Seed 2.0 Lite est le modèle généraliste équilibré de ByteDance Seed dans la série Seed2.0. Le fabricant place Lite entre l’orientation Pro plus exigeante de la famille et la petite option Mini, en privilégiant un équilibre pratique entre capacité et réactivité. Il accepte du texte et du contenu visuel et renvoie du texte, ce qui le rend utile pour l’assistance documentaire, les questions fondées sur des images, l’aide à la programmation et le traitement d’informations en plusieurs étapes.
La famille Seed2.0 développe le raisonnement visuel et l’extraction structurée à partir de captures d’écran, graphiques, documents numérisés et contenus mixtes. Pour une tâche documentaire, identifiez les pages et préservez les titres, les libellés de tableaux et les unités. Demandez les champs ou conclusions nécessaires, avec une référence source pour chacun. Un brief pratique est : « Extrayez les spécifications du produit de ces pages, préservez les unités originales et identifiez toute divergence entre le tableau et le paragraphe explicatif. »
Pour une image, rendez les textes pertinents lisibles et indiquez l’objet ou la zone concernés par la question. Pour la compréhension vidéo, identifiez l’événement, la séquence ou le segment à analyser et demandez une description textuelle liée à son temps ou à sa source. Le résultat est une interprétation ou une extraction des médias fournis ; créer une nouvelle image ou une vidéo rendue constitue une tâche distincte.
Les flux Lite du producteur prennent en charge la réflexion approfondie et les réponses directes. La sortie de réflexion et le contenu de la réponse finale ont des rôles distincts : le raisonnement résout la tâche, tandis que la réponse doit correspondre au livrable demandé. Indiquez les champs souhaités, la langue de réponse et le traitement des informations manquantes. Pour une extraction courante, demandez l’enregistrement défini ; pour une comparaison, fournissez les critères et exigez les preuves de chaque conclusion.
Lite peut participer à une tâche guidée par des outils lorsque l’application environnante fournit les définitions et les observations des outils. Décrivez ce que fait chaque opération et les actions autorisées pour la mission. Une opération sélectionnée ne devient une preuve qu’après le retour de son résultat réel par l’application. Gardez ces observations associées à la tâche plutôt que d’attendre du seul texte du modèle qu’il récupère un fichier ou exécute du code.
Le profil Lite publié utilise un contexte de 256K et indique jusqu’à 128K tokens de sortie combinée, raisonnement compris. Les plafonds d’entrée diffèrent entre les tableaux de flux textuels et visuels du fabricant et entre les révisions nommées : la valeur de contexte doit donc être utilisée avec la spécification de demande choisie. Le raisonnement, l’historique et les résultats d’outils partagent le budget disponible avec la source et la réponse finale. Un ensemble ciblé de données pertinentes est plus utile qu’un ensemble de fichiers non structuré.
Un assistant d’assistance peut transformer la question d’un utilisateur et les données produit fournies en explication étayée. Une tâche d’analyse de retours peut identifier les problèmes récurrents et renvoyer un résumé structuré ; un brief de programmation peut demander un changement ciblé lié à l’implémentation fournie. Donnez à chaque tâche une forme de sortie et un critère d’achèvement.
Le fabricant considère l’intégration complexe du contexte et le travail réel de bout en bout comme des domaines nécessitant encore des améliorations. Vérifiez les nombres extraits par rapport à la source, inspectez le code dans son application prévue et fournissez des preuves actuelles pour les affirmations sensibles aux connaissances. Lite conserve sa propre édition et son rôle de charge de travail ; il n’acquiert pas silencieusement les capacités ou les valeurs par défaut d’une version Seed ultérieure.
", "aboutText": "Seed 2.0 Lite est le modèle généraliste équilibré de ByteDance Seed dans la série Seed2.0. Le fabricant place Lite entre l’orientation Pro plus exigeante de la famille et la petite option Mini, en privilégiant un équilibre pratique entre capacité et réactivité. Il accepte du texte et du contenu visuel et renvoie du texte, ce qui le rend utile pour l’assistance documentaire, les questions fondées sur des images, l’aide à la programmation et le traitement d’informations en plusieurs étapes.\n\n### Comprendre des sources mixtes\n\nLa famille Seed2.0 développe le raisonnement visuel et l’extraction structurée à partir de captures d’écran, graphiques, documents numérisés et contenus mixtes. Pour une tâche documentaire, identifiez les pages et préservez les titres, les libellés de tableaux et les unités. Demandez les champs ou conclusions nécessaires, avec une référence source pour chacun. Un brief pratique est : « Extrayez les spécifications du produit de ces pages, préservez les unités originales et identifiez toute divergence entre le tableau et le paragraphe explicatif. »\n\nPour une image, rendez les textes pertinents lisibles et indiquez l’objet ou la zone concernés par la question. Pour la compréhension vidéo, identifiez l’événement, la séquence ou le segment à analyser et demandez une description textuelle liée à son temps ou à sa source. Le résultat est une interprétation ou une extraction des médias fournis ; créer une nouvelle image ou une vidéo rendue constitue une tâche distincte.\n\n### Raisonnement et suivi des consignes\n\nLes flux Lite du producteur prennent en charge la réflexion approfondie et les réponses directes. La sortie de réflexion et le contenu de la réponse finale ont des rôles distincts : le raisonnement résout la tâche, tandis que la réponse doit correspondre au livrable demandé. Indiquez les champs souhaités, la langue de réponse et le traitement des informations manquantes. Pour une extraction courante, demandez l’enregistrement défini ; pour une comparaison, fournissez les critères et exigez les preuves de chaque conclusion.\n\nLite peut participer à une tâche guidée par des outils lorsque l’application environnante fournit les définitions et les observations des outils. Décrivez ce que fait chaque opération et les actions autorisées pour la mission. Une opération sélectionnée ne devient une preuve qu’après le retour de son résultat réel par l’application. Gardez ces observations associées à la tâche plutôt que d’attendre du seul texte du modèle qu’il récupère un fichier ou exécute du code.\n\n### Budgets de contexte et de réponse\n\nLe profil Lite publié utilise un contexte de 256K et indique jusqu’à 128K tokens de sortie combinée, raisonnement compris. Les plafonds d’entrée diffèrent entre les tableaux de flux textuels et visuels du fabricant et entre les révisions nommées : la valeur de contexte doit donc être utilisée avec la spécification de demande choisie. Le raisonnement, l’historique et les résultats d’outils partagent le budget disponible avec la source et la réponse finale. Un ensemble ciblé de données pertinentes est plus utile qu’un ensemble de fichiers non structuré.\n\n### Résultats pratiques et limites\n\nUn assistant d’assistance peut transformer la question d’un utilisateur et les données produit fournies en explication étayée. Une tâche d’analyse de retours peut identifier les problèmes récurrents et renvoyer un résumé structuré ; un brief de programmation peut demander un changement ciblé lié à l’implémentation fournie. Donnez à chaque tâche une forme de sortie et un critère d’achèvement.\n\nLe fabricant considère l’intégration complexe du contexte et le travail réel de bout en bout comme des domaines nécessitant encore des améliorations. Vérifiez les nombres extraits par rapport à la source, inspectez le code dans son application prévue et fournissez des preuves actuelles pour les affirmations sensibles aux connaissances. Lite conserve sa propre édition et son rôle de charge de travail ; il n’acquiert pas silencieusement les capacités ou les valeurs par défaut d’une version Seed ultérieure.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
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 équilibre le raisonnement et la compréhension multimodale de la famille Seed2.0 pour les applications généralistes. Il traite les consignes écrites, les images et les vidéos pour produire du texte, des constats structurés et des actions d’outils proposées, avec un contexte producteur de 256K.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Seed 2.0 Lite est le modèle généraliste équilibré de ByteDance Seed dans la série Seed2.0. Le fabricant place Lite entre l’orientation Pro plus exigeante de la famille et la petite option Mini, en privilégiant un équilibre pratique entre capacité et réactivité. Il accepte du texte et du contenu visuel et renvoie du texte, ce qui le rend utile pour l’assistance documentaire, les questions fondées sur des images, l’aide à la programmation et le traitement d’informations en plusieurs étapes.
La famille Seed2.0 développe le raisonnement visuel et l’extraction structurée à partir de captures d’écran, graphiques, documents numérisés et contenus mixtes. Pour une tâche documentaire, identifiez les pages et préservez les titres, les libellés de tableaux et les unités. Demandez les champs ou conclusions nécessaires, avec une référence source pour chacun. Un brief pratique est : « Extrayez les spécifications du produit de ces pages, préservez les unités originales et identifiez toute divergence entre le tableau et le paragraphe explicatif. »
Pour une image, rendez les textes pertinents lisibles et indiquez l’objet ou la zone concernés par la question. Pour la compréhension vidéo, identifiez l’événement, la séquence ou le segment à analyser et demandez une description textuelle liée à son temps ou à sa source. Le résultat est une interprétation ou une extraction des médias fournis ; créer une nouvelle image ou une vidéo rendue constitue une tâche distincte.
Les flux Lite du producteur prennent en charge la réflexion approfondie et les réponses directes. La sortie de réflexion et le contenu de la réponse finale ont des rôles distincts : le raisonnement résout la tâche, tandis que la réponse doit correspondre au livrable demandé. Indiquez les champs souhaités, la langue de réponse et le traitement des informations manquantes. Pour une extraction courante, demandez l’enregistrement défini ; pour une comparaison, fournissez les critères et exigez les preuves de chaque conclusion.
Lite peut participer à une tâche guidée par des outils lorsque l’application environnante fournit les définitions et les observations des outils. Décrivez ce que fait chaque opération et les actions autorisées pour la mission. Une opération sélectionnée ne devient une preuve qu’après le retour de son résultat réel par l’application. Gardez ces observations associées à la tâche plutôt que d’attendre du seul texte du modèle qu’il récupère un fichier ou exécute du code.
Le profil Lite publié utilise un contexte de 256K et indique jusqu’à 128K tokens de sortie combinée, raisonnement compris. Les plafonds d’entrée diffèrent entre les tableaux de flux textuels et visuels du fabricant et entre les révisions nommées : la valeur de contexte doit donc être utilisée avec la spécification de demande choisie. Le raisonnement, l’historique et les résultats d’outils partagent le budget disponible avec la source et la réponse finale. Un ensemble ciblé de données pertinentes est plus utile qu’un ensemble de fichiers non structuré.
Un assistant d’assistance peut transformer la question d’un utilisateur et les données produit fournies en explication étayée. Une tâche d’analyse de retours peut identifier les problèmes récurrents et renvoyer un résumé structuré ; un brief de programmation peut demander un changement ciblé lié à l’implémentation fournie. Donnez à chaque tâche une forme de sortie et un critère d’achèvement.
Le fabricant considère l’intégration complexe du contexte et le travail réel de bout en bout comme des domaines nécessitant encore des améliorations. Vérifiez les nombres extraits par rapport à la source, inspectez le code dans son application prévue et fournissez des preuves actuelles pour les affirmations sensibles aux connaissances. Lite conserve sa propre édition et son rôle de charge de travail ; il n’acquiert pas silencieusement les capacités ou les valeurs par défaut d’une version Seed ultérieure.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites bytedance-seed/seed-2.0-lite | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: outil de fonction fourni | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | Contratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0005 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.004 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse128 000 | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0005 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.004 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de128 000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.008 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-lite
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
bytedance-seed/seed-2.0-liteSeed 2.0 Lite équilibre le raisonnement et la compréhension multimodale de la famille Seed2.0 pour les applications généralistes. Il traite les consignes écrites, les images et les vidéos pour produire du texte, des constats structurés et des actions d’outils proposées, avec un contexte producteur de 256K.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Seed 2.0 Lite est le modèle généraliste équilibré de ByteDance Seed dans la série Seed2.0. Le fabricant place Lite entre l’orientation Pro plus exigeante de la famille et la petite option Mini, en privilégiant un équilibre pratique entre capacité et réactivité. Il accepte du texte et du contenu visuel et renvoie du texte, ce qui le rend utile pour l’assistance documentaire, les questions fondées sur des images, l’aide à la programmation et le traitement d’informations en plusieurs étapes.
La famille Seed2.0 développe le raisonnement visuel et l’extraction structurée à partir de captures d’écran, graphiques, documents numérisés et contenus mixtes. Pour une tâche documentaire, identifiez les pages et préservez les titres, les libellés de tableaux et les unités. Demandez les champs ou conclusions nécessaires, avec une référence source pour chacun. Un brief pratique est : « Extrayez les spécifications du produit de ces pages, préservez les unités originales et identifiez toute divergence entre le tableau et le paragraphe explicatif. »
Pour une image, rendez les textes pertinents lisibles et indiquez l’objet ou la zone concernés par la question. Pour la compréhension vidéo, identifiez l’événement, la séquence ou le segment à analyser et demandez une description textuelle liée à son temps ou à sa source. Le résultat est une interprétation ou une extraction des médias fournis ; créer une nouvelle image ou une vidéo rendue constitue une tâche distincte.
Les flux Lite du producteur prennent en charge la réflexion approfondie et les réponses directes. La sortie de réflexion et le contenu de la réponse finale ont des rôles distincts : le raisonnement résout la tâche, tandis que la réponse doit correspondre au livrable demandé. Indiquez les champs souhaités, la langue de réponse et le traitement des informations manquantes. Pour une extraction courante, demandez l’enregistrement défini ; pour une comparaison, fournissez les critères et exigez les preuves de chaque conclusion.
Lite peut participer à une tâche guidée par des outils lorsque l’application environnante fournit les définitions et les observations des outils. Décrivez ce que fait chaque opération et les actions autorisées pour la mission. Une opération sélectionnée ne devient une preuve qu’après le retour de son résultat réel par l’application. Gardez ces observations associées à la tâche plutôt que d’attendre du seul texte du modèle qu’il récupère un fichier ou exécute du code.
Le profil Lite publié utilise un contexte de 256K et indique jusqu’à 128K tokens de sortie combinée, raisonnement compris. Les plafonds d’entrée diffèrent entre les tableaux de flux textuels et visuels du fabricant et entre les révisions nommées : la valeur de contexte doit donc être utilisée avec la spécification de demande choisie. Le raisonnement, l’historique et les résultats d’outils partagent le budget disponible avec la source et la réponse finale. Un ensemble ciblé de données pertinentes est plus utile qu’un ensemble de fichiers non structuré.
Un assistant d’assistance peut transformer la question d’un utilisateur et les données produit fournies en explication étayée. Une tâche d’analyse de retours peut identifier les problèmes récurrents et renvoyer un résumé structuré ; un brief de programmation peut demander un changement ciblé lié à l’implémentation fournie. Donnez à chaque tâche une forme de sortie et un critère d’achèvement.
Le fabricant considère l’intégration complexe du contexte et le travail réel de bout en bout comme des domaines nécessitant encore des améliorations. Vérifiez les nombres extraits par rapport à la source, inspectez le code dans son application prévue et fournissez des preuves actuelles pour les affirmations sensibles aux connaissances. Lite conserve sa propre édition et son rôle de charge de travail ; il n’acquiert pas silencieusement les capacités ou les valeurs par défaut d’une version Seed ultérieure.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites bytedance-seed/seed-2.0-lite | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0005 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.004 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse128 000 | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.0005 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.004 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 2 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de128 000 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.001 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.008 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-2.0-lite",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-lite
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
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.