Seedream 5.5 공식 API 가격 발표: 이미지 생성 0.13위안부터, 연속 이미지 수정과 레이어 분리는 각각 얼마인가요?

작성자 주석: 화산팡저우(火山方舟)의 2026-11-12 인민폐 표준 가격을 기준으로 Seedream 5.5의 이미지 생성, 연속 이미지 수정, 레이어 분리 세 가지 작업의 실제 비용을 분해하고, 5.0 Pro·Flash와 항목별로 비교합니다.

바이트댄스 Seed는 2026년 11월 9일 Seedream 5.5를 발표했습니다. 화산팡저우가 11월 12일 업데이트한 《모델 가격》에는 인민폐 기준 표준 견적이 나와 있습니다: 입력 이미지 0.05위안/장, 저화소 구간 출력 0.13위안/장, 고화소 구간 출력 0.23위안/장. 2K 정사각 이미지에 참조 이미지 1장을 쓰는 편집은 약 0.28위안이고, 이전 세대 5.0 Pro의 동일 작업은 0.60위안입니다.

이 글은 단가만 옮겨 적은 가격 요약이 아닙니다. 100라운드를 연속으로 수정하거나, 한 번에 99개 레이어를 분리하는 — 이런 새 기능의 청구서는 모두 장당 누적되는 구조라서, “한 장 0.23위안”만 기억하면 예산을 크게 과소평가하기 쉽습니다. 이 글에서는 세 가지 대표 작업을 따로 계산하고, 각 사례마다 입력 장수, 출력 장수, 화소 구간, 과금 공식을 명시합니다.

핵심 가치: 이 글을读完… 아니, 이 글을 다 읽고 나면 여러분은 자신의 업무 흐름에 맞춰 Seedream 5.5의 전체 작업 비용을 추정할 수 있고, 어떤 상황에서 5.5를 쓰고 어떤 상황에서 5.0 Pro나 Flash가 더 경제적인지 판단할 수 있습니다.

한 줄 요약: Seedream 5.5의 비용은 입력 이미지 수, 실제 출력 이미지 수, 그리고 출력 이미지 한 장당 화소 구간이 함께 결정합니다. 연속 편집은 라운드마다 누적되고, 레이어 분리는 원본 이미지에 더해 모든 레이어를 한 장씩 계산합니다.

To know: 이 글을 읽는 데 필요한 5가지 용어

• 화소 구간: 출력 이미지 한 장의 “가로 × 세로” 총 화소 수로 나뉘는 과금 구간입니다. 261만 화소 이하는 저구간, 261만 화소를 넘고 463만 화소 이하는 고구간입니다.
• 다중 라운드 편집: 이전 라운드에서 생성한 이미지를 다음 라운드의 입력 이미지로 삼아 차례로 수정하는 방식입니다. 매 라운드가 새로운 과금 호출입니다.
• 레이어 분리: 완성된 이미지 한 장을 원본 이미지 한 장과, 인물·사물·텍스트처럼 따로 쓸 수 있는 여러 요소 레이어로 나누는 작업입니다.
• IPM: Images Per Minute, 분당 출력 이미지 수를 제한하는 지표로, 인민폐 과금과는 별개입니다.
• API: 프로그램이 서비스를 호출할 수 있도록 해주는 인터페이스입니다. 이 글의 모든 가격은 화산팡저우 API의 사용량 기준 표준가이며, BytePlus 프로모션 패키지와 제3자 플랫폼의 달러 표시 가격은 포함하지 않습니다.

Seedream 5.5 공식 API 가격: 이미지 한 장은 얼마일까?

Volcano Ark(화산방주) 공식 가격표(2026-11-12 업데이트, 모델 doubao-seedream-5-5)에 따르면, Seedream 5.5는 ‘입력 이미지 + 출력 이미지’ 방식의 이미지 과금 모델을 사용해요. 공개된 규칙에 따르면 텍스트 프롬프트의 토큰은 별도로 과금하지 않아요.

단일 요청의 일반 공식은 다음과 같아요:

1회 비용 = 입력 이미지 장수 × 0.05 + 각 실제 출력 이미지에 해당하는 등급 단가의 합계

한 가지 특히 유의할 점이 있어요. ‘2K’는 크기 등급의 이름일 뿐, 고정된 2048×2048을 의미하지 않아요. 가로·세로 크기를 지정할 때 총 픽셀의 하한은 921600, 상한은 약 4624220이며, 가로세로 비율은 1:16에서 16:1 사이로 제한돼요. 과금 등급을 판단할 때는 요청에 적힌 등급 이름이 아니라 실제 출력된 픽셀 총수를 봐야 해요.

Seedream 5.5 이미지 생성 비용: 한 장의 이미지에서 배치 생성까지

일반적인 이미지 생성은 세 가지 경우로 나뉘어요. 순수 텍스트-이미지 변환, 단일 참조 이미지 편집, 다중 참조 이미지 융합(최대 참조 이미지 10장)이에요. 세 가지의 차이는 입력 비용에만 있고, 출력 비용은 픽셀 등급에 따라 결정돼요.

위 내용은 모두 요청 한 번에 이미지 1장이 성공적으로 출력된다고 가정한 거예요. 참조 이미지가 많아질수록 입력 비용의 비중이 높아지는 걸 알 수 있어요. 참조 이미지 10장을 쓰는 2K 작업에서는 입력 비용 0.50위안이 이미 출력 비용 0.23위안의 두 배를 넘어요.

배치 시나리오도 계산하기 쉬워요. 참조 이미지 없이 2K 텍스트-이미지 변환을 100회 실행하면 이론 비용은 100 × 0.23 = 23위안이에요. 단일 참조 이미지로 2K 편집을 100회 실행하면 이론 비용은 100 × 0.28 = 28위안이에요. 두 수치 모두 실패 재시도 비용과 서드파티 플랫폼의 부가 비용은 포함하지 않아요.

Seedream 5.5 이미지 생성 비용의 실측 참고

서드파티 플랫폼 Segmind는 11월 11일에 36회 과금 생성의 청구 내역을 공개했는데, 총액은 약 1.70달러였어요. 하지만 이는 Segmind 플랫폼의 달러 가격이라 화산방주(火山方舟)의 위안화 표준 가격과 직접 환산해 비교할 수는 없고, “참조 이미지가 많을수록, 크기가 클수록 1회 비용이 높아진다”는 추세를 이해하는 데만 활용할 수 있어요.

Seedream 5.5 연속 이미지 편집 비용: 한 번 더 편집할 때마다 얼마가 들까요?

Seedream 5.5의 핵심 셀링 포인트 중 하나는 공식 데모에서 같은 이미지를 100회 연속 편집했다는 점이에요. 여기서 분명히 해둘 점은 100회가 하나의 API 요청으로 100번 수정을 수행한다는 뜻은 아니라는 거예요. 실제 방식은 이전 회차의 출력을 다음 회차의 입력으로 사용하는 것이고, 각 회차는 독립적으로 과금되는 호출이에요.

계산 전제는 매회 입력 이미지 1장, 성공 출력 2K 정사각형 이미지 1장(고품질)이며, 1회 비용은 0.05 + 0.23 = 0.28위안이에요.

두 열의 차이는 “5.5로 초기 이미지를 먼저 생성해야 하는지”에서만 발생해요. 1.5K 저해상도 출력으로 바꾸면 1회 비용이 0.18위안으로 낮아지고, 10회 누적 비용은 1.80위안이 돼요.

장기 편집의 품질상 이점은 누적 비용과 함께 평가해야 해요. Segmind는 상품 이미지 한 장으로 12회 연속 편집을 진행했는데, 배경 영역에는 눈에 띄는 픽셀 변화가 없었지만 이미지 전체가 점차 어두워졌고, 12회차는 2회차 대비 평균 약 5.1개 색상 레벨 차이를 보였어요. 즉, 횟수가 많다고 무조건 좋은 건 아니며, 어느 단계에 이르면 기본 이미지를 다시 생성하는 편이 계속 수정을 덧붙이는 것보다 비용도 아끼고 더 안정적일 수 있어요.

Seedream 5.5 레이어 분리 비용: 왜 이미지 한 장 가격이 아닐까요?

레이어 분리는 가장 쉽게 과소평가하는 작업이에요. Seedream 5.5로 레이어를 분리할 때는 기본 이미지와 각 레이어를 모두 장당으로 과금하고, 입력한 원본 이미지에는 0.05위안이 별도로 부과돼요. “최대 99개 레이어”라는 표현이 “0.23위안으로 99개 레이어를 분리한다”는 뜻은 절대 아니에요.

계산식: 분리 비용 = 0.05 × 1 + 실제 출력 이미지 각각(기본 이미지 포함)의 티어 단가 합계.

이 두 열은 ‘모든 출력이 같은 티어에 속하는’ 경계 시나리오예요. 공식 문서에서는 같은 분리 요청 안에서도 각 레이어가 서로 다른 픽셀 티어에 속할 수 있다고 분명히 설명해요. 그래서 실제 청구 금액은 이미지마다 하나씩 더해 계산해야 해요.

max_images와 실제 과금 수량의 차이

layer_decomposition_options.max_images는 출력 수 상한으로, 값은 2에서 100까지이며 기본값은 30(기본 이미지 포함)이에요. 이 값이 곧 모델이 반드시 그만큼 반환한다는 뜻은 아니에요. 과금은 실제로 성공적으로 생성된 이미지 수량만 기준으로 정산돼요.

공식 문서에 소개된 두 사례를 보면 이 차이가 분명하게 드러나요.

• 산림 동물 일러스트: max_images를 40으로 설정했지만 실제로는 기본 이미지 1장 + 동물 투명 레이어 32장, 총 33장을 반환했어요.
• 포스터 레이어 분리: max_images를 15로 설정했고 실제로 13장(기본 이미지 1장 + 레이어 12장)을 반환했는데, 그중 텍스트 레이어 9개에 대한 OCR 결과도 함께 반환됐어요.

포스터 사례를 가지고 혼합 티어 비용을 한번 계산해 볼게요. 13장 중 8장이 저티어, 5장이 고티어라고 가정하면 비용은 0.05 + 8 × 0.13 + 5 × 0.23 = 2.24위안이에요. 이 계산은 작성자가 공식 반환 수량을 바탕으로 구성한 예시이고, 각 레이어의 실제 크기 배분은 공식 청구 데이터가 아니에요.

또한 max_images는 IPM 레이트 리밋의 사전 차감 한도에 영향을 주고, 요청이 완료되면 실제 생성 수량에 맞춰 초과 차감된 부분을 돌려줘요. 레이트 리밋 한도와 위안화 비용은 서로 별개의 개념이니 혼동하면 안 돼요.

Seedream 5.5와 5.0 Pro, Flash 비교: 어느 버전이 더 가성비일까?

화산방주 가격표에 따르면 5.0 Pro는 일반 이미지 생성과 레이어 분리에 서로 다른 출력 가격을 적용하고, 5.0 Flash는 출력 이미지에 통일된 단가를 적용해요. 아래 표에서 두 작업 유형을 함께 비교해볼게요.

5.0 Pro 비교 분석: 일반 단일 이미지 생성에서는 5.5의 우위가 분명해요. 2K 단일 참조 이미지 편집은 0.60위안에서 0.28위안으로 낮아져 약 53.3% 인하했어요. 다만 두 세대의 입력 과금 규칙이 달라서 참조 이미지가 많을수록 차이는 줄어들어요. 참조 이미지 10장을 사용하는 2K 작업에서는 Pro가 0.18 + 0.60 = 0.78위안, 5.5가 0.73위안으로 거의 비슷해요. 눈여겨볼 점은 Pro의 레이어 분리 단가(0.15/0.30)가 자체 일반 이미지 생성 가격보다 낮지만, 여전히 5.5보다는 높다는 거예요.

5.0 Flash 비교 분석: Flash는 17장 이하의 레이어 분리 작업에서 비용이 가장 낮아요. 특히 고픽셀 레이어는 모두 0.12위안으로 정산돼요. 하지만 최대 16개 레이어까지만 분리할 수 있고, OCR도 지원하지 않아요. 포스터에서 텍스트 내용, 색상, 유사한 글꼴을 인식해야 하거나 이미지 요소가 16개를 넘는다면 5.5를 선택할 수밖에 없어요.

💡 선택 가이드: 간단한 레이어 분리나 요소가 16개 미만인 경우 Flash를, 일반 이미지 생성과 편집에는 5.5를 선택하세요. 복잡한 레이어 분리나 OCR이 필요하면 5.5만 선택할 수 있어요. 다른 이미지 모델도 함께 평가 중이라면 APIYI apiyi.com 같은 통합 플랫폼에서 동일한 API 세트로 비교 테스트를 해볼 수 있어요. 구체적으로 사용 가능한 모델과 가격은 플랫폼 콘솔을 기준으로 확인하세요.

Seedream 5.5 대량 생성 시 예산은 어떻게 관리할까요?

통합 비용 공식

5.5 공식 종량제 가격에 적용되며, 저장 비용, 인건비, 제3자 서비스 비용은 포함하지 않아요:

C = 0.05 × N_in + 0.13 × N_low + 0.23 × N_high

여기서 N_in은 입력 이미지의 과금 장수이고, N_low와 N_high는 각각 저등급과 고등급의 성공 출력 장수예요. 예를 들어 100개 상품 각각에 2K 단일 참조 이미지 편집 성공 3회가 필요하다고 하면, 총 300회 과금 호출이 발생하고 비용은 300 × 0.28 = 84위안이에요.

usage 필드로 실제 과금 계산하기

화산방저우(火山方舟)는 성공적으로 생성된 이미지에만 요금을 부과한다고 설명해요. API 응답에는 비용 계산에 바로 쓸 수 있는 필드가 몇 개 있어요:

• usage.input_images: 이번 요청의 입력 이미지 수.
• usage.generated_images: 성공적으로 생성된 이미지 수.
• data[].size: 각 출력의 실제 크기로, 픽셀 등급을 판단할 때 사용해요.
• data[].z_index: 레이어 분리에서 배경 이미지와 각 레이어를 구분해요.
• usage.output_tokens: 이미지에 대응하는 토큰 통계예요. 이 값을 텍스트 모델 단가에 곱해서 계산하면 안 돼요.

아래는 OpenAI 호환 인터페이스로 요청을 보내고 usage를 읽는 최소 호출 예시예요:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스
)

resp = client.images.generate(
    model="YOUR_IMAGE_MODEL",  # 콘솔에 실제 등록된 모델명을 기준으로 해요
    prompt="一只坐在窗边的橘猫，柔和午后光线",
    size="2048x2048"
)
print(getattr(resp, "usage", None))

from openai import OpenAI

INPUT_PRICE = 0.05
LOW_PRICE, HIGH_PRICE = 0.13, 0.23
LOW_LIMIT, HIGH_LIMIT = 2_610_000, 4_630_000

def tier_price(width: int, height: int) -> float:
    """단일 출력의 총 픽셀 수에 따라 Seedream 5.5 공식 등급 단가(위안)를 반환"""
    pixels = width * height
    if pixels <= LOW_LIMIT:
        return LOW_PRICE
    if pixels <= HIGH_LIMIT:
        return HIGH_PRICE
    raise ValueError("超出 Seedream 5.5 支持的输出像素范围")

def estimate_cost(input_images: int, output_sizes: list[str]) -> float:
    """input_images: 입력 이미지 장수; output_sizes: 예를 들어 ["2048x2048", "1024x768"]"""
    cost = input_images * INPUT_PRICE
    for s in output_sizes:
        w, h = map(int, s.lower().split("x"))
        cost += tier_price(w, h)
    return round(cost, 2)

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI OpenAI 호환 인터페이스
)

resp = client.images.generate(
    model="YOUR_IMAGE_MODEL",
    prompt="电商白底商品图,一双白色运动鞋",
    size="2048x2048"
)

sizes = [getattr(d, "size", "2048x2048") for d in resp.data]
print("本次估算费用(元):", estimate_cost(0, sizes))

# 포스터 레이어 분리 혼합 등급 예시: 입력 1장, 저등급 8장 + 고등급 5장
demo = ["1024x1024"] * 8 + ["2048x2048"] * 5
print("拆层示例(元):", estimate_cost(1, demo))  # 2.24

🚀 빠른 시작: 과금 로직을 먼저 검증한 뒤 프로덕션에 연결하고 싶다면, APIYI apiyi.com에서 가입해 무료 테스트 크레딧을 받은 다음, 위의 추정 함수로 실제 반환된 크기와 대조해 청구 내역을 확인해 보세요. 채널마다 모델명과 단가가 화산방저우와 다를 수 있으니, 플랫폼에 표시된 값을 기준으로 하는 게 좋아요.

4가지 비용 절감 방법

1. 필요에 따라 max_images 설정: 레이어를 분리하기 전에 화면의 실제 요소 수를 먼저 판단하세요. 기본 상한인 30장을 그대로 두면 자잘한 레이어가 너무 많이 생길 수 있어요.
2. 꼭 필요할 때만 상위 등급 사용: 소셜 미디어용 이미지나 초안에는 1.5K 하위 등급을 쓰면 한 장당 0.10위안을 아낄 수 있어요.
3. 비효율적인 재시도 줄이기: “반드시 유지해야 할 내용”을 프롬프트에 적어 두세요. Segmind 테스트에서 모델이 새로운 요구 사항을 충족하려고 상품 구조를 바꾸는 경우가 발견됐는데, 재작업은 곧 비용이에요.
4. 최종 전달 비용 추적: “호출당 비용”과 “최종 전달 가능 이미지당 비용”을 함께 집계하세요. 후자에는 재시도와 수동 수정 비용이 포함되어야 해요.

자주 묻는 질문 FAQ

Seedream 5.5 가격 핵심 요약 Key Takeaways

• 기본 단가: 입력 ¥0.05/장, 출력 기본 등급 ¥0.13, 고급 등급 ¥0.23/장.
• 이미지 생성 비용: 2K 텍스트-이미지 변환 ¥0.23, 참조 이미지 1장 편집 ¥0.28, 참조 이미지 10장 ¥0.73.
• 연속 이미지 수정: 2K 기준 라운드당 ¥0.28, 처음부터 생성한 뒤 10라운드 수정 시 총 ¥3.03.
• 레이어 분리: 배경 이미지와 각 레이어를 장당 과금, 100장까지 분리하면 최대 약 ¥23.05.
• max_images: 상한과 레이트 리밋 선차감 기준일 뿐, 실제 출력 수에 따라 과금돼요.
• 버전 선택: 레이어가 적으면 Flash, 복잡한 레이어 분리와 OCR은 5.5.
• 테스트 제안: APIYI apiyi.com 무료 한도로 먼저 소량 배치를 돌려 청구서를 확인한 뒤 물량을 늘리세요.

요약: Seedream 5.5 이미지당 가격을 작업당 가격으로 환산하기

Seedream 5.5의 가격 결론은 세 문장으로 압축할 수 있어요:

1. 일반 이미지 생성은 계산이 간단해요: 입력 장수에 0.05를 곱하고 출력 등급 단가만 더하면 돼요.
2. 연속 이미지 수정은 라운드 수에 달려 있어요: 매 라운드가 완전한 입력+출력이라 100라운드면 28위안이에요.
3. 레이어 분리는 실제 출력 수와 등급에 달려 있어요: 배경 이미지와 모든 레이어를 장당 합산해야 해서 예산 초과가 가장 쉬운 부분이에요.

개발자라면 모델을 비교할 때 장당 견적만 보지 말고 전체 워크플로 기준으로 예산을 잡아야 해요. 상품 이미지 한 장을 생성하고, 3라운드 수정한 뒤, 레이어를 분리해 전달하기까지 총 얼마가 드는지를 따져보는 거죠. 이 기준으로 5.5, 5.0 Pro, Flash를 비교하면 선택이 훨씬 명확해져요.

APIYI apiyi.com에서 무료 한도로 자사 업무 샘플을 한 세트 돌려 보고, 추정 공식과 실제 usage 데이터를 맞춰 본 뒤 운영 환경의 모델 조합을 결정하는 걸 권장해요.

📚 참고 자료

1. 화산방주 모델 가격: Seedream 5.5 및 이전 세대 위안화 API 과금 (2026-11-12 업데이트)
2. 링크: console.volcengine.com/ark/region:cn-beijing/docs/model-pricing

3. 설명: 이 글의 모든 단가와 요금 구간 출처

4. 화산방주 Seedream 5.5 공식 튜토리얼: 다중 라운드 편집, 레이어 분리, OCR 및 max_images 사례

5. 링크: console.volcengine.com/ark/region:cn-beijing/docs/seedream-5-5

6. 설명: 포스터 13장, 일러스트 33장 레이어 분리 사례 출처

7. 화산방주 이미지 생성 API: 요청 필드, 크기 제약 및 usage 반환 필드

8. 링크: console.volcengine.com/ark/region:cn-beijing/docs/image-generation-api

9. 설명: 비용 산정 필드 설명

10. 바이트댄스 Seed 발표 공지: Seedream 5.5 핵심 업그레이드 및 공식 평가

11. 링크: seed.bytedance.com/zh/blog/more-realistic-images-more-stable-editing-across-100-rounds-introducing-seedream-5-5

12. 설명: 100회 편집과 99개 레이어 기능의 공식 출처

13. Segmind 기술 블로그: 36회 과금 생성과 12회 편집 실측

14. 링크: blog.segmind.com/seedream-5-5-is-here-edit-in-rounds-transparent-pngs-and-layers
15. 설명: 서드파티 플랫폼의 달러 청구서와 색상 드리프트 관찰, 트렌드 참고용

작성자: APIYI 기술 팀
기술 문의: APIYI apiyi.com 사이트 홈페이지에서 문의해 주세요. 더 많은 자료는 docs.apiyi.com 문서 센터에서 확인할 수 있습니다.

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