Seedream 5.5 與 GPT Image 2.6 Sunburst：該選哪一款？

一則已完成的產品廣告需要修改兩處：將紅色馬克杯改成鈷藍色，並替換價格標籤。Logo、陰影、版面配置及其他所有內容都必須維持不變。

如果你最重視編輯偏好分數，GPT Image 2.6 Sunburst (max) 的公開結果較佳。GPT 也是第一個值得考慮、且有結構描述文件記載區域控制項的候選方案。若需求是連續使用自然語言修改，則可將 Seedream 5.5 列入候選名單：ByteDance 展示的編輯保留能力讓它值得評估，但並不能證明它勝出。

我們檢視的主要比較測試中，沒有任何一項能判定這個特定的馬克杯與價格標籤任務。這是一份附有來源的選擇指南，不是我們實測的比較；我們沒有執行任何生成請求。AIHubMix 比較頁面提供模型導覽，但不能證明哪個模型更適合這項任務，也不能證明在相同設定下哪個模型更省成本。

明確定義編輯後必須保留的內容

使用你擁有的 2048×2048 PNG 原始圖片。一次要求修改馬克杯顏色和價格文字，接著依據明確的驗收條件檢查結果：

• 馬克杯變成鈷藍色，且不改變其幾何形狀或材質外觀。
• 標籤內容必須完全顯示為 US$19.99，且維持原本的位置與形狀。
• Logo、其他文字、陰影、道具、背景和裁切範圍都維持不變；請以完整解析度檢查。
• 若連續修改很重要，請將每張通過驗收的中間圖片與原始圖片比較，而不只是和前一個結果比較。

這些是建議的檢查項目，不是實測結果。圖片即使看起來合理，仍可能不符合廣告對精確文字或品牌保留的要求。

編輯偏好分數不等於能耐受 100 輪修改

ByteDance 的發表文章於 2026 年 11 月 9 日發布，展示了連續 100 次編輯，並宣稱能更妥善保留編輯區域以外的內容。這是供應商提供的證據，並非獨立重現的結果。文章列出的外部比較對象是 GPT Image 2.5 Sunburst 和 Nano Banana 2.1，而不是 GPT Image 2.6 Sunburst。

若要參考獨立的編輯證據，Artificial Analysis 的 AA-Image-Editing v2.1 排行榜採用盲測的人類成對偏好評比，針對相同來源圖片與指令所產生的輸出進行比較。

UTC 快照：2026-11-12 06:24:03。以下是排行榜顯示的整體編輯項目及其原始變體名稱：

在這份快照中，具名的 GPT (max) 變體整體編輯偏好分數較高。這不能證明它在馬克杯和標籤任務中的成功率較高，也不能說明哪個模型在 100 次修改中更能保留構圖。我們不會單憑這些信賴區間推論統計顯著性。

也不應將預設設定或下方的 high 範例，直接視為具有基準測試中 (max) 的結果。

比較你將使用的端點所提供的控制項

我們於 2026 年 11 月 12 日檢視了目前的 Seedream 閘道結構描述與GPT 閘道結構描述。以下是兩者在 POST /ai/v1/images/generations 上的差異：

GPT 的頂層 quality 列有 low、medium、high、xhigh、max 和 auto。extra.quality 已棄用，且會被頂層欄位覆寫。獨立的 complexity 列有 low、medium 和 high。結構描述註明，可用值會依模型而異；本文未驗證所有列出的值是否都能使用。

GPT 的 markup 是透明 PNG 標註圖層，尺寸必須與第一張來源圖片相同；不能與 mask 同時使用。這些是結構描述文件列出的控制項，並非經過測試的強制執行機制或保真度保證。不應將 mask 視為所有未選取像素都會維持不變的證明。

在此端點上，Seedream 沒有提供上述選擇器，也沒有 layer_decomposition。這是閘道合約上的差異，並不能證明模型本身無法做到。不要假設不支援的欄位會原樣傳遞。

ByteDance 也提到原生支援完整與局部透明度。但這不代表透過此閘道就能取得 Seedream 的透明輸出：僅有 PNG 格式並不能證明圖片含有 Alpha 通道。GPT 的結構描述文件記載可透過 extra.background="transparent" 搭配 PNG 或 WebP 輸出透明背景。若必須使用 Alpha，請在實際端點檢查回傳檔案的 Alpha 通道；本文未驗證任何一個模型的輸出。

依 token 計價，不要假設每張成品的價格

OpenAI 的模型頁面列出 GPT Image 2.6 Sunburst 的官方美元費率，以每百萬 token 計價：文字輸入 $5、圖片輸入 $8、圖片輸出 $30。頁面並未為這個模型提供固定的單張圖片價格。

以下為這三種未快取項目的費用：

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

假設情境，非實測：假設一次編輯使用 1,000 個文字輸入 token、1,000 個未快取圖片輸入 token，以及 2,000 個圖片輸出 token。計算方式為 $0.005 + $0.008 + $0.060 = $0.073。

這些 token 數量不代表特定解析度、high 設定或 AA 的 max 配置。此範例採用未快取的官方 token 費率，不含重試費用，也不是 AIHubMix 報價或實際帳單。

在我們檢視的官方資料中，找不到完整的 Seedream 5.5 官方費率表。因此，無法據此判定在相同設定下哪個模型成本較低，也沒有足夠依據估算節省比例。採購時，應等品質要求與實際用量明確後，再比較每次通過驗收的編輯成本，包括重試費用。

兩個起始請求，並非基準測試

統一圖片 API 指南說明了參考圖片輸入及共用端點。以下兩個請求使用相同的本機 PNG、提示詞、n=1、尺寸及輸出格式。GPT 另外設定頂層 quality="high"；Seedream 沒有相應的選擇器。尺寸相同不代表運算量相同，而且這無法重現 AA 的 (max) 結果。

請使用 Bash、curl、jq 和 base64；在環境中設定 AIHUBMIX_API_KEY，並將你擁有的來源圖片放在 ./source-ad.png。執行這些範例會送出需付費的請求。本文並未實際執行這些範例。

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 的結構描述將顯示浮水印的預設值設為 true。上述請求設定 extra.watermark=false，以要求移除該浮水印；此行為尚未透過輸出進行測試。

兩份結構描述都允許選用非同步執行。使用原生任務 API 前，請先確認帳戶層級是否已啟用任務功能；403 async_not_enabled 代表必須先啟用。下載回傳的 content_url 時，請使用建立該任務時使用的相同 API 金鑰／Bearer token；它不是公開的參考圖片 URL。若要再次修改，請下載通過驗收的圖片並建立新的 data URI，不要將受保護的 URL 當成公開輸入使用。

依據可能使結果不合格的要求來選擇

若明確的區域指引或公開的編輯偏好訊號最重要，請優先評估 GPT。若工作流程確實依賴連續使用自然語言修改，也請評估 Seedream，但不要把供應商的展示提升為比較結果。

針對這則廣告，不要只看排名就核准任何一款模型。請檢查馬克杯、標籤及需要保留的區域。如果標籤文字仍不符合要求，應將價格標籤保留為可編輯的設計元素，而不是接受看似逼真的錯誤。

常見問題

哪個模型更適合修改馬克杯和價格標籤？
我們檢視的主要比較測試中，沒有任何一項能判定這項特定任務。GPT 的 max 變體公開編輯分數較高；Seedream 的連續編輯展示讓它值得評估，但不能證明它在這項任務中勝出。

Seedream 展示的 100 輪編輯，能證明它勝過 GPT Image 2.6 嗎？
不能。這是供應商提供的證據，並非與 GPT Image 2.6 進行的獨立 100 輪比較。發表文章列出的比較對象包括 GPT Image 2.5 Sunburst。

兩款模型都能透過 AIHubMix 接收參考圖片嗎？
目前的統一結構描述文件均記載支援 image 和 images 輸入。以下範例使用相同的來源圖片，但本文並未生成或檢查任何輸出。

GPT 能同時使用 mask 和 markup 嗎？
不能。其公開結構描述列出了兩者，但規定兩者不能同時使用。Markup 必須與第一張來源圖片尺寸相同；結構描述列出這些控制項並不代表能保證內容維持不變。

GPT 的 quality 應該放在 extra 裡嗎？
請使用頂層 quality。相容性欄位 extra.quality 已棄用，且會被頂層欄位覆寫。範例中的 high 設定並非基準測試使用的 max 變體。

PNG 能保證 Seedream 產生透明素材嗎？
不能。原生透明度是供應商的說法，而此閘道的結構描述並未為 Seedream 提供背景選擇器。GPT 的文件列出透明背景選擇器，但仍須檢查實際輸出的 Alpha 通道。

哪款模型每次通過驗收的編輯成本較低？
本指南無法判定。GPT 的 $0.073 範例採用假設的 token 數量，並非實際用量；我們檢視的資料中也找不到可供比較的完整 Seedream 官方費率表。

繼續閱讀：Seedream 5.5 系列

• 正在考慮是否要替換現有的 Seedream 工作流程？請閱讀 Seedream 5.5 vs 5.0 Pro：值得升級嗎？。
• 在整合任一選項前，需要了解生成、編輯與遷移細節嗎？請閱讀 Seedream 5.5 API 教學：生成、編輯與遷移。

來源

1. ByteDance Seed：推出 Seedream 5.5。
2. Artificial Analysis：AA-Image-Editing v2.1 排行榜，快照時間：2026-11-12 06:24:03 UTC。
3. OpenAI：GPT Image 2.6 Sunburst 模型頁面與官方定價。
4. AIHubMix：目前的 Seedream 5.5 端點結構。
5. AIHubMix：目前的 GPT Image 2.6 Sunburst 端點結構。