Seed 2.1 Turbo est l’édition efficace à haut débit de la famille Seed2.1 de ByteDance Seed. Le fabricant positionne Turbo pour les usages produit qui nécessitent une assistance quotidienne utile et une progression fiable dans des tâches plus longues, tandis que Pro vise les processus professionnels et de raisonnement les plus exigeants de la famille. Turbo utilise des instructions et des sources pour produire des réponses, du code, des analyses et du contenu d’appels d’outils. La famille comprend aussi les contenus visuels et vidéo; la tâche peut donc combiner ce que l’utilisateur écrit avec les informations visibles dans les médias fournis.
L’orientation généraliste des agents Seed2.1 met l’accent sur la planification, le traitement de fichiers, l’utilisation d’outils, le maintien de l’état de la tâche et la livraison d’un travail terminé. Pour une tâche documentaire, donnez des noms significatifs aux documents pertinents et identifiez la décision ou le livrable qu’ils doivent appuyer. Une description pratique est : « Comparez ces exigences de projet avec la proposition jointe, identifiez les dépendances non résolues et rédigez une note de décision avec des preuves pour chaque constat. » Précisez le public, les faits obligatoires et les critères d’un résultat utilisable.
Pour un tableur ou un rapport, expliquez le sens des champs, les unités et le traitement des valeurs manquantes. Demandez le calcul ou la conclusion avec son emplacement source. Lorsqu’une application fournit des outils, le modèle peut choisir une opération et utiliser l’observation renvoyée pour poursuivre la tâche. L’application contrôle l’accès réel aux fichiers et l’exécution; conservez ce résultat au lieu de traiter une action proposée comme une action terminée.
Le fabricant développe la famille pour l’analyse des exigences, l’implémentation de fonctionnalités, le débogage et la validation des résultats. Fournissez le contexte pertinent du dépôt, les interfaces existantes, le comportement voulu et un exemple reproductible du problème. Pour une modification touchant plusieurs fichiers, expliquez les dépendances et les contrats qui doivent rester stables. Un résultat utile comprend l’implémentation, une explication de la modification et les observations qui établissent si le comportement requis a été obtenu.
Une invite ciblée de débogage peut demander au modèle de suivre une entrée défaillante dans le code, d’identifier la première condition incorrecte et de proposer une correction. Pour une tâche d’interface, combinez les exigences de contenu avec une maquette et décrivez les états et interactions visibles. Le code généré reste un livrable proposé tant qu’il n’a pas été exécuté dans l’application prévue; transmettez les erreurs réelles ou les captures d’écran à la révision suivante.
Seed2.1 combine l’interprétation de documents et de graphiques, la compréhension spatiale et celle des vidéos avec ses tâches d’agent. Préparez des images sources lisibles, préservez les étiquettes environnantes et indiquez au modèle quel détail compte. Pour une vidéo, précisez le segment et l’événement à expliquer, comme un changement dans une scène ou l’ordre d’actions visibles. Demandez que la réponse distingue les détails observés des interprétations, avec une page source, une étiquette d’image ou un repère temporel lorsqu’il y a lieu.
Ces entrées soutiennent l’analyse et la génération de code à partir de preuves visuelles. Produire un plan textuel de montage ou une opération proposée se distingue du rendu d’une nouvelle vidéo ou de l’exécution d’une action d’interface; ces résultats utilisent les outils environnants et leurs résultats réels.
Le fabricant identifie les problèmes professionnels ouverts et ceux de la recherche de pointe comme des domaines où des améliorations restent possibles. Reliez une tâche difficile à ses preuves, à ses observations intermédiaires et à ses critères d’achèvement. Utilisez les sources pertinentes pour les affirmations dépendant de connaissances et exigez que la sortie finale identifie les questions sans réponse. Le profil de référence Turbo publié par le fabricant dispose d’un contexte de 256K. Réservez dans ce budget de la place pour la conversation, les résultats d’outils, le raisonnement et le résultat final; le raisonnement compte aussi dans l’allocation de génération. L’édition Turbo reste distincte de Pro et des versions Seed antérieures; préparez la tâche selon ses propres modes documentés et son format de demande.
", "aboutText": "Seed 2.1 Turbo est l’édition efficace à haut débit de la famille Seed2.1 de ByteDance Seed. Le fabricant positionne Turbo pour les usages produit qui nécessitent une assistance quotidienne utile et une progression fiable dans des tâches plus longues, tandis que Pro vise les processus professionnels et de raisonnement les plus exigeants de la famille. Turbo utilise des instructions et des sources pour produire des réponses, du code, des analyses et du contenu d’appels d’outils. La famille comprend aussi les contenus visuels et vidéo; la tâche peut donc combiner ce que l’utilisateur écrit avec les informations visibles dans les médias fournis.\n\n### Agents généraux et livrables utiles\n\nL’orientation généraliste des agents Seed2.1 met l’accent sur la planification, le traitement de fichiers, l’utilisation d’outils, le maintien de l’état de la tâche et la livraison d’un travail terminé. Pour une tâche documentaire, donnez des noms significatifs aux documents pertinents et identifiez la décision ou le livrable qu’ils doivent appuyer. Une description pratique est : « Comparez ces exigences de projet avec la proposition jointe, identifiez les dépendances non résolues et rédigez une note de décision avec des preuves pour chaque constat. » Précisez le public, les faits obligatoires et les critères d’un résultat utilisable.\n\nPour un tableur ou un rapport, expliquez le sens des champs, les unités et le traitement des valeurs manquantes. Demandez le calcul ou la conclusion avec son emplacement source. Lorsqu’une application fournit des outils, le modèle peut choisir une opération et utiliser l’observation renvoyée pour poursuivre la tâche. L’application contrôle l’accès réel aux fichiers et l’exécution; conservez ce résultat au lieu de traiter une action proposée comme une action terminée.\n\n### De la définition des exigences à la validation du code\n\nLe fabricant développe la famille pour l’analyse des exigences, l’implémentation de fonctionnalités, le débogage et la validation des résultats. Fournissez le contexte pertinent du dépôt, les interfaces existantes, le comportement voulu et un exemple reproductible du problème. Pour une modification touchant plusieurs fichiers, expliquez les dépendances et les contrats qui doivent rester stables. Un résultat utile comprend l’implémentation, une explication de la modification et les observations qui établissent si le comportement requis a été obtenu.\n\nUne invite ciblée de débogage peut demander au modèle de suivre une entrée défaillante dans le code, d’identifier la première condition incorrecte et de proposer une correction. Pour une tâche d’interface, combinez les exigences de contenu avec une maquette et décrivez les états et interactions visibles. Le code généré reste un livrable proposé tant qu’il n’a pas été exécuté dans l’application prévue; transmettez les erreurs réelles ou les captures d’écran à la révision suivante.\n\n### Contexte multimodal\n\nSeed2.1 combine l’interprétation de documents et de graphiques, la compréhension spatiale et celle des vidéos avec ses tâches d’agent. Préparez des images sources lisibles, préservez les étiquettes environnantes et indiquez au modèle quel détail compte. Pour une vidéo, précisez le segment et l’événement à expliquer, comme un changement dans une scène ou l’ordre d’actions visibles. Demandez que la réponse distingue les détails observés des interprétations, avec une page source, une étiquette d’image ou un repère temporel lorsqu’il y a lieu.\n\nCes entrées soutiennent l’analyse et la génération de code à partir de preuves visuelles. Produire un plan textuel de montage ou une opération proposée se distingue du rendu d’une nouvelle vidéo ou de l’exécution d’une action d’interface; ces résultats utilisent les outils environnants et leurs résultats réels.\n\n### Limites de la tâche et révision\n\nLe fabricant identifie les problèmes professionnels ouverts et ceux de la recherche de pointe comme des domaines où des améliorations restent possibles. Reliez une tâche difficile à ses preuves, à ses observations intermédiaires et à ses critères d’achèvement. Utilisez les sources pertinentes pour les affirmations dépendant de connaissances et exigez que la sortie finale identifie les questions sans réponse. Le profil de référence Turbo publié par le fabricant dispose d’un contexte de 256K. Réservez dans ce budget de la place pour la conversation, les résultats d’outils, le raisonnement et le résultat final; le raisonnement compte aussi dans l’allocation de génération. L’édition Turbo reste distincte de Pro et des versions Seed antérieures; préparez la tâche selon ses propres modes documentés et son format de demande.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Prepare a launch dependency memo\n\nWrite a decision memo for a small release. Requirements: password reset and an export button must work before launch. Status notes: password reset passes its check; export displays a button but produces an empty file; documentation is ready. Recommend launch or delay, name the blocking dependency and specify the next evidence needed.A concise recommendation, a dependency finding, and a concrete export acceptance check.Check that a visible export button is not treated as proof of a usable export file.bytedance-seed/seed-2-1-turboSeed 2.1 Turbo est le modèle efficace de la famille Seed pour l’assistance quotidienne et les tâches de productivité à plusieurs étapes. Il relie les sources écrites et visuelles à la programmation, à l’analyse documentaire et aux tâches guidées par des outils, en produisant du texte et des actions proposées pour l’application environnante.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Seed 2.1 Turbo est l’édition efficace à haut débit de la famille Seed2.1 de ByteDance Seed. Le fabricant positionne Turbo pour les usages produit qui nécessitent une assistance quotidienne utile et une progression fiable dans des tâches plus longues, tandis que Pro vise les processus professionnels et de raisonnement les plus exigeants de la famille. Turbo utilise des instructions et des sources pour produire des réponses, du code, des analyses et du contenu d’appels d’outils. La famille comprend aussi les contenus visuels et vidéo; la tâche peut donc combiner ce que l’utilisateur écrit avec les informations visibles dans les médias fournis.
L’orientation généraliste des agents Seed2.1 met l’accent sur la planification, le traitement de fichiers, l’utilisation d’outils, le maintien de l’état de la tâche et la livraison d’un travail terminé. Pour une tâche documentaire, donnez des noms significatifs aux documents pertinents et identifiez la décision ou le livrable qu’ils doivent appuyer. Une description pratique est : « Comparez ces exigences de projet avec la proposition jointe, identifiez les dépendances non résolues et rédigez une note de décision avec des preuves pour chaque constat. » Précisez le public, les faits obligatoires et les critères d’un résultat utilisable.
Pour un tableur ou un rapport, expliquez le sens des champs, les unités et le traitement des valeurs manquantes. Demandez le calcul ou la conclusion avec son emplacement source. Lorsqu’une application fournit des outils, le modèle peut choisir une opération et utiliser l’observation renvoyée pour poursuivre la tâche. L’application contrôle l’accès réel aux fichiers et l’exécution; conservez ce résultat au lieu de traiter une action proposée comme une action terminée.
Le fabricant développe la famille pour l’analyse des exigences, l’implémentation de fonctionnalités, le débogage et la validation des résultats. Fournissez le contexte pertinent du dépôt, les interfaces existantes, le comportement voulu et un exemple reproductible du problème. Pour une modification touchant plusieurs fichiers, expliquez les dépendances et les contrats qui doivent rester stables. Un résultat utile comprend l’implémentation, une explication de la modification et les observations qui établissent si le comportement requis a été obtenu.
Une invite ciblée de débogage peut demander au modèle de suivre une entrée défaillante dans le code, d’identifier la première condition incorrecte et de proposer une correction. Pour une tâche d’interface, combinez les exigences de contenu avec une maquette et décrivez les états et interactions visibles. Le code généré reste un livrable proposé tant qu’il n’a pas été exécuté dans l’application prévue; transmettez les erreurs réelles ou les captures d’écran à la révision suivante.
Seed2.1 combine l’interprétation de documents et de graphiques, la compréhension spatiale et celle des vidéos avec ses tâches d’agent. Préparez des images sources lisibles, préservez les étiquettes environnantes et indiquez au modèle quel détail compte. Pour une vidéo, précisez le segment et l’événement à expliquer, comme un changement dans une scène ou l’ordre d’actions visibles. Demandez que la réponse distingue les détails observés des interprétations, avec une page source, une étiquette d’image ou un repère temporel lorsqu’il y a lieu.
Ces entrées soutiennent l’analyse et la génération de code à partir de preuves visuelles. Produire un plan textuel de montage ou une opération proposée se distingue du rendu d’une nouvelle vidéo ou de l’exécution d’une action d’interface; ces résultats utilisent les outils environnants et leurs résultats réels.
Le fabricant identifie les problèmes professionnels ouverts et ceux de la recherche de pointe comme des domaines où des améliorations restent possibles. Reliez une tâche difficile à ses preuves, à ses observations intermédiaires et à ses critères d’achèvement. Utilisez les sources pertinentes pour les affirmations dépendant de connaissances et exigez que la sortie finale identifie les questions sans réponse. Le profil de référence Turbo publié par le fabricant dispose d’un contexte de 256K. Réservez dans ce budget de la place pour la conversation, les résultats d’outils, le raisonnement et le résultat final; le raisonnement compte aussi dans l’allocation de génération. L’édition Turbo reste distincte de Pro et des versions Seed antérieures; préparez la tâche selon ses propres modes documentés et son format de demande.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites bytedance-seed/seed-2-1-turbo | 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’ID 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: Fonction fournie comme outil | 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 refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | 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 comme texte littéral ; aucun ID 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’ID 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/objet 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 | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.001 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.005 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.001 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.005 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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-2-1-turbo", "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-2-1-turbo',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-2-1-turbo',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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2-1-turbo
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
bytedance-seed/seed-2-1-turboSeed 2.1 Turbo est le modèle efficace de la famille Seed pour l’assistance quotidienne et les tâches de productivité à plusieurs étapes. Il relie les sources écrites et visuelles à la programmation, à l’analyse documentaire et aux tâches guidées par des outils, en produisant du texte et des actions proposées pour l’application environnante.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Seed 2.1 Turbo est l’édition efficace à haut débit de la famille Seed2.1 de ByteDance Seed. Le fabricant positionne Turbo pour les usages produit qui nécessitent une assistance quotidienne utile et une progression fiable dans des tâches plus longues, tandis que Pro vise les processus professionnels et de raisonnement les plus exigeants de la famille. Turbo utilise des instructions et des sources pour produire des réponses, du code, des analyses et du contenu d’appels d’outils. La famille comprend aussi les contenus visuels et vidéo; la tâche peut donc combiner ce que l’utilisateur écrit avec les informations visibles dans les médias fournis.
L’orientation généraliste des agents Seed2.1 met l’accent sur la planification, le traitement de fichiers, l’utilisation d’outils, le maintien de l’état de la tâche et la livraison d’un travail terminé. Pour une tâche documentaire, donnez des noms significatifs aux documents pertinents et identifiez la décision ou le livrable qu’ils doivent appuyer. Une description pratique est : « Comparez ces exigences de projet avec la proposition jointe, identifiez les dépendances non résolues et rédigez une note de décision avec des preuves pour chaque constat. » Précisez le public, les faits obligatoires et les critères d’un résultat utilisable.
Pour un tableur ou un rapport, expliquez le sens des champs, les unités et le traitement des valeurs manquantes. Demandez le calcul ou la conclusion avec son emplacement source. Lorsqu’une application fournit des outils, le modèle peut choisir une opération et utiliser l’observation renvoyée pour poursuivre la tâche. L’application contrôle l’accès réel aux fichiers et l’exécution; conservez ce résultat au lieu de traiter une action proposée comme une action terminée.
Le fabricant développe la famille pour l’analyse des exigences, l’implémentation de fonctionnalités, le débogage et la validation des résultats. Fournissez le contexte pertinent du dépôt, les interfaces existantes, le comportement voulu et un exemple reproductible du problème. Pour une modification touchant plusieurs fichiers, expliquez les dépendances et les contrats qui doivent rester stables. Un résultat utile comprend l’implémentation, une explication de la modification et les observations qui établissent si le comportement requis a été obtenu.
Une invite ciblée de débogage peut demander au modèle de suivre une entrée défaillante dans le code, d’identifier la première condition incorrecte et de proposer une correction. Pour une tâche d’interface, combinez les exigences de contenu avec une maquette et décrivez les états et interactions visibles. Le code généré reste un livrable proposé tant qu’il n’a pas été exécuté dans l’application prévue; transmettez les erreurs réelles ou les captures d’écran à la révision suivante.
Seed2.1 combine l’interprétation de documents et de graphiques, la compréhension spatiale et celle des vidéos avec ses tâches d’agent. Préparez des images sources lisibles, préservez les étiquettes environnantes et indiquez au modèle quel détail compte. Pour une vidéo, précisez le segment et l’événement à expliquer, comme un changement dans une scène ou l’ordre d’actions visibles. Demandez que la réponse distingue les détails observés des interprétations, avec une page source, une étiquette d’image ou un repère temporel lorsqu’il y a lieu.
Ces entrées soutiennent l’analyse et la génération de code à partir de preuves visuelles. Produire un plan textuel de montage ou une opération proposée se distingue du rendu d’une nouvelle vidéo ou de l’exécution d’une action d’interface; ces résultats utilisent les outils environnants et leurs résultats réels.
Le fabricant identifie les problèmes professionnels ouverts et ceux de la recherche de pointe comme des domaines où des améliorations restent possibles. Reliez une tâche difficile à ses preuves, à ses observations intermédiaires et à ses critères d’achèvement. Utilisez les sources pertinentes pour les affirmations dépendant de connaissances et exigez que la sortie finale identifie les questions sans réponse. Le profil de référence Turbo publié par le fabricant dispose d’un contexte de 256K. Réservez dans ce budget de la place pour la conversation, les résultats d’outils, le raisonnement et le résultat final; le raisonnement compte aussi dans l’allocation de génération. L’édition Turbo reste distincte de Pro et des versions Seed antérieures; préparez la tâche selon ses propres modes documentés et son format de demande.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites bytedance-seed/seed-2-1-turbo | 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 | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.001 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.005 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.001 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.005 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-2-1-turbo",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2-1-turbo', '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-2-1-turbo', '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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle 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 éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2-1-turbo
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Prepare a launch dependency memo\n\nWrite a decision memo for a small release. Requirements: password reset and an export button must work before launch. Status notes: password reset passes its check; export displays a button but produces an empty file; documentation is ready. Recommend launch or delay, name the blocking dependency and specify the next evidence needed.A concise recommendation, a dependency finding, and a concrete export acceptance check.Check that a visible export button is not treated as proof of a usable export file.