Seedream 5.5とGPT Image 2.6を比較：編集・透過は5.5、GIFは2.6

同じ画像に何度も修正を重ねる作業や、ゲーム素材・EC用の背景透過PNGを作るなら、ByteDanceのSeedream 5.5（2026年11月9日公開）が向いています。GIFアニメ、SVG、ネイティブ4K、OpenAI公式APIでの利用が必要ならGPT Image 2.6（2026年11月4日公開）を選んでください。英語4行のポスター文字は、2026年11月12日に同じプロンプトで1枚ずつ比べた範囲では両方とも一字一句正しく、差はつきませんでした。

透過素材は数字で差が出ました。2026年11月12日、Segmindが公開したSeedream 5.5の作例と同じプロンプトをGPT Image 2.6に送り、両方のPNGを同じスクリプトで測ると、2.6の透過PNGには完全に不透明（alpha 255）な画素が1つもなく、魔法エフェクトでは全画素の10.09%がほぼ見えないもやでした。どちらのモデルで作った透過PNGでも、使う前にアルファ値を数え、必要なら「250を超える値は255、4未満は0」に丸めてからトリミングしてください。

例外もあります。空のガラス瓶のように背景が透けて見えるべき素材では、2.6のガラスは実際に透け、Seedream 5.5はガラスを不透明に描きました（プロンプトが別なので傾向として読んでください）。また、Seedream 5.5には2026年11月12日時点でByteDance公式APIのモデルIDがなく、APIで使うならKie、WaveSpeed、Segmindなどのサードパーティ経由になります。

連続編集で崩れにくいのは？20回の編集テストではSeedream 5.5

同じ1枚に修正を重ねるなら、公開されている測定ではSeedream 5.5のほうが崩れにくい結果です。Veevidが2026年11月11日に行った20回の連続編集テストでは、触れていない顔・黒板・壁の色ずれがSeedream 5.5は20回目でも3.6〜4.3（ΔE2000）にとどまり、GPT Image 2.6は12.7〜24.4まで広がりました。ただし2.6側はFlareだけの結果で、Sunburstは測られていません。

条件の違う3つのテストを並べると、どこまで言えるかが分かります。

Veevidの20回連続編集テストのΔE2000を1回目と20回目で見ると、顔はSeedream 5.5が0.3→3.7、GPT Image 2.6が2.5→14.8、黒板の見出しは0.3→3.6と3.1→12.7、奥の壁は0.2→4.3と2.7→24.4でした。Veevidは、並べて見て差に気づくのがΔEで2〜3あたりだとしています。2.6は1回目の編集だけで、5.5の10回分より大きく動いたことになります。2.6の数値には画角の変化も含まれますが、マグの色を変えただけで構図が動けば、以降の編集はすべてずれた位置から始まります。文字も差が出て、5.5は3回の書き換えをすべて正確にこなし、2.6は15回目に「ICED MOCHA 4.25」を「OCED MCHA 4.25」と書き、指示していない価格4.95を「4.?5」に崩しました。所要時間は1回あたり5.5が約17秒、2.6が約31秒です。

Seedream 5.5も無傷ではありません。Veevidの測定では1回ごとにΔEが0.1〜0.2ずつ積み上がり、14回目のエスプレッソマシン交換では3か所が一度に跳ねました。Veevidが測っていない2.6のSunburstについては、2026年11月5日にLaoZhangの回数課金経路で行った3回の連鎖編集で、SunburstもFlareも同じように約3.7〜4.8%暗くなり、前世代の2.5 Sunburstは約1%以内に収まりました（詳しくはGPT Image 2.6と2.5の違い：high以上は同額、low/mediumは3〜4倍）。2.6で連続編集をするなら、直前の出力ではなく元画像に戻って指示をまとめ直すほうが安全です。

「100回続けて編集しても未編集部分が変わらない」という宣伝は、そのままでは受け取れません。この主張はByteDanceのSeedream 5.5発表記事にあるもので（VeevidとKieの紹介による）、ずれの測定値は示されていません。Seedream 5.5紹介ページにある未編集部分を「pixel level」で保持するという表現も、メーカーの言い方です。Segmindのテスト記事は、この暗くなるペースが続けば100回目には約50段階暗くなると見積もっています。一方、Higgsfieldを宣伝するInstagramの投稿にある「GPT Image 2.6は3回を超える編集に耐えられない」も言い過ぎで、2.6の崩れ方は「壊れる」というより、少しずつ暗くなり、構図と文字がずれていくものです。何十回も重ねる場合は、どちらのモデルでも10回前後ごとに元画像と見比べるのが現実的です。

GPT Image 2.6は背景透過できる？できるが完全不透明の画素がない

GPT Image 2.6はbackground: "transparent"でRGBAの透過PNGを返します。ただ2026年11月12日のテストでは、リュック、魔法エフェクト、ガラス瓶の3枚すべてで最大アルファが253か254で、被写体の中心部まで背景がわずかに透けていました。Seedream 5.5（Segmindの公開ファイル）は実体部分がちょうど255で、もやは全画素の0.33%以下でした。

テストの組み立ては次のとおりです。Seedream 5.5側は、Segmindが2026年11月11日に公開した作例ファイルをそのまま使いました。Seedream 5.5は公式APIのモデルIDがなく、LaoZhangのモデル一覧にもなく、即夢やDoubaoはログインが必要なため、同じ条件で呼び出せないからです。GPT Image 2.6側は、Segmindが記事に載せたリュックと魔法エフェクトのプロンプトをそのまま使い、ガラス瓶だけはSegmindが香水瓶のプロンプトを公開していないので「背景がガラス越しに見える空の透明ガラス瓶」という別のプロンプトを書きました。送信先はLaoZhangのgpt-image-2.6-web（1回$0.03、quality: "high"、PNG）で、FlareとSunburstは指定できません。モデル別の経路はこの時間帯にHTTP 408を返していたため使っていません。各プロンプト1枚ずつで、両方のファイルを同じPythonスクリプトで測りました。

alpha 254は約0.4%、251でも約1.6%しか透けないので、白い背景に1枚置くだけなら目では分かりません。問題になるのは、濃い色の背景に重ねたとき、同じ素材を何枚も重ねるとき、そして自動トリミングです。「透明部分を切り取る」処理はアルファが0でない画素をすべて絵柄とみなすため、2.6の魔法エフェクトではもやがキャンバスの四辺まで届いているため、余白がまったく削られませんでした。ガラス瓶とリュックでも、トリミング範囲は93.6%と94.2%で、実際の絵柄（alpha 4以上）の69.7%と89.5%より広く残ります。Seedream 5.5のファイルは、魔法エフェクトでトリミング範囲と実際の絵柄の範囲が完全に一致し、リュックと香水瓶でも各辺2〜3ピクセル広いだけでした。

ガラスや光のような半透明素材では、評価が逆になります。2.6の空き瓶は赤い背景に重ねると瓶の胴体越しに赤が見え、Seedream 5.5は、Segmindが透けるガラスを求めた香水瓶と薬瓶の2回とも、ガラスを不透明に描いたと同社自身が報告しています。プロンプトが異なるので厳密な比較ではありませんが、透けるガラスが必要ならまず2.6で試す価値があります。なお、アルファを捨ててJPEGで保存したときの背景色はファイルによって違います。完全透明（alpha 0）の部分の下に隠れているRGBは、Seedream 5.5の3ファイルでは98〜99.98%が黒、GPT Image 2.6は魔法エフェクトだけが100%黒で、リュックとガラス瓶では被写体に近い色（黒は0.28%と2.18%）でした。白い背景が必要なら、JPEGにする前に白の上に合成してください。Seedream 5.5で透過を出す設定やAPIのパラメータは、Seedream 5.5で背景透過PNGを出す方法：設定・API・アルファ実測で扱っています。

透過PNGを使う前の確認と修正：アルファ値を数えて丸める

透過PNGは、見た目のチェック柄ではなくアルファ値で確かめます。どちらのモデルの出力でも、完全不透明の割合、最大アルファ、alpha 1〜3のもやの割合を数え、問題があれば丸めてからトリミングすると、余白が残る、背景が薄く透けるといった失敗を避けられます。

1. 画像のモードがRGBAかLAかを確認します。どちらでもなく透過情報もなければアルファチャンネルはなく、見えているチェック柄は絵として描かれた画素です。
2. alpha 255の割合、最大アルファ、alpha 1〜3の割合を数えます。最大アルファが255未満なら被写体全体がわずかに透けており、alpha 1〜3が数%あれば見えないもやがキャンバスに広がっています。
3. 黒・白・赤・グレーの背景に重ねたプレビューを見て、縁のにじみ、もや、ガラスの透け具合を確かめます。
4. 必要なら、250を超えるアルファを255に、4未満を0に丸めて別名で保存します。4〜250の中間値はそのまま残るので、ガラスや光の半透明は失われません。
5. 丸めた画像をトリミングします。2.6の魔法エフェクトでは、丸める前のトリミング範囲は(0, 0, 1024, 1024)、丸めた後は(27, 27, 996, 983)でした。

次のスクリプトは、手順2〜5をまとめて行います。pip install pillow numpyのあとpython check_alpha.py image.png --cleanで実行すると、数値を表示し、プレビュー（.preview.png）と丸めた画像（.clean.png）を書き出します。2026年11月12日にテストの3ファイルで実行し、GPT Image 2.6の魔法エフェクトでは上記の数値どおり、Seedream 5.5の魔法エフェクトでは丸める前後でトリミング範囲が変わらないことを確かめています。

# check_alpha.py  使い方: python check_alpha.py image.png [--clean]
import sys

import numpy as np
from PIL import Image

path = sys.argv[1]
im = Image.open(path)
if im.mode not in ("RGBA", "LA") and "transparency" not in im.info:
    sys.exit(f"{path}: アルファチャンネルなし（見えているチェック柄は描かれた画素）")

rgba = im.convert("RGBA")
a = np.asarray(rgba)[..., 3]
n = a.size
print(f"alpha 255 の割合: {100 * (a == 255).sum() / n:.2f}%")
print(f"alpha 1-3 の割合: {100 * ((a > 0) & (a < 4)).sum() / n:.2f}%")
print(f"最大 alpha: {a.max()}")
print(f"トリミング範囲: {rgba.getchannel('A').getbbox()}")

# 黒・白・赤・グレーの背景に重ねたプレビュー
w, h = rgba.size
sheet = Image.new("RGB", (w * 4, h))
for i, c in enumerate([(0, 0, 0), (255, 255, 255), (200, 30, 40), (128, 128, 128)]):
    bg = Image.new("RGBA", (w, h), c + (255,))
    bg.alpha_composite(rgba)
    sheet.paste(bg.convert("RGB"), (i * w, 0))
sheet.save(path.rsplit(".", 1)[0] + ".preview.png")

if "--clean" in sys.argv:
    arr = np.asarray(rgba).copy()
    alpha = arr[..., 3]
    alpha[alpha < 4] = 0      # ほぼ見えないもやを消す
    alpha[alpha > 250] = 255  # 実体部分を完全不透明にする
    out = Image.fromarray(arr, "RGBA")
    out.save(path.rsplit(".", 1)[0] + ".clean.png")
    print(f"丸めた後のトリミング範囲: {out.getchannel('A').getbbox()}")

デザインツールで切り抜く場合も、書き出し前にこのスクリプトで丸めておけば、ツールごとのアルファの扱いの違いに左右されません。

ポスターの文字はどちらが正確？英語4行は両方とも正解

英語ポスターの文字の正確さでは、2026年11月12日の1枚ずつの比較で差はつきませんでした。Segmindが公開した4行の文字指定付きプロンプトで、GPT Image 2.6もSeedream 5.5も全行を一字一句正しく描き、指定外の文字も入れていません。

使ったのはコーヒーブランドのポスターで、「Brewed for the Monsoon」「Cold brew, slow-steeped for 18 hours」「Order by 1 December」「KAAPI & CO.」の4行を指定し、「&」も含めて正しく出るかを見ました。GPT Image 2.6はgpt-image-2.6-web経由の1024×1536で1回だけ生成し（30.8秒）、Seedream 5.5はSegmindが公開した同じプロンプトの1.5K（3:4）の画像を拡大して1文字ずつ読みました。どちらも指示にない小物を足しており、2.6は観葉植物を、5.5はミルクを注ぐ様子、銅のポット、オレンジの布を加えています。1プロンプト1枚ずつの結果なので、この条件で引き分けだったというところまでしか言えません。

英語以外の文字はSeedream 5.5側の情報だけがあります。Segmindのテストでは、日本語とスペイン語へのローカライズは全文正しく、ヒンディー語の小さな文字で2か所誤りがありました。また、ByteDanceの発表資料にある比較図の相手はGPT Image 2.5 SunburstとNano Banana 2.1で、2.6ではありません（OfoxAIのSeedream 5.5とGPT Image 2.6の比較記事、2026年11月10日）。1枚の新規ポスターなら差は小さく、メニューや価格表の文字を何度も書き換えるなら、前述の連続編集の結果からSeedream 5.5のほうが安全です。

1枚いくら？1K正方形ならSeedream 5.5は$0.018から

1K（1024×1024）の正方形で比べると、Seedream 5.5はサードパーティ価格で1枚約2セントから、GPT Image 2.6はOpenAI公式APIのhighで約5セントです。Seedream 5.5にはByteDance公式APIのモデルIDがまだないため、下表の5.5の価格はすべて提供各社の掲載価格で、2026年11月12日時点のものです。

GPT Image 2.6の公式価格は画像出力100万トークンあたり$30（FlareとSunburstで同じ）で、1024×1024のhighは出力1,756トークンだったので、1,756÷1,000,000×30＝約$0.0527になります（2026年11月5日、OpenAIへの直接呼び出しで計測、テキスト入力の料金は別）。Kieの5.5の1Kと比べると約2.9倍で、2.6を最も安いlowにしても$0.0247と、Kie・WaveSpeed・Segmindの1Kを上回ります。詳しいプロンプトでqualityを指定しないと1枚約5,795トークン、約$0.17になった例もあり、2.6はプロンプトと設定で単価が大きく動きます。サイズ別・qualityの各段階の料金はGPT Image 2.6の料金：Sunburst・Flareは1枚$0.025〜$0.21にまとめています。

GIF・SVG・4Kを出せるのはGPT Image 2.6

GIFアニメ、SVG、ネイティブ4Kが要るならGPT Image 2.6を選びます。Seedream 5.5は静止画だけを出力し、2026年11月12日時点のサードパーティ提供では最大2Kが中心です。

GIFを作る手順はGPT Image 2.6 GIF API：PythonでGIFアニメを作る手順と上限・料金、SVGはGPT Image 2.6のSVG出力の使い方：3つの経路とSVG生成スクリプトで扱っています。2.6には、画像に書き込んだ注釈で修正箇所を指示するマークアップ編集もあり、手順はGPT Image 2.6マークアップ編集の使い方：APIで注釈画像を送る手順にあります。

Seedream 5.5はAPIで使える？公式IDはなくサードパーティ経由

2026年11月12日時点で、Seedream 5.5をByteDance公式のAPIから呼ぶモデルIDはありません。APIで使うにはKie、WaveSpeed、Segmind、Runware、Higgsfieldなどのサードパーティを経由し、画面上で試すならDreaminaやCapCut（中国向けは即夢・Doubao）にログインして使います。

BytePlus ModelArkと火山方舟のドキュメントには5.5のモデルIDがまだ載っておらず、背景透過のbackgroundパラメータも5.0 Proと5.0 Flashの項目にしか書かれていません。LaoZhangの/v1/modelsで同じ日に返ってきたSeedreamも5.0系と4.5・4.0までで、5.5はありませんでした。サードパーティ各社は5.5でbackground（auto・transparent・opaque）を受け付けていますが、transparentは出力形式をPNGにする必要があります。公式のモデルIDが出るか、ゲートウェイ各社が5.5を追加すると状況は変わるため、APIに組み込む前に提供元のモデル一覧を確認してください。

GPT Image 2.6はOpenAI公式APIでgpt-image-2.6-flareとgpt-image-2.6-sunburstの2つのモデルIDが使え、どちらも生成・編集・背景透過に対応します。日付付きのスナップショットはなく、Batch APIは使えません。リクエストの書き方はGPT Image 2.6 APIの使い方：モデル名はFlareとSunburstの2つを参照してください。

Seedream 5.5とGPT Image 2.6のよくある質問

生成が速いのはどっち？

同じ条件で両方を測った公開データはVeevidの1件で、そこではSeedream 5.5のほうが速く、2026年11月11日の連続編集で1回あたりSeedream 5.5が約17秒、GPT Image 2.6 Flareが約31秒で、Segmindでは5.5の単発生成が平均約24秒でした。2.6はモデルと設定で大きく変わり、2026年11月5日のOpenAIへの直接呼び出しではFlareが8〜39秒、Sunburstが34〜157秒（qualityのlowからmaxまで）でした。経由するサービスの待ち時間も加わるため、自分の環境で数回測るのが確実です。

「実写はGPT、Seedreamは独特の顔になる」というのは本当？

X（旧Twitter）には、GPT Image 2.6の実写の質感がリアルで、Seedream 5.5には「Seedream顔」と呼ばれる特有の顔立ちが残るという投稿があります。個人の作例にもとづく感想で、同じ条件で測った結果ではありません。人物写真が中心なら、同じプロンプトで両方を数枚ずつ生成して見比べるのが確実です。なお、人物を何度も編集する場合は、Veevidのテストで、指示していない2.6の顔立ちが20回のうちにはっきり変わった点も考慮してください。

GPT Image 2.6のFlareとSunburstは画質設定の違い？

違います。FlareとSunburstはGPT Image 2.6の2つのモデルIDで、画質はそれぞれのモデルでquality（lowからmaxまで）を選びます。OpenAI公式APIでの料金は同じで、2026年11月5日の直接呼び出しではFlareのほうが速く返りました。

前の世代（GPT Image 2とSeedream 4.5）の比較はある？

あります。前の世代どうしの比較はGPT Image 2とSeedream 4.5を比較：採用できる出力で選ぶにまとめています。モデルが違うので、Seedream 5.5とGPT Image 2.6の結果をそのまま当てはめず、別の比較として読んでください。