Seed 1.6 est le modèle multimodal généraliste de ByteDance Seed à réflexion adaptative. Le fabricant le développe pour le raisonnement textuel et visuel, les questions à long contexte et les interactions ancrées dans une interface ou un document. Il reçoit des instructions et des sources et renvoie du texte, comme une réponse, une analyse ou du code. Son édition adaptative reste distincte de Seed1.6-Thinking, de Flash et des générations Seed ultérieures.
Le fournisseur décrit un modèle de mélange d’experts parcimonieux avec 230 milliards de paramètres au total et 23 milliards de paramètres actifs. L’entraînement commence par le texte, se poursuit avec un mélange de texte et de contenu visuel, puis étend la longueur de séquence de 32K à 256K. Cela donne au modèle un contexte où une question peut être associée à des informations sources substantielles. Le contexte contient toujours ensemble la conversation et le résultat généré : laissez donc de la place pour la réponse au lieu de le traiter comme un budget de sortie indépendant.
Pour une tâche documentaire, préservez les noms de sections, les libellés de pages, les en-têtes de tableaux et les unités. Demandez la comparaison ou l’extraction que les documents doivent étayer. Une consigne utile est : « Comparez les conditions de ces deux documents, identifiez chaque différence substantielle et citez le passage pertinent à côté de chaque constat. » Pour une capture d’écran, expliquez ce que l’utilisateur cherche à accomplir et demandez une interprétation fondée sur les libellés visibles.
Seed1.6 introduit Adaptive Chain-of-Thought, avec trois modes du fournisseur. FullCoT raisonne avant de répondre à chaque prompt. NoCoT répond directement. AdaCoT décide de raisonner ou non selon la question. L’entraînement récompense une quantité de réflexion appropriée plutôt qu’un raisonnement inutilement long pour chaque demande.
Choisissez la profondeur de la tâche selon le résultat requis : l’extraction directe ou la réécriture peuvent avoir une spécification de sortie concise, tandis qu’une condition mathématique, un défaut de code ou une comparaison de sources nécessite les contraintes pertinentes. Énoncez le livrable final séparément de l’analyse intermédiaire. Un processus de raisonnement étendu n’est utile que s’il sert la réponse nécessaire.
L’entraînement multimodal du modèle associe des éléments écrits et visuels. Fournissez une image lisible et incluez les libellés environnants nécessaires à son interprétation. Pour un diagramme, expliquez la question et préservez ses annotations ; pour un graphique, distinguez les valeurs visibles de l’interprétation demandée. La discussion du concepteur sur les évaluations identifie les diagrammes flous comme une cause de baisse des performances visuelles, ce qui fait de la netteté des images sources un choix pratique important.
Pour une tâche d’interface, précisez si la capture d’écran montre l’état actuel ou le design souhaité. Demandez les contrôles visibles ou le code nécessaires au comportement spécifié, puis utilisez le résultat réel de l’application comme retour. Un texte proposant un clic ou produisant du code est distinct d’une action d’interface accomplie.
Le profil initial du fournisseur documente la sortie structurée et l’usage d’outils, avec un contexte de 256K, jusqu’à 224K en entrée et jusqu’à 32K en sortie combinée, raisonnement inclus. L’application fournit les définitions d’outils et exécute les opérations choisies, en renvoyant les observations pour l’étape suivante. Utilisez ces résultats comme éléments de preuve et gardez la conversation centrée sur la tâche.
Un résultat final pratique peut être un problème résolu, une proposition de code ciblée ou une fiche analytique étayée par les sources. Précisez sa langue, la terminologie obligatoire et le critère de fin. Vérifiez les valeurs extraites à partir de la source et préservez explicitement les informations manquantes. Cela garde la réponse du modèle adaptatif reliée à la question réelle tout en conservant l’édition précise Seed 1.6 et ses distinctions de modes documentées.
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Resolve conflicting return rules\n\nCompare two text excerpts. Policy: unopened items may be returned within 21 calendar days; customised items are excluded. FAQ: all items can be returned within 30 days. List the substantive conflicts, cite the exact phrases, and draft a replacement FAQ sentence that follows the policy without adding exceptions.Two conflict entries with quoted evidence, then one corrected FAQ sentence.The proposed FAQ retains both the 21-day limit and the customised-item exclusion.bytedance-seed/seed-1.6Seed 1.6 associe la compréhension textuelle et visuelle à un raisonnement adaptatif et à un contexte de 256K. Ses modes FullCoT, NoCoT et AdaCoT permettent au profil du fournisseur d’adapter une analyse approfondie ou des réponses directes à la tâche, en produisant explications, code et constats fondés sur les sources.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Seed 1.6 est le modèle multimodal généraliste de ByteDance Seed à réflexion adaptative. Le fabricant le développe pour le raisonnement textuel et visuel, les questions à long contexte et les interactions ancrées dans une interface ou un document. Il reçoit des instructions et des sources et renvoie du texte, comme une réponse, une analyse ou du code. Son édition adaptative reste distincte de Seed1.6-Thinking, de Flash et des générations Seed ultérieures.
Le fournisseur décrit un modèle de mélange d’experts parcimonieux avec 230 milliards de paramètres au total et 23 milliards de paramètres actifs. L’entraînement commence par le texte, se poursuit avec un mélange de texte et de contenu visuel, puis étend la longueur de séquence de 32K à 256K. Cela donne au modèle un contexte où une question peut être associée à des informations sources substantielles. Le contexte contient toujours ensemble la conversation et le résultat généré : laissez donc de la place pour la réponse au lieu de le traiter comme un budget de sortie indépendant.
Pour une tâche documentaire, préservez les noms de sections, les libellés de pages, les en-têtes de tableaux et les unités. Demandez la comparaison ou l’extraction que les documents doivent étayer. Une consigne utile est : « Comparez les conditions de ces deux documents, identifiez chaque différence substantielle et citez le passage pertinent à côté de chaque constat. » Pour une capture d’écran, expliquez ce que l’utilisateur cherche à accomplir et demandez une interprétation fondée sur les libellés visibles.
Seed1.6 introduit Adaptive Chain-of-Thought, avec trois modes du fournisseur. FullCoT raisonne avant de répondre à chaque prompt. NoCoT répond directement. AdaCoT décide de raisonner ou non selon la question. L’entraînement récompense une quantité de réflexion appropriée plutôt qu’un raisonnement inutilement long pour chaque demande.
Choisissez la profondeur de la tâche selon le résultat requis : l’extraction directe ou la réécriture peuvent avoir une spécification de sortie concise, tandis qu’une condition mathématique, un défaut de code ou une comparaison de sources nécessite les contraintes pertinentes. Énoncez le livrable final séparément de l’analyse intermédiaire. Un processus de raisonnement étendu n’est utile que s’il sert la réponse nécessaire.
L’entraînement multimodal du modèle associe des éléments écrits et visuels. Fournissez une image lisible et incluez les libellés environnants nécessaires à son interprétation. Pour un diagramme, expliquez la question et préservez ses annotations ; pour un graphique, distinguez les valeurs visibles de l’interprétation demandée. La discussion du concepteur sur les évaluations identifie les diagrammes flous comme une cause de baisse des performances visuelles, ce qui fait de la netteté des images sources un choix pratique important.
Pour une tâche d’interface, précisez si la capture d’écran montre l’état actuel ou le design souhaité. Demandez les contrôles visibles ou le code nécessaires au comportement spécifié, puis utilisez le résultat réel de l’application comme retour. Un texte proposant un clic ou produisant du code est distinct d’une action d’interface accomplie.
Le profil initial du fournisseur documente la sortie structurée et l’usage d’outils, avec un contexte de 256K, jusqu’à 224K en entrée et jusqu’à 32K en sortie combinée, raisonnement inclus. L’application fournit les définitions d’outils et exécute les opérations choisies, en renvoyant les observations pour l’étape suivante. Utilisez ces résultats comme éléments de preuve et gardez la conversation centrée sur la tâche.
Un résultat final pratique peut être un problème résolu, une proposition de code ciblée ou une fiche analytique étayée par les sources. Précisez sa langue, la terminologie obligatoire et le critère de fin. Vérifiez les valeurs extraites à partir de la source et préservez explicitement les informations manquantes. Cela garde la réponse du modèle adaptatif reliée à la question réelle tout en conservant l’édition précise Seed 1.6 et ses distinctions de modes documentées.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites bytedance-seed/seed-1.6 | 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-1.6", "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-1.6',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-1.6',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-1.6
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
bytedance-seed/seed-1.6Seed 1.6 associe la compréhension textuelle et visuelle à un raisonnement adaptatif et à un contexte de 256K. Ses modes FullCoT, NoCoT et AdaCoT permettent au profil du fournisseur d’adapter une analyse approfondie ou des réponses directes à la tâche, en produisant explications, code et constats fondés sur les sources.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Seed 1.6 est le modèle multimodal généraliste de ByteDance Seed à réflexion adaptative. Le fabricant le développe pour le raisonnement textuel et visuel, les questions à long contexte et les interactions ancrées dans une interface ou un document. Il reçoit des instructions et des sources et renvoie du texte, comme une réponse, une analyse ou du code. Son édition adaptative reste distincte de Seed1.6-Thinking, de Flash et des générations Seed ultérieures.
Le fournisseur décrit un modèle de mélange d’experts parcimonieux avec 230 milliards de paramètres au total et 23 milliards de paramètres actifs. L’entraînement commence par le texte, se poursuit avec un mélange de texte et de contenu visuel, puis étend la longueur de séquence de 32K à 256K. Cela donne au modèle un contexte où une question peut être associée à des informations sources substantielles. Le contexte contient toujours ensemble la conversation et le résultat généré : laissez donc de la place pour la réponse au lieu de le traiter comme un budget de sortie indépendant.
Pour une tâche documentaire, préservez les noms de sections, les libellés de pages, les en-têtes de tableaux et les unités. Demandez la comparaison ou l’extraction que les documents doivent étayer. Une consigne utile est : « Comparez les conditions de ces deux documents, identifiez chaque différence substantielle et citez le passage pertinent à côté de chaque constat. » Pour une capture d’écran, expliquez ce que l’utilisateur cherche à accomplir et demandez une interprétation fondée sur les libellés visibles.
Seed1.6 introduit Adaptive Chain-of-Thought, avec trois modes du fournisseur. FullCoT raisonne avant de répondre à chaque prompt. NoCoT répond directement. AdaCoT décide de raisonner ou non selon la question. L’entraînement récompense une quantité de réflexion appropriée plutôt qu’un raisonnement inutilement long pour chaque demande.
Choisissez la profondeur de la tâche selon le résultat requis : l’extraction directe ou la réécriture peuvent avoir une spécification de sortie concise, tandis qu’une condition mathématique, un défaut de code ou une comparaison de sources nécessite les contraintes pertinentes. Énoncez le livrable final séparément de l’analyse intermédiaire. Un processus de raisonnement étendu n’est utile que s’il sert la réponse nécessaire.
L’entraînement multimodal du modèle associe des éléments écrits et visuels. Fournissez une image lisible et incluez les libellés environnants nécessaires à son interprétation. Pour un diagramme, expliquez la question et préservez ses annotations ; pour un graphique, distinguez les valeurs visibles de l’interprétation demandée. La discussion du concepteur sur les évaluations identifie les diagrammes flous comme une cause de baisse des performances visuelles, ce qui fait de la netteté des images sources un choix pratique important.
Pour une tâche d’interface, précisez si la capture d’écran montre l’état actuel ou le design souhaité. Demandez les contrôles visibles ou le code nécessaires au comportement spécifié, puis utilisez le résultat réel de l’application comme retour. Un texte proposant un clic ou produisant du code est distinct d’une action d’interface accomplie.
Le profil initial du fournisseur documente la sortie structurée et l’usage d’outils, avec un contexte de 256K, jusqu’à 224K en entrée et jusqu’à 32K en sortie combinée, raisonnement inclus. L’application fournit les définitions d’outils et exécute les opérations choisies, en renvoyant les observations pour l’étape suivante. Utilisez ces résultats comme éléments de preuve et gardez la conversation centrée sur la tâche.
Un résultat final pratique peut être un problème résolu, une proposition de code ciblée ou une fiche analytique étayée par les sources. Précisez sa langue, la terminologie obligatoire et le critère de fin. Vérifiez les valeurs extraites à partir de la source et préservez explicitement les informations manquantes. Cela garde la réponse du modèle adaptatif reliée à la question réelle tout en conservant l’édition précise Seed 1.6 et ses distinctions de modes documentées.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites bytedance-seed/seed-1.6 | 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 $0.008 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-1.6",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-1.6', '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-1.6', '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-1.6
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Resolve conflicting return rules\n\nCompare two text excerpts. Policy: unopened items may be returned within 21 calendar days; customised items are excluded. FAQ: all items can be returned within 30 days. List the substantive conflicts, cite the exact phrases, and draft a replacement FAQ sentence that follows the policy without adding exceptions.Two conflict entries with quoted evidence, then one corrected FAQ sentence.The proposed FAQ retains both the 21-day limit and the customised-item exclusion.