# Seedream 5.5 vs GPT Image 2.6｜AI画像編集・画像生成・API料金を比較

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Yifei

腕時計の写真の連続編集、縦長への画像拡張、写真風の画像生成、2言語ポスターの作例から、Seedream 5.5とGPT Image 2.6の違いを見ていきます。出力形式とAPI料金も比較します。

## Seedream 5.5とGPT Image 2.6とは？

### Seedream 5.5

ByteDanceは2026年11月9日にSeedream 5.5を公開しました。文章からの画像生成と、既存の画像の編集に対応しています。一番の価値は画像編集にあります。画像をアップロードして一部の色を変えるよう指示したり、被写体を切り抜いて別のレイアウトで使う透過素材にしたりできます。普段はPhotoshopで行う作業の一部を任せられます。ByteDanceは、Jimeng（即夢）、Doubao（豆包）、Doubao Work、Volcano Engine Arkの体験センターで試せると発表しました。 [ByteDanceの発表](https://seed.bytedance.com/zh/blog/more-realistic-images-more-stable-editing-across-100-rounds-introducing-seedream-5-5)

### GPT Image 2.6

OpenAIは2026年11月4日にChatGPT Images 2.6を公開しました。APIでは2種類のモデルが提供されています。**Sunburst**は細部の描写が必要な生成や編集に向いています。**Flare**は下書きを短時間で作る用途に向いています。どちらも参考画像を使った生成や既存画像の編集に対応し、変更したい箇所を印で示せます。APIでは、画像の構成に影響する複雑さ（complexity）と、細部の描写に影響する品質（quality）を個別に指定できます。 [OpenAIの発表](https://openai.com/index/introducing-images-2-6/) · [GPT Image 2.6のプロンプトガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting)

## Seedream 5.5とGPT Image 2.6の機能比較

Seedream 5.5とGPT Image 2.6の機能比較表

| 比較項目     | Seedream 5.5                                             | GPT Image 2.6                                              |
| -------- | -------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| 画像編集     | 編集を重ねても元の画像の細部を保てるよう設計されています。                            | 細部の編集にはSunburst、短時間で何案も試すならFlare。どちらも画像上に印を付けて編集箇所を指定できます。 |
| 文字とレイアウト | ByteDanceは、小さな中国語の文字が密集した作例と、中国語と英語を組み合わせたレイアウトを公開しています。 | レイアウトに応じて、品質と複雑さを個別に設定できます。                                |
| 出力形式     | RGBAで直接出力でき、透明や半透明の素材を作れます。                              | 透過PNGやWebPに対応。APIではSVGも生成できます。GIF出力にはプロジェクトのアクセス権が必要です。    |
| 試せるサービス  | Jimeng、Doubao、Doubao Work、Volcano Engine Arkの体験センター      | ChatGPT、Codex、OpenAI Images API                            |
| API料金    | BytePlusの初回購入特典は1枚あたり0.02米ドルから。通常料金は未確認です。               | どちらのモデルも、テキスト入力、画像入力、画像出力にそれぞれトークン単位で課金されます。               |

[ByteDanceのモデルページ](https://seed.bytedance.com/zh/seedream5_5) · [BytePlusの製品ページ](https://www.byteplus.com/en/product/Seedream) · [OpenAIの画像生成ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)

## 腕時計の写真を100回編集すると、背景はどう変わる？

Alisa Qianは、同じ腕時計の写真を3つのモデルに渡しました。毎回、前の出力を入力に使い、表示時刻を1秒進めるよう指示しています。元の時刻は16:30:46です。手首、パッケージ、ケーブルに注目すると、編集を重ねたときの変化を比較できます。 [Alisa Qianの元動画](https://x.com/alisaqqt/status/2119805701300408634)

![編集前。3モデルとも同じ腕時計の写真から始まります。](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5/alisa-watch-start.jpg)

編集前。左からSeedream 5.5、GPT Image 2.5、GPT Image 2.6。

![50回目。Seedreamにはパッケージとケーブルが残り、GPTの2枚では背景の広い範囲が別の色に置き換わっています。](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5/alisa-watch-middle.jpg)

50回目。Seedreamの画像では背景のパッケージが見分けられます。GPTの2枚では広い範囲が別の色に置き換わっています。

![100回目。Seedreamは手首とテーブルを残し、GPT Image 2.6は腕時計のアップになっています。](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5/alisa-watch-end.jpg)

100回目。Seedream 5.5とGPT Image 2.6はともに16:32:26を表示しています。Seedreamは元の構図を保ち、GPT Image 2.6は腕時計のアップに変わっています。動画では「GPT Image 2.6」とだけ記されており、モデルの種類までは示されていません。

ラベル、背景、構図が確定済みの商品写真なら、私ならまずSeedream 5.5で一部を変更し、ほかの箇所を元画像と見比べます。変更対象を明確にしたい場合は、画像に印を付けて指示できるGPT Image 2.6が便利です。似たカップが2つ写っているなら、色を変えたい方を丸で囲んで、新しい色を指定します。 [OpenAIの画像上に印を付ける編集ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#guide-an-edit-with-markup)

### 画像を拡張したときに何が残るかを見る

DrSadekは、同じ横長の画像を両モデルで縦長の9:16に拡張しました。どちらの出力も中央の人物の上下に余白を描き足しています。Seedream 5.5は中央の人物を大きく見せ、周囲にいる2人の顔の一部が画面外に出ています。GPT Image 2.6は、左右の場面をより広く残しています。この作例で、周りの人物も見せたい縦長のカバーを作るなら、GPT Image 2.6の出力が適しています。 [DrSadekの元画像と両モデルの出力](https://x.com/DrSadek_/status/2119809560038772808)

![DrSadekが使った横長の元画像](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5-vs-gpt-image-2-6/dr-original.png)

DrSadekが提供した元画像。

![Seedream 5.5で9:16に拡張した画像](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5-vs-gpt-image-2-6/dr-seedream.jpg)

Seedream 5.5で縦長に拡張した結果。

![GPT Image 2.6で9:16に拡張した画像](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5-vs-gpt-image-2-6/dr-gpt.jpg)

GPT Image 2.6で縦長に拡張した結果。

## 画像生成で比べる自然な光と2言語レイアウト

### 同じプロンプトで写真風の画像を生成

GENELは、夕方の日本の惣菜店を自然なスナップ写真風に描くよう、同じ日本語のプロンプトを3つのモデルに入力しました。店主はガラスのカウンターの奥に立ち、店内の寒色の照明と、通りから差し込む暖色の夕日が写っています。左がSeedream 5.5、中央がGPT Image 2.6 Sunburstです。 [GENELの元画像とプロンプト](https://x.com/genel_ai/status/2119786434567827504)

![惣菜店を写した写真風の画像3点。左からSeedream 5.5、GPT Image 2.6 Sunburst、Nano Banana 2.1。](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5-vs-gpt-image-2-6/genel-deli.jpg)

GENELによる比較。画像全体と、顔やガラスの反射の拡大を掲載。

Seedream 5.5では、ガラスのカウンターに暖色の光が広がり、店主の顔の明るい部分も柔らかく見えます。Sunburstでは、ガラスの縁に強く反射する箇所があり、店主の目元の質感も細かく描かれています。この作例では、Seedreamの光の描写の方が好みです。反射やハイライトが柔らかく、街で撮ったスナップ写真に近く見えるためです。

### 同じプロンプトで2言語のポスターを生成

Oryliaは、中国語と英語を使った展覧会のポスターを、同じプロンプトでSeedream 5.5とGPT Image 2.6 Flareに生成させました。中国語と英語のタイトル、会期、開場時間、入場料をそれぞれ1回ずつ載せるよう指示しています。下の画像は各モデルの最初の出力で、いずれも1776 × 2368ピクセルです。Flareでは品質を中、複雑さを高に設定しています。 [Oryliaの比較](https://orylia.ai/ai-models/seedream-5-5) · [リクエストと元画像](https://orylia.ai/research/seedream-55-study.json)

![Seedream 5.5で生成したOryliaの2言語の展覧会ポスター](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5-vs-gpt-image-2-6/bb8f1654-5c9c-4954-b9b1-b530e488715c.webp)

Seedream 5.5。Oryliaによる最初の出力。

![GPT Image 2.6 Flareで生成したOryliaの2言語の展覧会ポスター](https://offloop.org/editorial/seedream-5-5-vs-gpt-image-2-6/ac295499-6f59-4463-b1f6-83a159dc7c2e.webp)

GPT Image 2.6 Flare。Oryliaによる最初の出力。

どちらの画像にも「形与光」「设计展览」と128人民元の入場料が入っています。Seedream 5.5は英語の見出し、会期、開場時間をそれぞれ2行に分けています。Flareはそれぞれを1行に収め、都市名を下部に配置しています。会期と開場時間を各1行に収めたい場合、この作例ではFlareの出力がレイアウトに合っています。

QuantSlantは、Seedream 5.5と高品質設定のSunburstに、同じポーランド語のプロンプト5件を入力しました。全389文字のうち、Seedream 5.5の誤りは2件、Sunburstの誤りは1件でした。ByteDanceが発表した中国語と英語の評価で比較に使ったのはGPT Image 2.5 Sunburstです。中国語のポスター用にモデルを選ぶなら、実際に載せる文面で試作し、見出し、開場時間、入場料を一つずつ確認します。 [QuantSlantの比較結果](https://quantslant.com/seedream-5-5-features-pricing-benchmarks/) · [ByteDanceの発表](https://seed.bytedance.com/zh/blog/more-realistic-images-more-stable-editing-across-100-rounds-introducing-seedream-5-5)

## 透過素材、SVG、GIF

Oryliaが提供するSeedream 5.5のレイヤー分離ツールは、ポスターを背景と複数の透過レイヤーに分けられます。作例では、見出しとイラスト1点が同じレイヤーに残り、まとめて別のレイアウトへ移せます。GPT Image 2.6もアルファチャンネル付きのPNGまたはWebPを書き出せるため、切り抜いた被写体を別の背景に重ねられます。 [Seedream 5.5のモデルページ](https://seed.bytedance.com/zh/seedream5_5) · [OpenAIの背景透過ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting) · [Oryliaのレイヤー分離の作例](https://orylia.ai/ai-models/seedream-5-5)

Web用のアイコンやイラストに編集可能なベクターパスが必要なら、GPT Image 2.6 APIでSVGを生成できます。必要なアクセス権があるプロジェクトでは、短いループアニメーション用にGIFも生成できます。 [OpenAIの画像生成ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)

## 生成速度とAPI料金

OpenAIによると、Flareは低品質設定で約6秒で画像を生成できます。Oryliaの2言語ポスターの比較では、最初の出力にSeedream 5.5が27秒、Flareが37秒かかりました。Flareは品質を中、複雑さを高に設定しており、Oryliaの計測には結果の取得確認と通信の待ち時間が含まれています。OpenAI APIで下書きを一括生成するなら、まずFlareを使い、納品時のサイズと品質設定で待ち時間を見積もります。 [OpenAIの発表](https://openai.com/index/introducing-images-2-6/) · [Oryliaの比較結果](https://orylia.ai/ai-models/seedream-5-5)

**Seedream 5.5**は、BytePlusの初回購入特典で1枚あたり0.02米ドルから利用でき、クレジットの有効期間は30日です。IT Homeは、正方形の2K画像1枚を編集する料金の一例として約0.28人民元と報じています。11月10日時点で、確認したVolcano Engine ArkとBytePlusの公開資料に、5.5の通常の従量課金単価は掲載されていませんでした。 [BytePlusの製品ページ](https://www.byteplus.com/en/product/Seedream) · [Volcano Engine Arkの料金](https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/docs/model-pricing.md) · [BytePlusの料金](https://docs.byteplus.com/docs/en/modelark/model-pricing.md) · [IT Homeの報道](https://www.ithome.com/1/024/379.htm)

**GPT Image 2.6**の料金はSunburstとFlareで共通です。100万トークンあたり、テキスト入力は5米ドル、画像入力は8米ドル、画像出力は30米ドルです。複数の案を作り、編集も何度か重ねるなら、すべてのリクエストにかかった費用を合計し、採用した画像の枚数で割ると、使える画像1枚あたりの費用を算出できます。 [OpenAI APIの料金](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)

## 用途別の選び方

* **確定済みの画像を繰り返し編集するなら**、まずは**Seedream 5.5**を試します。商品の形やラベル、背景がすでに確定している場合に適しています。
* **OpenAI APIで細部を編集したり、複雑なレイアウトを作ったりするなら**、まずは**GPT Image 2.6 Sunburst**を試します。似たものが同じ画像に写っている場合は、変更したい箇所に印を付けます。
* **OpenAI APIで下書きをすばやく作るなら**、まずは**GPT Image 2.6 Flare**を試します。最終版に細かな描写が必要になったら、Sunburstに切り替えます。
* **編集可能なSVGや短いGIFが必要なら**、**GPT Image 2.6 API**を使います。GIF出力にはプロジェクトのアクセス権が必要です。

## よくある質問

### 画像編集にはSeedream 5.5とGPT Image 2.6のどちらが向いていますか？

同じ画像の一部を何度か修正する場合は、Seedream 5.5から試します。横長の画像を縦長にするなら、人物や背景のどの部分が各出力に残るかを見比べてください。

### GPT Image 2.6のSunburstとFlareの違いは？

Sunburstは細かな描写や精密な編集に向いています。Flareは短時間で複数の案を試す用途に向いています。出力と待ち時間を比べる場合は、同じプロンプト、サイズ、品質設定を使います。

### どちらのモデルも背景を透過できますか？

はい。納品前に実際に使う背景に画像を重ね、ガラスや透ける布、輪郭がぼけた影などの半透明部分を確認してください。

### Seedream 5.5とGPT Image 2.6はどちらが安いですか？

同じ作業を同じ出力サイズで行い、画像生成、編集、再試行を含めて比較してください。Seedreamの初回購入価格は対象パックに適用されます。GPT Image 2.6は使用したトークン数に応じて課金されます。

### ByteDanceが公開した比較にはGPT Image 2.6が使われていますか？

ByteDanceは発表で、比較対象のOpenAIモデルをGPT Image 2.5 Sunburstと記載しています。この記事のGPT Image 2.6との比較は、それぞれのクリエイターが公開した作例に基づいています。

## 関連記事

* [Seedream 5.5とは？](https://offloop.org/ja/learn/seedream-5-5)

## 参考資料

* [\[1\] ByteDanceの発表](https://seed.bytedance.com/zh/blog/more-realistic-images-more-stable-editing-across-100-rounds-introducing-seedream-5-5)
* [\[2\] OpenAIの発表](https://openai.com/index/introducing-images-2-6/)
* [\[3\] GPT Image 2.6のプロンプトガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-prompting)
* [\[4\] ByteDanceのモデルページ](https://seed.bytedance.com/zh/seedream5_5)
* [\[5\] BytePlusの製品ページ](https://www.byteplus.com/en/product/Seedream)
* [\[6\] OpenAIの画像生成ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation)
* [\[7\] Alisa Qianの元動画](https://x.com/alisaqqt/status/2119805701300408634)
* [\[8\] OpenAIの画像上に印を付ける編集ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation#guide-an-edit-with-markup)
* [\[9\] DrSadekの元画像と両モデルの出力](https://x.com/DrSadek_/status/2119809560038772808)
* [\[10\] GENELの元画像とプロンプト](https://x.com/genel_ai/status/2119786434567827504)
* [\[11\] Oryliaの比較](https://orylia.ai/ai-models/seedream-5-5)
* [\[12\] リクエストと元画像](https://orylia.ai/research/seedream-55-study.json)
* [\[13\] QuantSlantの比較結果](https://quantslant.com/seedream-5-5-features-pricing-benchmarks/)
* [\[14\] Volcano Engine Arkの料金](https://ark.volcengine.com/region:cn-beijing/docs/model-pricing.md)
* [\[15\] BytePlusの料金](https://docs.byteplus.com/docs/en/modelark/model-pricing.md)
* [\[16\] IT Homeの報道](https://www.ithome.com/1/024/379.htm)
* [\[17\] OpenAI APIの料金](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)

2026年11月10日更新