCE_IMAGE="./source-ad.png"
test -r "$SOURCE_IMAGE"
SOURCE_DATA_URI="data:image/png;base64,$(base64 < "$SOURCE_IMAGE" | tr -d '\r\n')"
PROMPT='Change only the red mug to cobalt blue and replace the price label text with exactly "US$19.99". Preserve the label position and shape, logo, shadows, other objects, background, framing, and all other text.'

# Seedream 5.5: no quality field on this route.
printf '%s' "$SOURCE_DATA_URI" |
  jq -Rs --arg prompt "$PROMPT" '{
    model: "doubao-seedream-5-5", prompt: $prompt, image: .,
    n: 1, size: "2048x2048", output_format: "png",
    extra: {watermark: false}
  }' |
  curl --fail-with-body --silent --show-error \
    https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations \
    -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" --data-binary @-

# GPT Image 2.6 Sunburst: high is not the leaderboard's max.
printf '%s' "$SOURCE_DATA_URI" |
  jq -Rs --arg prompt "$PROMPT" '{
    model: "gpt-image-2.6-sunburst", prompt: $prompt, image: .,
    n: 1, size: "2048x2048", output_format: "png", quality: "high"
  }' |
  curl --fail-with-body --silent --show-error \
    https://aihubmix.com/ai/v1/images/generations \
    -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" --data-binary @-

Seedreamのスキーマでは、可視ウォーターマークのデフォルト値はtrueとされています。上記のリクエストではextra.watermark=falseを設定し、ウォーターマークを付けないよう要求しています。この動作は出力で検証していません。

どちらのスキーマも、非同期実行を任意で指定できます。ネイティブのタスクAPIを使う前に、アカウントでタスク機能が有効になっているか確認してください。403 async_not_enabledが返された場合は、有効化が必要です。返されたcontent_urlからダウンロードする際は、タスクの作成時に使ったものと同じAPIキー/Bearerトークンを使用してください。このURLは公開された参照画像URLではありません。さらに修正する場合は、採用した画像をダウンロードし、新しいデータURIを作成してください。アクセス制限のあるURLを公開入力として扱わないでください。

結果を不採用にする要件に基づいて選ぶ

領域を明示して指定できることや、公表されている編集選好の指標を最も重視するなら、まずGPTを候補にしてください。ワークフローで自然言語による連続修正が本当に必要ならSeedreamを評価しましょう。ただし、ベンダーのデモを比較で実証された優位性として扱うべきではありません。

この広告では、ランキングだけを根拠にどちらかを採用しないでください。マグカップ、ラベル、保護すべき領域を確認しましょう。ラベルのテキストが正確でない場合は、見た目がもっともらしい誤りを受け入れるのではなく、価格ラベルを編集可能なデザイン要素のままにしてください。

FAQ

マグカップと価格ラベルの変更には、どちらのモデルが適していますか？
確認した一次情報に基づく比較テストでは、この具体的なタスクの答えは出ていません。GPTはmaxバリアントの公表編集スコアが高く、Seedreamの連続編集デモは評価する理由にはなりますが、このタスクでの勝利を示すものではありません。

Seedreamの100回編集デモは、GPT Image 2.6より優れていることを証明しますか？
いいえ。ベンダーによる根拠であり、GPT Image 2.6との第三者による100回編集の比較ではありません。ローンチ記事では、比較対象の一つとしてGPT Image 2.5 Sunburstが挙げられています。

AIHubMix経由で、どちらのモデルも参照画像を受け取れますか？
現在の統合スキーマでは、imageおよびimagesの入力が記載されています。例では同じソース画像を使っていますが、ここでは出力を生成も確認もしていません。

GPTではmaskとmarkupを併用できますか？
いいえ。公開スキーマには両方が記載されていますが、相互に排他的です。markupは最初のソース画像と同じ寸法でなければなりません。制御項目が記載されているからといって、保持性能が保証されるわけではありません。

GPTのqualityはextraの中に指定すべきですか？
トップレベルのqualityを使ってください。互換性のためのフィールドextra.qualityは非推奨で、トップレベルの指定で上書きされます。例で使うhigh設定は、ベンチマークのmaxバリアントではありません。

PNGならSeedreamで透明な画像素材を出力できますか？
いいえ。ネイティブの透過はベンダーの主張であり、このゲートウェイスキーマではSeedreamに背景選択項目がありません。GPTでは透過背景の選択項目が記載されていますが、実際のアルファチャンネル出力は確認が必要です。

採用される編集1回あたりの料金が安いのはどちらですか？
このガイドからは判断できません。GPTの$0.073という例は、実測の使用量ではなく仮定のトークン数に基づいています。また、確認した資料には、比較可能なSeedreamの完全な公式料金表がありませんでした。

Seedream 5.5シリーズの記事を読む

• 既存のSeedreamワークフローを置き換えるべきか検討中ですか？Seedream 5.5 vs 5.0 Pro：アップグレードする価値はある？をお読みください。
• どちらかを統合する前に、生成、編集、移行について詳しく知りたいですか？Seedream 5.5 APIチュートリアル：生成、編集、移行をお読みください。

出典

1. ByteDance Seed：Seedream 5.5の紹介。
2. Artificial Analysis：AA-Image-Editing v2.1リーダーボード、2026-11-12 06:24:03 UTC時点のスナップショット。
3. OpenAI：GPT Image 2.6 Sunburstのモデルページと公式料金。
4. AIHubMix：現在のSeedream 5.5エンドポイントスキーマ。
5. AIHubMix：現在のGPT Image 2.6 Sunburstエンドポイントスキーマ。