Seed 2.0 Lite es el modelo equilibrado de propósito general de ByteDance Seed de la serie Seed2.0. El fabricante sitúa Lite entre la orientación Pro más exigente de la familia y la opción más pequeña Mini, enfatizando un equilibrio práctico entre capacidad y rapidez de respuesta. Acepta texto y material visual y devuelve texto, por lo que resulta útil para asistencia documental, preguntas fundamentadas en imágenes, ayuda con programación y procesamiento de información de varios pasos.
La familia Seed2.0 desarrolla razonamiento visual y extracción estructurada a partir de capturas de pantalla, gráficos, documentos escaneados y contenido de medios mixtos. Para una tarea documental, etiquete las páginas y conserve encabezados, etiquetas de tablas y unidades. Pida los campos o las conclusiones que necesita, con una referencia de origen para cada uno. Un encargo práctico es: «Extraiga las especificaciones del producto de estas páginas, conserve las unidades originales e identifique cualquier discrepancia entre la tabla y el párrafo explicativo».
Para una imagen, haga legibles los textos pertinentes e indique a qué objeto o zona se refiere la pregunta. Para comprender un vídeo, identifique el acontecimiento, la secuencia o el segmento que analizar y solicite una descripción textual vinculada a su tiempo o fuente. El resultado es una interpretación o extracción de los medios proporcionados; crear una imagen nueva o un vídeo renderizado es una tarea independiente.
Los flujos Lite del proveedor admiten pensamiento profundo y uso con respuesta directa. La salida de pensamiento y el contenido de la respuesta final tienen funciones distintas: el razonamiento desarrolla la tarea, mientras que la respuesta debe ajustarse al entregable solicitado. Indique los campos deseados, el idioma de respuesta y el tratamiento de la información ausente. Para extracción habitual, pida el registro definido; para una comparación, proporcione los criterios y exija pruebas para cada conclusión.
Lite puede participar en una tarea guiada por herramientas cuando la aplicación que lo rodea proporciona las definiciones de herramientas y las observaciones. Describa lo que hace cada operación y las acciones permitidas para el encargo. Una operación seleccionada solo se convierte en prueba después de que la aplicación devuelva su resultado real. Mantenga esas observaciones asociadas a la tarea en lugar de esperar que el texto del modelo por sí solo recupere un archivo o ejecute código.
El perfil Lite publicado utiliza un contexto de 256K e indica hasta 128K tokens de salida combinada, incluido el razonamiento. Los límites de entrada difieren entre las tablas de flujos textuales y visuales del fabricante y entre las revisiones con nombre propio, por lo que la cifra de contexto debe utilizarse junto con la especificación elegida de solicitud. El razonamiento, el historial y los resultados de herramientas comparten el presupuesto disponible con la fuente y la respuesta final. Una colección enfocada de materiales pertinentes resulta más útil que un conjunto de archivos sin estructura.
Un asistente de soporte puede convertir la pregunta de un usuario y el material de producto proporcionado en una explicación respaldada por pruebas. Una tarea de análisis de comentarios puede identificar problemas recurrentes y devolver un resumen estructurado; un encargo de programación puede pedir un cambio concreto vinculado a la implementación proporcionada. Dé a cada tarea una forma de salida y un criterio de finalización.
El fabricante considera la integración de contextos complejos y el trabajo integral en el mundo real como áreas que aún necesitan mejoras. Revise los números extraídos frente a la fuente, inspeccione el código en su aplicación prevista y proporcione pruebas actuales para afirmaciones que dependan del conocimiento. Lite conserva su propia edición y función de carga de trabajo; no adquiere silenciosamente las capacidades ni los valores predeterminados de una versión Seed posterior.
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Reconcile product specifications\n\nCompare the supplied product text. Table T: battery 4,000 mAh; weight 180 g; USB-C charging. Paragraph P: weighs 180 g, charges by USB-C, contains a 4,500 mAh battery. Produce a specification table with source labels, mark conflicts and draft one question to the product owner. Do not choose a battery value without evidence.A field-by-field comparison table and one clarification question about the conflicting specification.Verify that both battery values and their T/P source labels survive in the result.bytedance-seed/seed-2.0-liteSeed 2.0 Lite equilibra el razonamiento y la comprensión multimodal de la familia Seed2.0 para aplicaciones de propósito general. Maneja instrucciones escritas, imágenes y vídeo para producir texto, hallazgos estructurados y acciones de herramientas propuestas, con un contexto del proveedor de 256K.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Seed 2.0 Lite es el modelo equilibrado de propósito general de ByteDance Seed de la serie Seed2.0. El fabricante sitúa Lite entre la orientación Pro más exigente de la familia y la opción más pequeña Mini, enfatizando un equilibrio práctico entre capacidad y rapidez de respuesta. Acepta texto y material visual y devuelve texto, por lo que resulta útil para asistencia documental, preguntas fundamentadas en imágenes, ayuda con programación y procesamiento de información de varios pasos.
La familia Seed2.0 desarrolla razonamiento visual y extracción estructurada a partir de capturas de pantalla, gráficos, documentos escaneados y contenido de medios mixtos. Para una tarea documental, etiquete las páginas y conserve encabezados, etiquetas de tablas y unidades. Pida los campos o las conclusiones que necesita, con una referencia de origen para cada uno. Un encargo práctico es: «Extraiga las especificaciones del producto de estas páginas, conserve las unidades originales e identifique cualquier discrepancia entre la tabla y el párrafo explicativo».
Para una imagen, haga legibles los textos pertinentes e indique a qué objeto o zona se refiere la pregunta. Para comprender un vídeo, identifique el acontecimiento, la secuencia o el segmento que analizar y solicite una descripción textual vinculada a su tiempo o fuente. El resultado es una interpretación o extracción de los medios proporcionados; crear una imagen nueva o un vídeo renderizado es una tarea independiente.
Los flujos Lite del proveedor admiten pensamiento profundo y uso con respuesta directa. La salida de pensamiento y el contenido de la respuesta final tienen funciones distintas: el razonamiento desarrolla la tarea, mientras que la respuesta debe ajustarse al entregable solicitado. Indique los campos deseados, el idioma de respuesta y el tratamiento de la información ausente. Para extracción habitual, pida el registro definido; para una comparación, proporcione los criterios y exija pruebas para cada conclusión.
Lite puede participar en una tarea guiada por herramientas cuando la aplicación que lo rodea proporciona las definiciones de herramientas y las observaciones. Describa lo que hace cada operación y las acciones permitidas para el encargo. Una operación seleccionada solo se convierte en prueba después de que la aplicación devuelva su resultado real. Mantenga esas observaciones asociadas a la tarea en lugar de esperar que el texto del modelo por sí solo recupere un archivo o ejecute código.
El perfil Lite publicado utiliza un contexto de 256K e indica hasta 128K tokens de salida combinada, incluido el razonamiento. Los límites de entrada difieren entre las tablas de flujos textuales y visuales del fabricante y entre las revisiones con nombre propio, por lo que la cifra de contexto debe utilizarse junto con la especificación elegida de solicitud. El razonamiento, el historial y los resultados de herramientas comparten el presupuesto disponible con la fuente y la respuesta final. Una colección enfocada de materiales pertinentes resulta más útil que un conjunto de archivos sin estructura.
Un asistente de soporte puede convertir la pregunta de un usuario y el material de producto proporcionado en una explicación respaldada por pruebas. Una tarea de análisis de comentarios puede identificar problemas recurrentes y devolver un resumen estructurado; un encargo de programación puede pedir un cambio concreto vinculado a la implementación proporcionada. Dé a cada tarea una forma de salida y un criterio de finalización.
El fabricante considera la integración de contextos complejos y el trabajo integral en el mundo real como áreas que aún necesitan mejoras. Revise los números extraídos frente a la fuente, inspeccione el código en su aplicación prevista y proporcione pruebas actuales para afirmaciones que dependan del conocimiento. Lite conserva su propia edición y función de carga de trabajo; no adquiere silenciosamente las capacidades ni los valores predeterminados de una versión Seed posterior.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites bytedance-seed/seed-2.0-lite | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0005 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.004 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive128.000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0005 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.004 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 2 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de128.000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.008 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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-lite", "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-lite',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-lite',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 o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-lite
Usa las rutas de método indicadas arriba.
bytedance-seed/seed-2.0-liteSeed 2.0 Lite equilibra el razonamiento y la comprensión multimodal de la familia Seed2.0 para aplicaciones de propósito general. Maneja instrucciones escritas, imágenes y vídeo para producir texto, hallazgos estructurados y acciones de herramientas propuestas, con un contexto del proveedor de 256K.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Seed 2.0 Lite es el modelo equilibrado de propósito general de ByteDance Seed de la serie Seed2.0. El fabricante sitúa Lite entre la orientación Pro más exigente de la familia y la opción más pequeña Mini, enfatizando un equilibrio práctico entre capacidad y rapidez de respuesta. Acepta texto y material visual y devuelve texto, por lo que resulta útil para asistencia documental, preguntas fundamentadas en imágenes, ayuda con programación y procesamiento de información de varios pasos.
La familia Seed2.0 desarrolla razonamiento visual y extracción estructurada a partir de capturas de pantalla, gráficos, documentos escaneados y contenido de medios mixtos. Para una tarea documental, etiquete las páginas y conserve encabezados, etiquetas de tablas y unidades. Pida los campos o las conclusiones que necesita, con una referencia de origen para cada uno. Un encargo práctico es: «Extraiga las especificaciones del producto de estas páginas, conserve las unidades originales e identifique cualquier discrepancia entre la tabla y el párrafo explicativo».
Para una imagen, haga legibles los textos pertinentes e indique a qué objeto o zona se refiere la pregunta. Para comprender un vídeo, identifique el acontecimiento, la secuencia o el segmento que analizar y solicite una descripción textual vinculada a su tiempo o fuente. El resultado es una interpretación o extracción de los medios proporcionados; crear una imagen nueva o un vídeo renderizado es una tarea independiente.
Los flujos Lite del proveedor admiten pensamiento profundo y uso con respuesta directa. La salida de pensamiento y el contenido de la respuesta final tienen funciones distintas: el razonamiento desarrolla la tarea, mientras que la respuesta debe ajustarse al entregable solicitado. Indique los campos deseados, el idioma de respuesta y el tratamiento de la información ausente. Para extracción habitual, pida el registro definido; para una comparación, proporcione los criterios y exija pruebas para cada conclusión.
Lite puede participar en una tarea guiada por herramientas cuando la aplicación que lo rodea proporciona las definiciones de herramientas y las observaciones. Describa lo que hace cada operación y las acciones permitidas para el encargo. Una operación seleccionada solo se convierte en prueba después de que la aplicación devuelva su resultado real. Mantenga esas observaciones asociadas a la tarea en lugar de esperar que el texto del modelo por sí solo recupere un archivo o ejecute código.
El perfil Lite publicado utiliza un contexto de 256K e indica hasta 128K tokens de salida combinada, incluido el razonamiento. Los límites de entrada difieren entre las tablas de flujos textuales y visuales del fabricante y entre las revisiones con nombre propio, por lo que la cifra de contexto debe utilizarse junto con la especificación elegida de solicitud. El razonamiento, el historial y los resultados de herramientas comparten el presupuesto disponible con la fuente y la respuesta final. Una colección enfocada de materiales pertinentes resulta más útil que un conjunto de archivos sin estructura.
Un asistente de soporte puede convertir la pregunta de un usuario y el material de producto proporcionado en una explicación respaldada por pruebas. Una tarea de análisis de comentarios puede identificar problemas recurrentes y devolver un resumen estructurado; un encargo de programación puede pedir un cambio concreto vinculado a la implementación proporcionada. Dé a cada tarea una forma de salida y un criterio de finalización.
El fabricante considera la integración de contextos complejos y el trabajo integral en el mundo real como áreas que aún necesitan mejoras. Revise los números extraídos frente a la fuente, inspeccione el código en su aplicación prevista y proporcione pruebas actuales para afirmaciones que dependan del conocimiento. Lite conserva su propia edición y función de carga de trabajo; no adquiere silenciosamente las capacidades ni los valores predeterminados de una versión Seed posterior.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites bytedance-seed/seed-2.0-lite | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0005 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.004 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive128.000 | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.0005 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.004 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 2 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de128.000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.001 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.008 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-2.0-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-lite', '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-lite', '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 o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-lite
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
Reconcile product specifications\n\nCompare the supplied product text. Table T: battery 4,000 mAh; weight 180 g; USB-C charging. Paragraph P: weighs 180 g, charges by USB-C, contains a 4,500 mAh battery. Produce a specification table with source labels, mark conflicts and draft one question to the product owner. Do not choose a battery value without evidence.A field-by-field comparison table and one clarification question about the conflicting specification.Verify that both battery values and their T/P source labels survive in the result.