Seed 2.0 Code ist das auf Programmierung ausgerichtete Mitglied des Seed2.0-Angebots von ByteDance Seed. Es verarbeitet schriftliche Anforderungen, Quellcode und Entwicklungskontext und erzeugt Implementierungen, Erklärungen und vorgeschlagene Werkzeugoperationen. Das dokumentierte Code-Profil des Herstellers verbindet tiefes Schlussfolgern, Texterzeugung, multimodales Verständnis und Werkzeugnutzung. Es bleibt eine eigenständige Wahl gegenüber den allgemeinen Modellen Pro, Lite und Mini; ein Programmierauftrag sollte deshalb das eigene Dialog- und Werkzeugformat der Code-Edition verwenden.
Bereiten Sie die Aufgabe als technisches Briefing vor: Beschreiben Sie das Verhalten, die bestehenden Schnittstellen, den wichtigen Code und die Randbedingungen, die die Änderung überstehen müssen. Fügen Sie eine repräsentative Eingabe oder eine klare Reproduktion des Fehlers hinzu. Lassen Sie das Modell bei einem Fehler diese Eingabe durch die relevanten Bedingungen verfolgen, bevor es eine Korrektur vorschlägt. Beschreiben Sie bei einer Funktion die sichtbaren Zustände und das Endergebnis, etwa eine geänderte Funktion, eine Komponente oder einen abgestimmten Patch über benannte Dateien hinweg.
Eine beispielhafte Anfrage lautet: „Aktualisiere dieses Formular so, dass die Validierung das fehlende Feld erklärt und die Nutzereingabe bewahrt. Behalte die bestehenden Feldnamen bei und gib die geänderte Komponente mit einer Beschreibung ihrer Zustände zurück.“ Ein Briefing auf Repository-Ebene sollte außerdem Modulgrenzen und bewusst erhaltenes bestehendes Verhalten benennen. Das gibt dem Programmiermodell ein konkretes Ziel statt einer breiten Aufforderung zur Verbesserung einer Codebasis.
Die Seed2.0-Familie ist auf mehrstufige Anweisungsausführung und Zyklen aus Planung, Aktion und Reflexion ausgelegt. Eine Programmieranwendung stellt Funktionen zum Prüfen von Dateien, Ausführen von Befehlen oder Beschaffen anderer Beobachtungen bereit. Das Modell schlägt eine Operation vor; die Anwendung führt sie aus und gibt das tatsächliche Ergebnis zurück. Verwenden Sie dieses Ergebnis, um einen Fehler zu diagnostizieren oder die Implementierung zu überarbeiten. Ein vorgeschlagener Testbefehl und ein erfolgreiches Testergebnis sind unterschiedliche Artefakte.
Verbinden Sie bei einer visuellen Oberflächenaufgabe die Textanforderungen in einem unterstützten multimodalen Ablauf mit einem lesbaren Entwurf oder Screenshot. Geben Sie an, ob das Bild den aktuellen Zustand oder das beabsichtigte Ergebnis darstellt, und benennen Sie die wichtigen Layoutdetails. Fordern Sie Code an, der mit dem sichtbaren Entwurf und den Verhaltensanforderungen verbunden ist, und verwenden Sie anschließend die gerenderte Oberfläche als Rückmeldung für die weitere Arbeit.
Das veröffentlichte Code-Referenzprofil des Herstellers hat einen Kontext von 256K und ein kombiniertes Ausgabebudget von bis zu 128K Tokens einschließlich Denkprozess. Ein Kontextbudget enthält auch Quelldateien, Dialog und Werkzeugbeobachtungen; es verspricht nicht, dass eine gewünschte Menge abschließenden Codes unabhängig davon hineinpasst. Halten Sie Dateinamen und relevante Grenzen sichtbar und reservieren Sie Platz für die abschließende Implementierung und ihre Erklärung. Das geltende Anfrageformat bestimmt die genauen Eingabe- und Ausgabesteuerelemente.
Der Seed2.0-Bericht nennt langfristige Kontextintegration und Lieferung auf Repository-Ebene als fortbestehende Herausforderungen. Definieren Sie den Abschluss über das gewünschte Verhalten und die beobachtete Validierung. Eine hilfreiche Übergabe enthält den Code, die verwendeten Annahmen, die durch Werkzeuge gewonnenen Belege und jede ungeklärte Abhängigkeit. Lassen Sie das Modell bei fehlenden Informationen benennen, was es benötigt, statt einen Bibliotheksvertrag, eine Datei oder eine erfolgreiche Ausführung zu erfinden.
", "aboutText": "Seed 2.0 Code ist das auf Programmierung ausgerichtete Mitglied des Seed2.0-Angebots von ByteDance Seed. Es verarbeitet schriftliche Anforderungen, Quellcode und Entwicklungskontext und erzeugt Implementierungen, Erklärungen und vorgeschlagene Werkzeugoperationen. Das dokumentierte Code-Profil des Herstellers verbindet tiefes Schlussfolgern, Texterzeugung, multimodales Verständnis und Werkzeugnutzung. Es bleibt eine eigenständige Wahl gegenüber den allgemeinen Modellen Pro, Lite und Mini; ein Programmierauftrag sollte deshalb das eigene Dialog- und Werkzeugformat der Code-Edition verwenden.\n\n### Von der Entwicklungsanfrage zum Codeergebnis\n\nBereiten Sie die Aufgabe als technisches Briefing vor: Beschreiben Sie das Verhalten, die bestehenden Schnittstellen, den wichtigen Code und die Randbedingungen, die die Änderung überstehen müssen. Fügen Sie eine repräsentative Eingabe oder eine klare Reproduktion des Fehlers hinzu. Lassen Sie das Modell bei einem Fehler diese Eingabe durch die relevanten Bedingungen verfolgen, bevor es eine Korrektur vorschlägt. Beschreiben Sie bei einer Funktion die sichtbaren Zustände und das Endergebnis, etwa eine geänderte Funktion, eine Komponente oder einen abgestimmten Patch über benannte Dateien hinweg.\n\nEine beispielhafte Anfrage lautet: „Aktualisiere dieses Formular so, dass die Validierung das fehlende Feld erklärt und die Nutzereingabe bewahrt. Behalte die bestehenden Feldnamen bei und gib die geänderte Komponente mit einer Beschreibung ihrer Zustände zurück.“ Ein Briefing auf Repository-Ebene sollte außerdem Modulgrenzen und bewusst erhaltenes bestehendes Verhalten benennen. Das gibt dem Programmiermodell ein konkretes Ziel statt einer breiten Aufforderung zur Verbesserung einer Codebasis.\n\n### Werkzeuge, Beobachtungen und iterative Arbeit\n\nDie Seed2.0-Familie ist auf mehrstufige Anweisungsausführung und Zyklen aus Planung, Aktion und Reflexion ausgelegt. Eine Programmieranwendung stellt Funktionen zum Prüfen von Dateien, Ausführen von Befehlen oder Beschaffen anderer Beobachtungen bereit. Das Modell schlägt eine Operation vor; die Anwendung führt sie aus und gibt das tatsächliche Ergebnis zurück. Verwenden Sie dieses Ergebnis, um einen Fehler zu diagnostizieren oder die Implementierung zu überarbeiten. Ein vorgeschlagener Testbefehl und ein erfolgreiches Testergebnis sind unterschiedliche Artefakte.\n\nVerbinden Sie bei einer visuellen Oberflächenaufgabe die Textanforderungen in einem unterstützten multimodalen Ablauf mit einem lesbaren Entwurf oder Screenshot. Geben Sie an, ob das Bild den aktuellen Zustand oder das beabsichtigte Ergebnis darstellt, und benennen Sie die wichtigen Layoutdetails. Fordern Sie Code an, der mit dem sichtbaren Entwurf und den Verhaltensanforderungen verbunden ist, und verwenden Sie anschließend die gerenderte Oberfläche als Rückmeldung für die weitere Arbeit.\n\n### Kontext und Abschluss\n\nDas veröffentlichte Code-Referenzprofil des Herstellers hat einen Kontext von 256K und ein kombiniertes Ausgabebudget von bis zu 128K Tokens einschließlich Denkprozess. Ein Kontextbudget enthält auch Quelldateien, Dialog und Werkzeugbeobachtungen; es verspricht nicht, dass eine gewünschte Menge abschließenden Codes unabhängig davon hineinpasst. Halten Sie Dateinamen und relevante Grenzen sichtbar und reservieren Sie Platz für die abschließende Implementierung und ihre Erklärung. Das geltende Anfrageformat bestimmt die genauen Eingabe- und Ausgabesteuerelemente.\n\nDer Seed2.0-Bericht nennt langfristige Kontextintegration und Lieferung auf Repository-Ebene als fortbestehende Herausforderungen. Definieren Sie den Abschluss über das gewünschte Verhalten und die beobachtete Validierung. Eine hilfreiche Übergabe enthält den Code, die verwendeten Annahmen, die durch Werkzeuge gewonnenen Belege und jede ungeklärte Abhängigkeit. Lassen Sie das Modell bei fehlenden Informationen benennen, was es benötigt, statt einen Bibliotheksvertrag, eine Datei oder eine erfolgreiche Ausführung zu erfinden.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Repair a zero-price formatter\n\nFix this Python function without changing the treatment of None: def price_label(value): return 'Unavailable' if not value else f'${value:.2f}'. A price of 0 must display '$0.00'. Return the corrected function, explain the failing condition and provide three assert statements covering None, 0 and 12.5.Corrected Python function, one brief explanation and three executable assertions.Zero must produce $0.00 while None still produces Unavailable.bytedance-seed/seed-2.0-codeSeed 2.0 Code richtet die Seed2.0-Familie auf Softwareentwicklung aus: Anforderungen verstehen, Code erzeugen oder bearbeiten und werkzeuggestützte Entwicklungsaufgaben durchlaufen. Stellen Sie relevante Quellen, beobachtetes Verhalten und gewünschtes Ergebnis bereit, um eine gezielte Implementierung samt Erklärung zu erhalten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Seed 2.0 Code ist das auf Programmierung ausgerichtete Mitglied des Seed2.0-Angebots von ByteDance Seed. Es verarbeitet schriftliche Anforderungen, Quellcode und Entwicklungskontext und erzeugt Implementierungen, Erklärungen und vorgeschlagene Werkzeugoperationen. Das dokumentierte Code-Profil des Herstellers verbindet tiefes Schlussfolgern, Texterzeugung, multimodales Verständnis und Werkzeugnutzung. Es bleibt eine eigenständige Wahl gegenüber den allgemeinen Modellen Pro, Lite und Mini; ein Programmierauftrag sollte deshalb das eigene Dialog- und Werkzeugformat der Code-Edition verwenden.
Bereiten Sie die Aufgabe als technisches Briefing vor: Beschreiben Sie das Verhalten, die bestehenden Schnittstellen, den wichtigen Code und die Randbedingungen, die die Änderung überstehen müssen. Fügen Sie eine repräsentative Eingabe oder eine klare Reproduktion des Fehlers hinzu. Lassen Sie das Modell bei einem Fehler diese Eingabe durch die relevanten Bedingungen verfolgen, bevor es eine Korrektur vorschlägt. Beschreiben Sie bei einer Funktion die sichtbaren Zustände und das Endergebnis, etwa eine geänderte Funktion, eine Komponente oder einen abgestimmten Patch über benannte Dateien hinweg.
Eine beispielhafte Anfrage lautet: „Aktualisiere dieses Formular so, dass die Validierung das fehlende Feld erklärt und die Nutzereingabe bewahrt. Behalte die bestehenden Feldnamen bei und gib die geänderte Komponente mit einer Beschreibung ihrer Zustände zurück.“ Ein Briefing auf Repository-Ebene sollte außerdem Modulgrenzen und bewusst erhaltenes bestehendes Verhalten benennen. Das gibt dem Programmiermodell ein konkretes Ziel statt einer breiten Aufforderung zur Verbesserung einer Codebasis.
Die Seed2.0-Familie ist auf mehrstufige Anweisungsausführung und Zyklen aus Planung, Aktion und Reflexion ausgelegt. Eine Programmieranwendung stellt Funktionen zum Prüfen von Dateien, Ausführen von Befehlen oder Beschaffen anderer Beobachtungen bereit. Das Modell schlägt eine Operation vor; die Anwendung führt sie aus und gibt das tatsächliche Ergebnis zurück. Verwenden Sie dieses Ergebnis, um einen Fehler zu diagnostizieren oder die Implementierung zu überarbeiten. Ein vorgeschlagener Testbefehl und ein erfolgreiches Testergebnis sind unterschiedliche Artefakte.
Verbinden Sie bei einer visuellen Oberflächenaufgabe die Textanforderungen in einem unterstützten multimodalen Ablauf mit einem lesbaren Entwurf oder Screenshot. Geben Sie an, ob das Bild den aktuellen Zustand oder das beabsichtigte Ergebnis darstellt, und benennen Sie die wichtigen Layoutdetails. Fordern Sie Code an, der mit dem sichtbaren Entwurf und den Verhaltensanforderungen verbunden ist, und verwenden Sie anschließend die gerenderte Oberfläche als Rückmeldung für die weitere Arbeit.
Das veröffentlichte Code-Referenzprofil des Herstellers hat einen Kontext von 256K und ein kombiniertes Ausgabebudget von bis zu 128K Tokens einschließlich Denkprozess. Ein Kontextbudget enthält auch Quelldateien, Dialog und Werkzeugbeobachtungen; es verspricht nicht, dass eine gewünschte Menge abschließenden Codes unabhängig davon hineinpasst. Halten Sie Dateinamen und relevante Grenzen sichtbar und reservieren Sie Platz für die abschließende Implementierung und ihre Erklärung. Das geltende Anfrageformat bestimmt die genauen Eingabe- und Ausgabesteuerelemente.
Der Seed2.0-Bericht nennt langfristige Kontextintegration und Lieferung auf Repository-Ebene als fortbestehende Herausforderungen. Definieren Sie den Abschluss über das gewünschte Verhalten und die beobachtete Validierung. Eine hilfreiche Übergabe enthält den Code, die verwendeten Annahmen, die durch Werkzeuge gewonnenen Belege und jede ungeklärte Abhängigkeit. Lassen Sie das Modell bei fehlenden Informationen benennen, was es benötigt, statt einen Bibliotheksvertrag, eine Datei oder eine erfolgreiche Ausführung zu erfinden.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits bytedance-seed/seed-2.0-code | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.001 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.006 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich128.000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.001 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.006 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als128.000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.012 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "bytedance-seed/seed-2.0-code", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='bytedance-seed/seed-2.0-code',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='bytedance-seed/seed-2.0-code',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-code
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
bytedance-seed/seed-2.0-codeSeed 2.0 Code richtet die Seed2.0-Familie auf Softwareentwicklung aus: Anforderungen verstehen, Code erzeugen oder bearbeiten und werkzeuggestützte Entwicklungsaufgaben durchlaufen. Stellen Sie relevante Quellen, beobachtetes Verhalten und gewünschtes Ergebnis bereit, um eine gezielte Implementierung samt Erklärung zu erhalten.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Seed 2.0 Code ist das auf Programmierung ausgerichtete Mitglied des Seed2.0-Angebots von ByteDance Seed. Es verarbeitet schriftliche Anforderungen, Quellcode und Entwicklungskontext und erzeugt Implementierungen, Erklärungen und vorgeschlagene Werkzeugoperationen. Das dokumentierte Code-Profil des Herstellers verbindet tiefes Schlussfolgern, Texterzeugung, multimodales Verständnis und Werkzeugnutzung. Es bleibt eine eigenständige Wahl gegenüber den allgemeinen Modellen Pro, Lite und Mini; ein Programmierauftrag sollte deshalb das eigene Dialog- und Werkzeugformat der Code-Edition verwenden.
Bereiten Sie die Aufgabe als technisches Briefing vor: Beschreiben Sie das Verhalten, die bestehenden Schnittstellen, den wichtigen Code und die Randbedingungen, die die Änderung überstehen müssen. Fügen Sie eine repräsentative Eingabe oder eine klare Reproduktion des Fehlers hinzu. Lassen Sie das Modell bei einem Fehler diese Eingabe durch die relevanten Bedingungen verfolgen, bevor es eine Korrektur vorschlägt. Beschreiben Sie bei einer Funktion die sichtbaren Zustände und das Endergebnis, etwa eine geänderte Funktion, eine Komponente oder einen abgestimmten Patch über benannte Dateien hinweg.
Eine beispielhafte Anfrage lautet: „Aktualisiere dieses Formular so, dass die Validierung das fehlende Feld erklärt und die Nutzereingabe bewahrt. Behalte die bestehenden Feldnamen bei und gib die geänderte Komponente mit einer Beschreibung ihrer Zustände zurück.“ Ein Briefing auf Repository-Ebene sollte außerdem Modulgrenzen und bewusst erhaltenes bestehendes Verhalten benennen. Das gibt dem Programmiermodell ein konkretes Ziel statt einer breiten Aufforderung zur Verbesserung einer Codebasis.
Die Seed2.0-Familie ist auf mehrstufige Anweisungsausführung und Zyklen aus Planung, Aktion und Reflexion ausgelegt. Eine Programmieranwendung stellt Funktionen zum Prüfen von Dateien, Ausführen von Befehlen oder Beschaffen anderer Beobachtungen bereit. Das Modell schlägt eine Operation vor; die Anwendung führt sie aus und gibt das tatsächliche Ergebnis zurück. Verwenden Sie dieses Ergebnis, um einen Fehler zu diagnostizieren oder die Implementierung zu überarbeiten. Ein vorgeschlagener Testbefehl und ein erfolgreiches Testergebnis sind unterschiedliche Artefakte.
Verbinden Sie bei einer visuellen Oberflächenaufgabe die Textanforderungen in einem unterstützten multimodalen Ablauf mit einem lesbaren Entwurf oder Screenshot. Geben Sie an, ob das Bild den aktuellen Zustand oder das beabsichtigte Ergebnis darstellt, und benennen Sie die wichtigen Layoutdetails. Fordern Sie Code an, der mit dem sichtbaren Entwurf und den Verhaltensanforderungen verbunden ist, und verwenden Sie anschließend die gerenderte Oberfläche als Rückmeldung für die weitere Arbeit.
Das veröffentlichte Code-Referenzprofil des Herstellers hat einen Kontext von 256K und ein kombiniertes Ausgabebudget von bis zu 128K Tokens einschließlich Denkprozess. Ein Kontextbudget enthält auch Quelldateien, Dialog und Werkzeugbeobachtungen; es verspricht nicht, dass eine gewünschte Menge abschließenden Codes unabhängig davon hineinpasst. Halten Sie Dateinamen und relevante Grenzen sichtbar und reservieren Sie Platz für die abschließende Implementierung und ihre Erklärung. Das geltende Anfrageformat bestimmt die genauen Eingabe- und Ausgabesteuerelemente.
Der Seed2.0-Bericht nennt langfristige Kontextintegration und Lieferung auf Repository-Ebene als fortbestehende Herausforderungen. Definieren Sie den Abschluss über das gewünschte Verhalten und die beobachtete Validierung. Eine hilfreiche Übergabe enthält den Code, die verwendeten Annahmen, die durch Werkzeuge gewonnenen Belege und jede ungeklärte Abhängigkeit. Lassen Sie das Modell bei fehlenden Informationen benennen, was es benötigt, statt einen Bibliotheksvertrag, eine Datei oder eine erfolgreiche Ausführung zu erfinden.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits bytedance-seed/seed-2.0-code | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.001 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.006 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich128.000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.001 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.006 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als128.000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.012 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-2.0-code",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'bytedance-seed/seed-2.0-code', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'bytedance-seed/seed-2.0-code', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-code
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Repair a zero-price formatter\n\nFix this Python function without changing the treatment of None: def price_label(value): return 'Unavailable' if not value else f'${value:.2f}'. A price of 0 must display '$0.00'. Return the corrected function, explain the failing condition and provide three assert statements covering None, 0 and 12.5.Corrected Python function, one brief explanation and three executable assertions.Zero must produce $0.00 while None still produces Unavailable.