Doubao Seedream 5.0 Pro API 接口、参数 & 代码示例

doubao/doubao-seedream-5.0-pro

Doubao Seedream 5.0 Pro 是字节跳动 Seed 团队研发的最新一代旗舰级多模态图像创作与编辑模型。Seedream 5.0 Pro 模型将图像创作推进到可控生产的新阶段,本次更新的主要亮点是编辑更可控、生产更落地、效果更自然。

模型 ID
doubao/doubao-seedream-5.0-pro
模型系列
Doubao
更新日期
模型能力
图片生成
模型价格(每张)

输出图 ≤ 236万像素:¥ 0.36 / 张

输出图 > 236万像素:¥ 0.72 / 张

Doubao Seedream 5.0 Pro 模型介绍:

Doubao Seedream 5.0 Pro(豆包图像创作模型 Seedream 5.0 Pro)是字节跳动 Seed 团队研发的最新一代旗舰级多模态图像创作与编辑模型**。Seedream 5.0 Pro 模型将图像创作推进到可控生产的新阶段,本次更新的主要亮点是编辑更可控、生产更落地、效果更自然。

核心升级与能力:

相比于前代模型(如 Seedream 4.0)或市面上的同类 Lite 版本,Seedream 5.0 Pro 在以下四个维度实现了跨越式突破:

  1. 交互式精准编辑(Interactive Precise Editing)
  • 像素级修改: 用户可以通过“画个箭头”、“圈块区域”或提供“随手画的草图线稿”进行点选和圈选。
  • 无需整图重绘: 模型能精准理解修改意图,在不破坏画面其他部分的前提下,完成像素级的局部修改和草图渲染,极大地降低了广告创意和设计返工的成本。
  1. 任意粒度的多图层分离(Multi-layer Separation)
  • 摆脱固定分层约束: 传统的图像层分离受限于预设,而 Seedream 5.0 Pro 支持通过提示词或框选,将画面中任意区域、任意粒度的内容进行独立拆层。
  • 二次编辑能力: 大到某个特定的主体、背景,小到画面中的一句话甚至一个汉字,都能被单独剥离出来,并完美支持拖拽、缩放、更换等二次微调。
  1. 高密度信息表达与复杂可视化
  • 挑战业界难题: 传统大模型很难在图片中生成复杂的图表或密集逻辑。Seedream 5.0 Pro 能够将复杂的数据、概念和高密度文字准确转化为专业排版。
  • 落地场景: 可以直接直出精细的知识绘本、科普图解、电商网页设计,甚至一整页结构清晰、美观的 PPT 画面。
  1. 原生多语种文字生成与排版
  • 10+ 语种原生支持: 原生支持中文、英语、西班牙语、阿拉伯语、日语、韩语等十余种文字。
  • 深层文化理解: 模型不仅能正确打出这些语种的字,更能深刻理解每种语言的文化语境、主流排版习惯和字体美学形态,有效规避了传统生图模型中常见的“乱码”和“错位”问题。

基础图像性能与技术指标:

  • 超高分辨率: 支持原生 2K 分辨率 图像的直接输出,并通过 AI 增强技术可进一步实现 4K 级 高清纹理与细腻光影表现。
  • 主体一致性强: 融合了强大的常识与推理能力,在进行多图融合、参考图保持时,能够完美维持人像、服装或特定商品的特征一致。
  • 光影与材质质感: 对皮肤纹理、金属、玻璃、面料等材质的光影折射与质感进行了深度优化,达到了电影级的高真实度呈现。

主要应用场景:

Seedream 5.0 Pro 凭借其极致的“可控性”与“信息承载力”,主要面向以下领域的内容生产提供强力支持:

  • 电商营销与出海物料: 多语种排版和商品一致性让跨境电商的商品图二改、试穿试戴成本大幅降低。
  • 广告创意与家居设计: 设计师利用草图/线稿直接渲染成精美设计图,或通过图层分离快速迭代视觉方案。
  • 知识传播与教育培训: 用于高密度图表、科普插画及可视化课件的快速直出。
  • 影视视觉开发: 角色设计、场景概念图、分镜脚本的快速搭建。

API 接口地址:

https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations

此 API 接口兼容 OpenAI 的 Images 接口规范,可直接使用 OpenAI 的 SDK 来调用。仅需替换以下配置即可:

  1. base_url 替换为 https://wcode.net/api/gpt/v1
  2. api_key 替换为从 https://platform.wcode.net 获取到的 API Key

具体可参考下方的各编程语言代码示例中的 OpenAI SDK 调用示例。

请求方法:

POST

各编程语言代码示例:

# TODO: 以下代码中的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
curl --request POST 'https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer API_KEY' \
  --data '{
    "model": "doubao/doubao-seedream-5.0-pro",
    "prompt": "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
  }'
import Foundation

let headers = [
  "Authorization": "Bearer API_KEY",  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  "Content-Type": "application/json"
]
let parameters = [
  "model": "doubao/doubao-seedream-5.0-pro",
  "prompt": "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
] as [String : Any]

let postData = try! JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])
let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations")! as URL,
                                        cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
                                    timeoutInterval: 60.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
  if let data = data {
    print(String(data: data, encoding: .utf8) ?? "")
  }
})
dataTask.resume()
import 'dart:convert';
import 'package:http/http.dart' as http;

Future<void> main() async {
  final response = await http.post(
    Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations'),
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer API_KEY',  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: jsonEncode({
      'model': 'doubao/doubao-seedream-5.0-pro',
      'prompt': '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云',
    }),
  );

  print(response.body);
}
require 'uri'
require 'json'
require 'net/http'

url = URI("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer API_KEY'  # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = {
  model: 'doubao/doubao-seedream-5.0-pro',
  prompt: '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云'
}.to_json

response = http.request(request)
puts response.read_body
#[tokio::main]
pub async fn main() {
  let client = reqwest::Client::new();
  let response = client.post("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations")
    .header("Authorization", "Bearer API_KEY")  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
    .header("Content-Type", "application/json")
    .json(&serde_json::json!({
      "model": "doubao/doubao-seedream-5.0-pro",
      "prompt": "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
    }))
    .send()
    .await
    .unwrap();

  println!("{}", response.text().await.unwrap());
}
CURL *hnd = curl_easy_init();

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations");

struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer API_KEY");  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

const char *data = "{\"model\":\"doubao/doubao-seedream-5.0-pro\",\"prompt\":\"一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云\"}";
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, data);

CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);
package main

import (
  "bytes"
  "fmt"
  "io"
  "net/http"
)

func main() {
  url := "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations"
  payload := []byte(`{"model":"doubao/doubao-seedream-5.0-pro","prompt":"一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"}`)

  req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(payload))
  req.Header.Add("Authorization", "Bearer API_KEY")  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

  res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
  defer res.Body.Close()
  respBody, _ := io.ReadAll(res.Body)

  fmt.Println(string(respBody))
}
using System.Net.Http.Json;

var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer API_KEY");  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net

var payload = new {
  model = "doubao/doubao-seedream-5.0-pro",
  prompt = "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
};

var response = await client.PostAsJsonAsync("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations", payload);
Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());
var client = new RestClient("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations");

var request = new RestRequest("", Method.Post);
request.AddHeader("Authorization", "Bearer API_KEY");  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
request.AddHeader("Content-Type", "application/json");
request.AddJsonBody(new {
  model = "doubao/doubao-seedream-5.0-pro",
  prompt = "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
});

var response = client.Execute(request);
Console.WriteLine(response.Content);
const axios = require('axios');

let config = {
  method: 'post',
  maxBodyLength: Infinity,
  url: 'https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer API_KEY',  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  data: {
    model: 'doubao/doubao-seedream-5.0-pro',
    prompt: '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云'
  }
};

axios.request(config).then((response) => {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
}).catch((error) => {
  console.log(error);
});
OkHttpClient client = new OkHttpClient();

MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"model\":\"doubao/doubao-seedream-5.0-pro\",\"prompt\":\"一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云\"}");

Request request = new Request.Builder()
  .url("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations")
  .post(body)
  .addHeader("Authorization", "Bearer API_KEY")  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  .addHeader("Content-Type", "application/json")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();
$client = new \GuzzleHttp\Client();

$response = $client->post('https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations', [
  'headers' => [
    'Authorization' => 'Bearer API_KEY',  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  ],
  'json' => [
    'model' => 'doubao/doubao-seedream-5.0-pro',
    'prompt' => '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云',
  ],
]);

echo $response->getBody();
$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 5,
  CURLOPT_TIMEOUT => 300,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'doubao/doubao-seedream-5.0-pro',
    'prompt' => '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云',
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer API_KEY",  // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
    "Content-Type: application/json",
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$error = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($error) {
  echo "cURL Error #:" . $error;
} else {
  echo $response;
}
import requests
import json

url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations"

headers = {
  "Authorization": "Bearer API_KEY",  # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  "Content-Type": "application/json",
}

payload = {
  "model": "doubao/doubao-seedream-5.0-pro",
  "prompt": "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

print(json.dumps(response.json(), indent=4, ensure_ascii=False))
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1",
  api_key="API_KEY"  # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
)

response = client.images.generate(
  model="doubao/doubao-seedream-5.0-pro",
  prompt="一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云",
)

print(response.data[0].url)

请求参数:

重要提示:由于模型架构不同,部分参数可能仅适用于特定的模型。

model(模型 ID)

  • 参数:model

  • 必选string

图像生成模型 ID。调用时使用模型详情页的模型 ID。

prompt(提示词)

  • 参数:prompt

  • 必选string

描述所需生成图像内容的文本提示。

output_format(输出文件格式)

  • 参数:output_format

  • 可选,string

  • 取值范围:png | jpeg

  • 默认:jpeg

指定生成图像的文件格式。

tools(工具)

  • 参数:tools

  • 可选,array

配置模型要调用的工具。

示例(联网搜索)

"tools": [
    { "type": "web_search" }
]

开启后模型可自主判断是否搜索互联网内容,提升图片时效性,但会增加时延。

stream(流式输出)

  • 参数:stream

  • 可选,boolean

  • 取值范围:true | false

  • 默认:false

是否开启流式输出模式,即时返回每张图片结果。

当前接口暂不支持流式响应;请勿设置 stream: true,否则将返回错误。

image(输入图片)

  • 参数:image

  • 可选,string | array

输入的图片信息,支持 URL 或 Base64 编码;可传单张(string)或多张(array)。

  • URL:必须可被公网访问。
  • Base64:格式 data:image/<格式>;base64,<编码><格式> 须小写,如 data:image/png;base64,...
  • 单图支持 jpeg、png、webp、bmp、tiff、gif、heic、heif。

sequential_image_generation(组图生成)

  • 参数:sequential_image_generation

  • 可选,string

  • 取值范围:disabled | auto

  • 默认:disabled

控制是否按 prompt 自动生成多张关联图片(组图)。

disabled 仅生成单张;auto 由模型根据 prompt 决定生成张数,可配合 sequential_image_generation_options.max_images 限制上限。

size(图片尺寸)

  • 参数:size

  • 可选,string

  • 取值范围:1K | 2K | 3K | 4K | 宽x高像素值

  • 默认:2048x2048

生成图像的尺寸。

支持两种方式,不可混用:

  1. 分辨率档位1K2K3K4K;可在 prompt 中用自然语言描述宽高比,由模型判断具体尺寸。
  2. 像素值:格式 宽x高,默认 2048x2048

sequential_image_generation_options(组图选项)

  • 参数:sequential_image_generation_options

  • 可选,object

组图生成模式的附加配置。

示例

"sequential_image_generation_options": {
    "max_images": 3
}

watermark(水印)

  • 参数:watermark

  • 可选,boolean

  • 取值范围:true | false

  • 默认:true

是否在生成的图片中添加水印。

false 不添加水印;true 在图片右下角添加「AI生成」字样。

optimize_prompt_options(提示词优化)

  • 参数:optimize_prompt_options

  • 可选,object

提示词优化功能的配置。

示例

"optimize_prompt_options": {
    "mode": "standard"
}

response_format(图像的返回格式)

  • 参数:response_format

  • 可选,string

  • 取值范围:url | b64_json

  • 默认:url

指定生成图像的返回格式。

支持以下两种返回方式:

  • url:返回图片下载链接;链接在图片生成后 2 小时内有效,请及时下载图片。
  • b64_json:以 Base64 编码字符串的 JSON 格式返回图像数据。

以上文档为标准版 API 接口文档,可直接用于项目开发和系统调用。如果标准版 API 接口无法满足您的需求,需要定制开发 API 接口,请联系我们的 IT 技术支持工程师:

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文本重排序

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GLM Embedding 3

文本向量化

Qwen3 Embedding 8B

文本嵌入、文本向量化

Doubao Embedding Large Text 250515

文本向量化

Qwen Text Embedding V4

文本向量化

Qwen Text Embedding V1

文本向量化

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Fun ASR Flash

语音识别、方言识别

Qwen3 ASR Flash

语音识别

GLM ASR 2512

语音识别

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语音合成

CosyVoice V3 Flash

语音合成

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语音合成