Seed 2.0 Mini adalah pilihan model kecil ByteDance Seed dalam seri Seed2.0. Produsen mengembangkan Mini untuk aplikasi dengan throughput tinggi yang sensitif terhadap latensi, sambil mempertahankan kemampuan bahasa dan visual keluarga tersebut. Masukannya berupa tugas tertulis dengan materi sumber yang relevan, termasuk gambar atau video yang didukung; keluarannya berupa teks seperti jawaban, klasifikasi, catatan hasil ekstraksi, atau usulan operasi alat.
Mini berguna ketika aplikasi meminta model melakukan operasi yang jelas secara berulang: mengenali masalah dalam umpan balik pelanggan, mengekstrak bidang dari dokumen, menjelaskan detail produk, atau menulis ulang bagian teks untuk audiens tertentu. Berikan definisi bidang dan contoh kecil yang memperlihatkan makna yang dimaksud. Jelaskan cara merepresentasikan nilai yang tidak tersedia serta nama atau satuan asli mana yang harus tetap tidak berubah.
Untuk pemrosesan umpan balik, contoh arahannya adalah: “Identifikasi masalah utama pengguna, tetapkan salah satu kategori masalah ini, dan kutip kalimat yang mendukung pilihan tersebut. Jika tidak ada kategori yang sesuai, jelaskan kategori yang belum tersedia.” Hasil yang diharapkan adalah catatan singkat yang dapat ditinjau dan menghubungkan keputusan dengan masukan aktual. Ini merupakan spesifikasi tugas yang lebih baik daripada permintaan untuk menganalisis semuanya tanpa menjelaskan penggunaan selanjutnya.
Produsen mengevaluasi Mini dalam keluarga Seed2.0 untuk pemahaman visual dan video. Tugas dengan media campuran dapat menggabungkan pertanyaan tertulis dengan grafik, gambar halaman, atau rangkaian visual. Pastikan judul tabel dan label sumbu terbaca, beri nomor pada masukan yang berjumlah lebih dari satu, dan nyatakan apa yang harus dibandingkan. Untuk video, jelaskan segmen serta perubahan atau tindakan yang harus diterangkan, lalu minta uraian tekstual berdasarkan segmen tersebut.
Arah pengembangan ekstraksi terstruktur keluarga ini membantu menyiapkan informasi untuk aplikasi, tetapi jawaban dengan format yang baik tetap harus sesuai dengan sumber. Minta model memisahkan nilai yang terlihat dari interpretasi hasil inferensi. Ketika suatu detail tidak dapat dibaca, pertahankan ketidakpastian itu dalam hasil, alih-alih menggantinya dengan nilai yang diperkirakan.
Profil Mini yang terdokumentasi mendukung penalaran mendalam, generasi teks, keluaran terstruktur, dan penggunaan alat. Alur kerja produsen dapat membedakan isi penalaran dari respons akhir; jawaban akhir harus mengikuti bidang atau format prosa yang diminta. Ketika alat dilibatkan, aplikasi menyediakan definisinya, menjalankan operasi yang dipilih, dan mengembalikan pengamatan. Usulan pencarian atau tindakan berkas berbeda dari hasil yang telah selesai.
Untuk tugas kecil dengan beberapa langkah, identifikasi tindakan yang diizinkan dan titik penyelesaiannya. Jaga pengamatan yang relevan tetap ringkas agar giliran berikutnya mempertahankan bukti yang diperlukan untuk mengambil keputusan. Gunakan data aktual yang dikembalikan untuk merevisi jawaban dan minta artefak akhir secara eksplisit.
Profil Mini yang diterbitkan produsen memiliki konteks 256K dan hingga 128K token keluaran gabungan, termasuk penalaran. Jatah masukan yang tepat bergantung pada alur kerja dan revisi yang terdokumentasi; sumber, riwayat, hasil alat, dan respons yang dihasilkan harus muat bersama. Edisi yang lebih kecil merupakan pilihan untuk beban kerja, bukan jaminan bahwa setiap tugas terbuka dapat diselesaikan dalam satu proses. Periksa hasil terhadap bidang, bukti, dan perilaku yang ditentukan untuk tugas tersebut, dengan tetap membedakan Mini dari Lite, Pro, dan versi Seed berikutnya.
", "aboutText": "Seed 2.0 Mini adalah pilihan model kecil ByteDance Seed dalam seri Seed2.0. Produsen mengembangkan Mini untuk aplikasi dengan throughput tinggi yang sensitif terhadap latensi, sambil mempertahankan kemampuan bahasa dan visual keluarga tersebut. Masukannya berupa tugas tertulis dengan materi sumber yang relevan, termasuk gambar atau video yang didukung; keluarannya berupa teks seperti jawaban, klasifikasi, catatan hasil ekstraksi, atau usulan operasi alat.\n\n### Tugas berulang dengan hasil yang terdefinisi\n\nMini berguna ketika aplikasi meminta model melakukan operasi yang jelas secara berulang: mengenali masalah dalam umpan balik pelanggan, mengekstrak bidang dari dokumen, menjelaskan detail produk, atau menulis ulang bagian teks untuk audiens tertentu. Berikan definisi bidang dan contoh kecil yang memperlihatkan makna yang dimaksud. Jelaskan cara merepresentasikan nilai yang tidak tersedia serta nama atau satuan asli mana yang harus tetap tidak berubah.\n\nUntuk pemrosesan umpan balik, contoh arahannya adalah: “Identifikasi masalah utama pengguna, tetapkan salah satu kategori masalah ini, dan kutip kalimat yang mendukung pilihan tersebut. Jika tidak ada kategori yang sesuai, jelaskan kategori yang belum tersedia.” Hasil yang diharapkan adalah catatan singkat yang dapat ditinjau dan menghubungkan keputusan dengan masukan aktual. Ini merupakan spesifikasi tugas yang lebih baik daripada permintaan untuk menganalisis semuanya tanpa menjelaskan penggunaan selanjutnya.\n\n### Gambar dan video sebagai bukti\n\nProdusen mengevaluasi Mini dalam keluarga Seed2.0 untuk pemahaman visual dan video. Tugas dengan media campuran dapat menggabungkan pertanyaan tertulis dengan grafik, gambar halaman, atau rangkaian visual. Pastikan judul tabel dan label sumbu terbaca, beri nomor pada masukan yang berjumlah lebih dari satu, dan nyatakan apa yang harus dibandingkan. Untuk video, jelaskan segmen serta perubahan atau tindakan yang harus diterangkan, lalu minta uraian tekstual berdasarkan segmen tersebut.\n\nArah pengembangan ekstraksi terstruktur keluarga ini membantu menyiapkan informasi untuk aplikasi, tetapi jawaban dengan format yang baik tetap harus sesuai dengan sumber. Minta model memisahkan nilai yang terlihat dari interpretasi hasil inferensi. Ketika suatu detail tidak dapat dibaca, pertahankan ketidakpastian itu dalam hasil, alih-alih menggantinya dengan nilai yang diperkirakan.\n\n### Penalaran dan tugas dengan panduan alat\n\nProfil Mini yang terdokumentasi mendukung penalaran mendalam, generasi teks, keluaran terstruktur, dan penggunaan alat. Alur kerja produsen dapat membedakan isi penalaran dari respons akhir; jawaban akhir harus mengikuti bidang atau format prosa yang diminta. Ketika alat dilibatkan, aplikasi menyediakan definisinya, menjalankan operasi yang dipilih, dan mengembalikan pengamatan. Usulan pencarian atau tindakan berkas berbeda dari hasil yang telah selesai.\n\nUntuk tugas kecil dengan beberapa langkah, identifikasi tindakan yang diizinkan dan titik penyelesaiannya. Jaga pengamatan yang relevan tetap ringkas agar giliran berikutnya mempertahankan bukti yang diperlukan untuk mengambil keputusan. Gunakan data aktual yang dikembalikan untuk merevisi jawaban dan minta artefak akhir secara eksplisit.\n\n### Batas dan lingkup edisi\n\nProfil Mini yang diterbitkan produsen memiliki konteks 256K dan hingga 128K token keluaran gabungan, termasuk penalaran. Jatah masukan yang tepat bergantung pada alur kerja dan revisi yang terdokumentasi; sumber, riwayat, hasil alat, dan respons yang dihasilkan harus muat bersama. Edisi yang lebih kecil merupakan pilihan untuk beban kerja, bukan jaminan bahwa setiap tugas terbuka dapat diselesaikan dalam satu proses. Periksa hasil terhadap bidang, bukti, dan perilaku yang ditentukan untuk tugas tersebut, dengan tetap membedakan Mini dari Lite, Pro, dan versi Seed berikutnya.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Extract a delivery complaint\n\nExtract a compact record from this message: Order K42 arrived on Monday, but one of the two bottles was leaking. I have not contacted the courier. Return order_id, issue, affected_quantity and supporting_quote. Use null for any missing field. Preserve the order identifier exactly and do not infer a refund request.A four-field record: order_id, issue, affected_quantity, supporting_quote. Missing values use null.Check that affected_quantity is one, K42 is preserved and the quoted evidence comes from the message.bytedance-seed/seed-2.0-miniSeed 2.0 Mini adalah edisi kecil Seed2.0 untuk bantuan yang responsif dan tugas pemrosesan informasi berulang. Model ini memadukan pemahaman teks dan visual dengan penalaran serta alur kerja penggunaan alat, mengembalikan jawaban atau teks terstruktur dalam konteks 256K dari produsen.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Seed 2.0 Mini adalah pilihan model kecil ByteDance Seed dalam seri Seed2.0. Produsen mengembangkan Mini untuk aplikasi dengan throughput tinggi yang sensitif terhadap latensi, sambil mempertahankan kemampuan bahasa dan visual keluarga tersebut. Masukannya berupa tugas tertulis dengan materi sumber yang relevan, termasuk gambar atau video yang didukung; keluarannya berupa teks seperti jawaban, klasifikasi, catatan hasil ekstraksi, atau usulan operasi alat.
Mini berguna ketika aplikasi meminta model melakukan operasi yang jelas secara berulang: mengenali masalah dalam umpan balik pelanggan, mengekstrak bidang dari dokumen, menjelaskan detail produk, atau menulis ulang bagian teks untuk audiens tertentu. Berikan definisi bidang dan contoh kecil yang memperlihatkan makna yang dimaksud. Jelaskan cara merepresentasikan nilai yang tidak tersedia serta nama atau satuan asli mana yang harus tetap tidak berubah.
Untuk pemrosesan umpan balik, contoh arahannya adalah: “Identifikasi masalah utama pengguna, tetapkan salah satu kategori masalah ini, dan kutip kalimat yang mendukung pilihan tersebut. Jika tidak ada kategori yang sesuai, jelaskan kategori yang belum tersedia.” Hasil yang diharapkan adalah catatan singkat yang dapat ditinjau dan menghubungkan keputusan dengan masukan aktual. Ini merupakan spesifikasi tugas yang lebih baik daripada permintaan untuk menganalisis semuanya tanpa menjelaskan penggunaan selanjutnya.
Produsen mengevaluasi Mini dalam keluarga Seed2.0 untuk pemahaman visual dan video. Tugas dengan media campuran dapat menggabungkan pertanyaan tertulis dengan grafik, gambar halaman, atau rangkaian visual. Pastikan judul tabel dan label sumbu terbaca, beri nomor pada masukan yang berjumlah lebih dari satu, dan nyatakan apa yang harus dibandingkan. Untuk video, jelaskan segmen serta perubahan atau tindakan yang harus diterangkan, lalu minta uraian tekstual berdasarkan segmen tersebut.
Arah pengembangan ekstraksi terstruktur keluarga ini membantu menyiapkan informasi untuk aplikasi, tetapi jawaban dengan format yang baik tetap harus sesuai dengan sumber. Minta model memisahkan nilai yang terlihat dari interpretasi hasil inferensi. Ketika suatu detail tidak dapat dibaca, pertahankan ketidakpastian itu dalam hasil, alih-alih menggantinya dengan nilai yang diperkirakan.
Profil Mini yang terdokumentasi mendukung penalaran mendalam, generasi teks, keluaran terstruktur, dan penggunaan alat. Alur kerja produsen dapat membedakan isi penalaran dari respons akhir; jawaban akhir harus mengikuti bidang atau format prosa yang diminta. Ketika alat dilibatkan, aplikasi menyediakan definisinya, menjalankan operasi yang dipilih, dan mengembalikan pengamatan. Usulan pencarian atau tindakan berkas berbeda dari hasil yang telah selesai.
Untuk tugas kecil dengan beberapa langkah, identifikasi tindakan yang diizinkan dan titik penyelesaiannya. Jaga pengamatan yang relevan tetap ringkas agar giliran berikutnya mempertahankan bukti yang diperlukan untuk mengambil keputusan. Gunakan data aktual yang dikembalikan untuk merevisi jawaban dan minta artefak akhir secara eksplisit.
Profil Mini yang diterbitkan produsen memiliki konteks 256K dan hingga 128K token keluaran gabungan, termasuk penalaran. Jatah masukan yang tepat bergantung pada alur kerja dan revisi yang terdokumentasi; sumber, riwayat, hasil alat, dan respons yang dihasilkan harus muat bersama. Edisi yang lebih kecil merupakan pilihan untuk beban kerja, bukan jaminan bahwa setiap tugas terbuka dapat diselesaikan dalam satu proses. Periksa hasil terhadap bidang, bukti, dan perilaku yang ditentukan untuk tugas tersebut, dengan tetap membedakan Mini dari Lite, Pro, dan versi Seed berikutnya.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan bytedance-seed/seed-2.0-mini | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Kirim ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan batas keluaran.
File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk128.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari128.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0016 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${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-mini", "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-mini',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-mini',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-mini
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
bytedance-seed/seed-2.0-miniSeed 2.0 Mini adalah edisi kecil Seed2.0 untuk bantuan yang responsif dan tugas pemrosesan informasi berulang. Model ini memadukan pemahaman teks dan visual dengan penalaran serta alur kerja penggunaan alat, mengembalikan jawaban atau teks terstruktur dalam konteks 256K dari produsen.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Seed 2.0 Mini adalah pilihan model kecil ByteDance Seed dalam seri Seed2.0. Produsen mengembangkan Mini untuk aplikasi dengan throughput tinggi yang sensitif terhadap latensi, sambil mempertahankan kemampuan bahasa dan visual keluarga tersebut. Masukannya berupa tugas tertulis dengan materi sumber yang relevan, termasuk gambar atau video yang didukung; keluarannya berupa teks seperti jawaban, klasifikasi, catatan hasil ekstraksi, atau usulan operasi alat.
Mini berguna ketika aplikasi meminta model melakukan operasi yang jelas secara berulang: mengenali masalah dalam umpan balik pelanggan, mengekstrak bidang dari dokumen, menjelaskan detail produk, atau menulis ulang bagian teks untuk audiens tertentu. Berikan definisi bidang dan contoh kecil yang memperlihatkan makna yang dimaksud. Jelaskan cara merepresentasikan nilai yang tidak tersedia serta nama atau satuan asli mana yang harus tetap tidak berubah.
Untuk pemrosesan umpan balik, contoh arahannya adalah: “Identifikasi masalah utama pengguna, tetapkan salah satu kategori masalah ini, dan kutip kalimat yang mendukung pilihan tersebut. Jika tidak ada kategori yang sesuai, jelaskan kategori yang belum tersedia.” Hasil yang diharapkan adalah catatan singkat yang dapat ditinjau dan menghubungkan keputusan dengan masukan aktual. Ini merupakan spesifikasi tugas yang lebih baik daripada permintaan untuk menganalisis semuanya tanpa menjelaskan penggunaan selanjutnya.
Produsen mengevaluasi Mini dalam keluarga Seed2.0 untuk pemahaman visual dan video. Tugas dengan media campuran dapat menggabungkan pertanyaan tertulis dengan grafik, gambar halaman, atau rangkaian visual. Pastikan judul tabel dan label sumbu terbaca, beri nomor pada masukan yang berjumlah lebih dari satu, dan nyatakan apa yang harus dibandingkan. Untuk video, jelaskan segmen serta perubahan atau tindakan yang harus diterangkan, lalu minta uraian tekstual berdasarkan segmen tersebut.
Arah pengembangan ekstraksi terstruktur keluarga ini membantu menyiapkan informasi untuk aplikasi, tetapi jawaban dengan format yang baik tetap harus sesuai dengan sumber. Minta model memisahkan nilai yang terlihat dari interpretasi hasil inferensi. Ketika suatu detail tidak dapat dibaca, pertahankan ketidakpastian itu dalam hasil, alih-alih menggantinya dengan nilai yang diperkirakan.
Profil Mini yang terdokumentasi mendukung penalaran mendalam, generasi teks, keluaran terstruktur, dan penggunaan alat. Alur kerja produsen dapat membedakan isi penalaran dari respons akhir; jawaban akhir harus mengikuti bidang atau format prosa yang diminta. Ketika alat dilibatkan, aplikasi menyediakan definisinya, menjalankan operasi yang dipilih, dan mengembalikan pengamatan. Usulan pencarian atau tindakan berkas berbeda dari hasil yang telah selesai.
Untuk tugas kecil dengan beberapa langkah, identifikasi tindakan yang diizinkan dan titik penyelesaiannya. Jaga pengamatan yang relevan tetap ringkas agar giliran berikutnya mempertahankan bukti yang diperlukan untuk mengambil keputusan. Gunakan data aktual yang dikembalikan untuk merevisi jawaban dan minta artefak akhir secara eksplisit.
Profil Mini yang diterbitkan produsen memiliki konteks 256K dan hingga 128K token keluaran gabungan, termasuk penalaran. Jatah masukan yang tepat bergantung pada alur kerja dan revisi yang terdokumentasi; sumber, riwayat, hasil alat, dan respons yang dihasilkan harus muat bersama. Edisi yang lebih kecil merupakan pilihan untuk beban kerja, bukan jaminan bahwa setiap tugas terbuka dapat diselesaikan dalam satu proses. Periksa hasil terhadap bidang, bukti, dan perilaku yang ditentukan untuk tugas tersebut, dengan tetap membedakan Mini dari Lite, Pro, dan versi Seed berikutnya.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan bytedance-seed/seed-2.0-mini | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasuk128.000 | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0008 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari128.000 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0016 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-2.0-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-mini', '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-mini', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-mini
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Extract a delivery complaint\n\nExtract a compact record from this message: Order K42 arrived on Monday, but one of the two bottles was leaking. I have not contacted the courier. Return order_id, issue, affected_quantity and supporting_quote. Use null for any missing field. Preserve the order identifier exactly and do not infer a refund request.A four-field record: order_id, issue, affected_quantity, supporting_quote. Missing values use null.Check that affected_quantity is one, K42 is preserved and the quoted evidence comes from the message.