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# Seedream 5.5 APIの使い方と料金：透過PNGとレイヤー分解、1枚$0.035

> LaoZhang APIのキーでSeedream 5.5を呼び出す手順です。テキストからの画像生成、透過PNGの出力、最大10枚の参照画像を使った編集、最大99レイヤーへの分解をコード付きで説明します。BytePlusのアカウントは不要です。

Seedream 5.5は、BytePlusが2026年11月12日に公開したByteDanceの画像モデルです。5.0と違い、生成や編集のリクエストから透過PNGを直接受け取れ、レイヤー分解ではポスターの文字のフォントや色も読み取れます。

| 項目 | 内容 |
| - | - |
| モデルID | `seedream-5-5-261028` |
| エンドポイント | `POST https://api.laozhang.ai/v1/images/generations`、ボディはJSON |
| 対応する操作 | テキストからの生成、参照画像での編集、レイヤー分解（すべて同じエンドポイント） |
| 料金 | 出力画像1枚\$0.035、参照画像1枚ごとに\$0.008を加算（[料金](#料金)を参照） |
| キー | `default` グループ、課金方式は従量優先（推奨）か回数課金 |
| 出力 | `1K`、`1.5K`、`2K`（既定値）。既定の形式はPNG |

![Seedream 5.5で生成した、暖かい光の書店のショーウィンドウと本の上で眠る猫の画像](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/HEoMLhnyMjdf-Yvq/images/samples/seedream-5-5-en-generate.jpg?fit=max\&auto=format\&n=HEoMLhnyMjdf-Yvq\&q=85\&s=6cfd5e49315c9bf7a0a0e55119f13b35)

テキストからの生成の出力（2K、2496×1664）：夜の書店のショーウィンドウ、本の上で眠る猫と「OPEN LATE」の手書き看板

![Seedream 5.5で背景を透過にして生成した、青い花柄のマグカップの商品画像](https://mintcdn.com/laozhangai-edd05f2c/HEoMLhnyMjdf-Yvq/images/samples/seedream-5-5-en-transparent.png?fit=max\&auto=format\&n=HEoMLhnyMjdf-Yvq\&q=85\&s=3f17d97dce5cc25f1d5710ed96d371f9)

透過PNGの出力（1K、1024×1024、RGBA）：青い小花柄の陶器のマグカップ

## Seedream 5.0との違い

| | Seedream 5.5 | Seedream 5.0 Flash / 5.0 Pro |
| - | - | - |
| 透過画像 | 生成・編集で `background` を指定 | レイヤー分解で透過素材を作る |
| レイヤー分解 | 背景＋最大99レイヤー、`max_images`、文字スタイルの認識 | 背景＋最大16レイヤー |
| 1枚あたりの料金 | \$0.035 | Flash \$0.018、Pro \$0.12 |
| 参照画像の料金 | 1枚ごとに\$0.008 | Flashは無料、Proは2枚目から1枚\$0.003 |
| 既定の出力形式 | PNG | JPEG |

使い分けの目安です。

* **透過素材、細かいレイヤー、ポスターの文字の認識**：Seedream 5.5
* **低コストで大量に生成**：[Seedream 5.0 Flash](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/seedream-image.md)
* **3K・4K出力、連続生成（組画像）**：Seedream 5.0、4.5、4.0（[Seedreamのサイズとバージョン](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/seedream-image.md#size-に使える値と4kの可否)）

## 呼び出しの準備

**1. APIキーを作成する**

LaoZhang APIに[登録](https://api.laozhang.ai/register)し、[トークン管理](https://api.laozhang.ai/token)でトークンを作成します。グループは `default`、**課金方式**（计费模式）は**従量優先**（按量优先、推奨）または**回数課金**（按次计费）にします。BytePlusやVolcengineのアカウントは不要です。

**2. 環境を準備する**

キーを環境変数に設定し、Pythonの例で使うパッケージをインストールします。

```bash theme={null}
export LAOZHANG_API_KEY="YOUR_LAOZHANG_API_KEY"
python3 -m pip install requests pillow
```

**3. 保存スクリプトを用意する**

cURLの例はレスポンスをJSONファイルに書き出します。次のスクリプトを `save_seedream.py` として保存すると、`data[]` の画像をすべて、返された `output_format` の拡張子で保存できます。

```python save_seedream.py theme={null}
import base64
import json
import sys
from pathlib import Path

import requests

response = json.loads(Path(sys.argv[1]).read_text(encoding="utf-8"))
if not response.get("data"):
    sys.exit(f"画像がありません: {response}")

for number, item in enumerate(response["data"], start=1):
    if item.get("b64_json"):
        value = item["b64_json"].split(",", 1)[-1]
        image = base64.b64decode(value + "=" * (-len(value) % 4))
    else:
        download = requests.get(item["url"], timeout=120)
        download.raise_for_status()
        image = download.content
    extension = "jpg" if item.get("output_format") == "jpeg" else "png"
    path = Path(f"{sys.argv[2]}-{number}.{extension}")
    path.write_bytes(image)
    print(f"保存しました: {path}")
```

## テキストから画像を生成する

上の書店の画像を出力したリクエストです。`size` は `2K` で、ウォーターマークは付けません。

```bash theme={null}
curl --fail-with-body --max-time 180 "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedream-5-5-261028",
    "prompt": "A cozy bookstore window at night with warm light, a cat sleeping on a stack of books, and a hand-lettered sign that reads \"OPEN LATE\"",
    "size": "2K",
    "watermark": false
  }' \
  -o seedream55-generate.json

python3 save_seedream.py seedream55-generate.json bookstore
```

`2K` の結果は通常25〜35秒で返り、この例では2496×1664の画像が保存されます。`2K` などの解像度を指定した場合、アスペクト比は内容に合わせてモデルが決めます。比率を固定したいときは、`2048x2048` や `2848x1600` のようにピクセル数で指定してください。

### Pythonで生成する

```python theme={null}
import os
from pathlib import Path

import requests

response = requests.post(
    "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['LAOZHANG_API_KEY']}"},
    json={
        "model": "seedream-5-5-261028",
        "prompt": (
            "A cozy bookstore window at night with warm light, a cat sleeping "
            'on a stack of books, and a hand-lettered sign that reads "OPEN LATE"'
        ),
        "size": "2K",
        "watermark": False,
    },
    timeout=180,
)
response.raise_for_status()
item = response.json()["data"][0]

# URLは一時的なリンクなので、受け取ったらすぐにダウンロードする
download = requests.get(item["url"], timeout=120)
download.raise_for_status()

# 拡張子はレスポンスの output_format に合わせる（既定値は png）
extension = "jpg" if item.get("output_format", "png") == "jpeg" else "png"
output = Path(f"bookstore.{extension}")
output.write_bytes(download.content)
print(f"保存しました: {output}")
```

## 透過PNGを生成する

`background` を `transparent`、`output_format` を `png` にすると、アルファチャンネル付きのRGBA画像が返ります。上のマグカップの画像はこのリクエストの出力です。

```bash theme={null}
curl --fail-with-body --max-time 180 "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedream-5-5-261028",
    "prompt": "A ceramic coffee mug with small blue flowers, product shot",
    "background": "transparent",
    "output_format": "png",
    "size": "1K",
    "watermark": false
  }' \
  -o seedream55-mug.json

python3 save_seedream.py seedream55-mug.json mug
python3 -c "from PIL import Image; print(Image.open('mug-1.png').mode)"
```

最後のコマンドが `RGBA` と表示すれば透過画像です。レスポンスの `data[].background` も `transparent` になります。

`background` に指定できる値は次の3つです。生成と編集のどちらでも使えます。

| 値 | 結果 |
| - | - |
| `auto`（既定値） | プロンプトと `output_format` からモデルが判断する。`jpeg` は常に透過なし |
| `transparent` | 透過ありのRGBA画像 |
| `opaque` | 透過なしのRGB画像 |

レイヤー分解のリクエストには `background` を付けないでください。一緒に送るとエラーになります。

## 複数の参照画像で編集する

参照画像は `image` に指定します。1枚なら文字列、複数なら最大10枚の配列です。各要素は公開URLか、`data:image/png;base64,...` 形式のデータURLです（形式名は小文字）。配列の順に「image 1」「image 2」と番号が付くので、プロンプトでその番号を使って指示できます。

ローカルの2つのファイルをデータURLとして送る例です。

```bash theme={null}
IMG1=$(base64 < product.png | tr -d '\n')
IMG2=$(base64 < scene.jpg | tr -d '\n')

curl --fail-with-body --max-time 180 "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @- \
  -o seedream55-edit.json <<EOF
{
  "model": "seedream-5-5-261028",
  "prompt": "Place the product from image 1 on the table in image 2. Keep the product's shape, label and colors unchanged, and match the lighting of image 2.",
  "image": [
    "data:image/png;base64,$IMG1",
    "data:image/jpeg;base64,$IMG2"
  ],
  "size": "2K",
  "watermark": false
}
EOF

python3 save_seedream.py seedream55-edit.json edit
```

参照画像が2枚なので、料金は \$0.035 + 2 × \$0.008 = \$0.051 です。参照画像1枚あたりの形式・サイズの制限はほかのSeedreamと同じで、[ローカル画像の送り方と制限](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/seedream-image.md#ローカル画像の送り方と制限)にまとめています。

## 画像をレイヤーに分解する

完成した1枚の画像を、背景と要素ごとの透過PNGレイヤーに分けます。リクエストの条件は次のとおりです。

* `layer_decomposition` を `true` にする。
* `image` は1枚だけ。PNGかJPEGで、総ピクセル数が512×512以上、30 MB以下。
* `background` は付けない。
* 返す枚数の上限を `layer_decomposition_options.max_images` で指定する（背景を含めて2〜100、既定値は30）。
* フォントや色も知りたいときは `layer_decomposition_options.text_recognition` を `true` にする。

ローカルのポスター画像を、背景を含めて最大6枚に分解する例です。`1K` でも20〜30秒ほどかかり、`2K` はさらに遅くなるため、クライアントのタイムアウトは300秒以上にしてください。

```bash theme={null}
POSTER=$(base64 < poster.png | tr -d '\n')

curl --fail-with-body --max-time 360 "https://api.laozhang.ai/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @- \
  -o seedream55-layers.json <<EOF
{
  "model": "seedream-5-5-261028",
  "image": "data:image/png;base64,$POSTER",
  "layer_decomposition": true,
  "layer_decomposition_options": {
    "max_images": 6,
    "text_recognition": true
  },
  "size": "1K",
  "watermark": false
}
EOF

python3 save_seedream.py seedream55-layers.json layer
```

レスポンスの `data[]` は次の順に並びます。

* 先頭は背景です。`z_index` が0で、`background` は `opaque` です。
* 残りは要素1つずつの透過PNGです。位置を表す `bounding_box`（`absolute` と `normalized`）が付きます。
* 各レイヤーには、モデルが付けた英語の `name` と `description` も入ります。

### 文字のスタイルを読み取る

`text_recognition` を `true` にすると、通常の文字のレイヤーに `text_recognition` が加わります。ポスターの「SUMMER」の文字を分解したときのレイヤーです（一部省略）。

```json theme={null}
{
  "size": "1616x649",
  "output_format": "png",
  "z_index": 2,
  "bounding_box": {"absolute": [0, 0, 836, 336], "normalized": [0, 0, 1000, 268]},
  "name": "Bold uppercase text \"SUMMER\"",
  "background": "transparent",
  "text_recognition": {
    "text": "SUMMER",
    "lines": [{"runs": [{"text": "SUMMER", "style": {"similar_font_family": "TikTok Sans", "foreground_color": "#FFFFFF", "bold": true, "italic": false}}]}]
  }
}
```

| フィールド | 内容 |
| - | - |
| `text` | 認識した文字列 |
| `lines[].runs[]` | 行ごと、同じスタイルの文字列ごとの区切り |
| `style.similar_font_family` | 近いフォント名 |
| `style.foreground_color` | 文字色 |
| `style.bold`、`style.italic`、`style.underline`、`style.strikethrough` | 太字、斜体、下線、取り消し線 |
| `style.shadow`、`style.translucent` | 影、半透明 |

装飾文字（アート文字）や手書き文字には `text_recognition` が付きません。

この例でも、レイヤーのPNGは836×336のボックスに対して1616×649です。レイヤーのピクセルサイズはボックスと一致するとは限らないため、組み立て直すときは各レイヤーを `absolute` のボックスに合わせて拡大・縮小してください。各フィールドの意味とPillowで組み立て直すスクリプトは、[レイヤーのレスポンスを読む](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/seedream-image.md#レイヤーのレスポンスを読む)にあります。

## パラメーター

| パラメーター | 型 | 説明 |
| - | - | - |
| `model` | string | 必須。`seedream-5-5-261028`（BytePlusの名前 `dola-seedream-5-5-261028` も同じ料金で使える） |
| `prompt` | string | 画像の説明または編集の指示 |
| `image` | string / array | 参照画像。最大10枚、公開URLかデータURL。レイヤー分解では1枚だけ |
| `size` | string | `1K`、`1.5K`、`2K`（既定値）、または `WIDTHxHEIGHT` |
| `output_format` | string | `png`（既定値）または `jpeg` |
| `background` | string | `auto`（既定値）、`transparent`、`opaque` |
| `response_format` | string | `url`（既定値）または `b64_json` |
| `watermark` | boolean | 既定値は `true`（「AI generated」の表示）。`false` で表示なし |
| `layer_decomposition` | boolean | `true` で参照画像1枚をレイヤーに分解する |
| `layer_decomposition_options` | object | `max_images`（2〜100、既定値30）、`text_recognition`（boolean） |
| `optimize_prompt_options.mode` | string | `standard` のみ |

`size` をピクセル数で指定するときの条件です。

* 幅と高さの間は英字の `x`（例：`2048x2048`、`2848x1600`）。乗算記号 `×` は使えません。
* 総ピクセル数は921,600（`1280x720`）〜4,624,220。
* アスペクト比は1/16〜16。
* `3K` と `4K` はありません。

Seedream 5.5は連続生成（`sequential_image_generation`）、ストリーミング（`stream`）、Web検索に対応していません。これらのフィールドはリクエストに含めないでください。

## 料金

出力画像の枚数と参照画像の枚数で決まります。`1K`、`1.5K`、`2K` のどれでも同じ料金です。

| リクエスト | 料金 |
| - | - |
| テキストから1枚生成 | \$0.035 |
| 参照画像1枚で編集 | \$0.043 |
| 参照画像2枚で編集 | \$0.051 |
| 参照画像10枚で編集 | \$0.115 |
| 画像1枚を6枚に分解（背景を含む） | \$0.218 |

* 出力画像1枚につき\$0.035、参照画像1枚ごとに\$0.008（1枚目も含む）を加算します。
* 200以外のレスポンス（パラメーターエラー、モデレーションによるブロック）は課金されません。
* 実際の課金額は[呼び出しログ](https://docs.laozhang.ai/en/faq/call-logs.md)で確認できます。

> [!WARNING]
>
> **レイヤー分解は、返した画像1枚ごとに課金されます。枚数を `max_images` で制限してください。**
>
> * 背景も1枚に数えます。6枚が返ると 6 × \$0.035 + \$0.008 = \$0.218 です。
> * `max_images` を省略すると上限は30枚で、30枚が返れば\$1.058です。
> * クライアントのタイムアウトでは処理は止まりません。サーバー側で完了していれば課金されるため、再送する前に呼び出しログを確認してください。

## よくある質問

### Seedream 5.5のモデルIDは？

`seedream-5-5-261028` です。BytePlusでの名前 `dola-seedream-5-5-261028` もそのまま使え、料金は同じです。どちらで呼び出しても、レスポンスの `model` には `dola-seedream-5-5-261028` が入ります。

### Seedream 5.5 APIは1枚いくらですか？

出力画像1枚\$0.035です。`1K`、`1.5K`、`2K` で料金は変わりません。参照画像を使う場合は1枚ごとに\$0.008が加わり、具体例は[料金](#料金)の表にあります。最新の価格は[AIモデルのAPI料金一覧](https://docs.laozhang.ai/ja/models.md)で確認できます。

### fastモードは使えますか？

使えません。Seedream 5.5の `optimize_prompt_options.mode` は `standard` だけです。

`fast` を送るとHTTP 400が返り、メッセージに `must be standard for Seedream 5.5` が含まれます。このリクエストは課金されません。Seedreamで `fast` を使えるのは5.0 Proと4.0だけです。

### Seedream 5.5で4K画像は出せますか？

出せません。最大は総ピクセル数4,624,220（`2048x2048` 程度）で、`3K` と `4K` は指定できません。より大きい画像には別のバージョンを使います。

* 4K：`seedream-4-5-251128` または `seedream-4-0-250828`
* 3K：`seedream-5-0-260128`

各バージョンのサイズの範囲は[Seedreamのサイズとバージョン](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/seedream-image.md#size-に使える値と4kの可否)にあります。

### 1回のリクエストで複数枚を生成できますか？

レイヤー分解を除き、1回のリクエストで返る画像は1枚です。Seedream 5.5は連続生成（`sequential_image_generation`）に対応していないため、複数枚が必要ならリクエストを複数回送ってください。関連する画像をまとめて生成する連続生成は、[Seedream 5.0、4.5、4.0](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/seedream-image.md)で使えます。

### BytePlusのアカウントは必要ですか？

不要です。LaoZhang APIの `default` グループのキーだけで呼び出せます。課金方式は従量優先（推奨）か回数課金を選んでください。

### 結果のURLはいつまで有効ですか？

BytePlusによると、画像のURLは24時間有効です。受け取ったらすぐにダウンロードしてください。レスポンス内で画像を受け取りたいときは、`response_format` を `b64_json` にします。`save_seedream.py` はどちらの形式も保存できます。

## 関連ドキュメント

* [Seedream API](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/seedream-image.md)：Seedream 5.0 Flash、5.0 Pro、5.0、4.5、4.0の使い方と料金
* [画像APIの比較](https://docs.laozhang.ai/ja/api-capabilities/image-generation-guide.md)：Seedreamとほかの画像モデルの選び方
* [Images API](https://docs.laozhang.ai/ja/api-reference/images.md)：共通のリクエストとレスポンスの形式
* [AIモデルのAPI料金一覧](https://docs.laozhang.ai/ja/models.md)：現在の価格とグループ
* [呼び出しログ](https://docs.laozhang.ai/en/faq/call-logs.md)：リクエストごとのモデルと課金額の確認

## 参考資料

* [BytePlus ModelArk 画像生成API](https://docs.byteplus.com/en/docs/ModelArk/1541523)：リクエストパラメーター、`size` の範囲、`background`、レイヤー分解（2026年11月13日確認）
* [BytePlus ModelArk モデル一覧](https://docs.byteplus.com/en/docs/modelark/model-list)：Seedream 5.5のモデル名


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