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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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:
base_url替换为https://wcode.net/api/gpt/v1api_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:
- model(模型 ID)
- prompt(提示词)
- output_format(输出文件格式)
- tools(工具)
- stream(流式输出)
- image(输入图片)
- sequential_image_generation(组图生成)
- size(图片尺寸)
- sequential_image_generation_options(组图选项)
- watermark(水印)
- optimize_prompt_options(提示词优化)
- response_format(图像的返回格式)
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:
- 分辨率档位:
1K、2K、3K、4K;可在 prompt 中用自然语言描述宽高比,由模型判断具体尺寸。 - 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:
(沟通需求✅ → 确认技术方案✅ → 沟通费用与工期✅ → 开发&测试✅ → 验收交付✅ → 维护升级✅)
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