model

ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite

Markdown · JSON

ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite

Seed 2.0 Lite mengimbangkan penaakulan dan pemahaman multimodal keluarga Seed2.0 untuk aplikasi tujuan umum. Ia mengendalikan arahan bertulis, imej serta video untuk menghasilkan teks, dapatan berstruktur dan cadangan tindakan alat, dengan konteks pengeluar 256K.

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Seed 2.0 Lite ialah model tujuan umum seimbang ByteDance Seed dalam siri Seed2.0. Pengeluar meletakkan Lite di antara hala tuju Pro keluarga yang lebih mencabar dan pilihan Mini lebih kecil, menekankan keseimbangan praktikal keupayaan serta daya respons. Ia menerima teks dan bahan visual serta memulangkan teks, menjadikannya berguna untuk bantuan dokumen, soalan berasaskan imej, bantuan pengekodan dan pemprosesan maklumat berbilang langkah.

Memahami bahan sumber campuran

Keluarga Seed2.0 membangunkan penaakulan visual dan pengekstrakan berstruktur daripada tangkapan skrin, carta, dokumen diimbas serta kandungan media campuran. Untuk tugasan dokumen, labelkan halaman dan pelihara tajuk, label jadual serta unit. Minta medan atau kesimpulan diperlukan, dengan rujukan sumber bagi setiap satu. Taklimat praktikal ialah: “Ekstrak spesifikasi produk daripada halaman ini, pelihara unit asal dan kenal pasti sebarang percanggahan antara jadual dengan perenggan penjelasan.”

Untuk imej, pastikan tulisan berkaitan boleh dibaca dan nyatakan objek atau kawasan yang dirujuk soalan. Untuk pemahaman video, kenal pasti peristiwa, urutan atau segmen untuk dianalisis dan minta huraian teks terikat pada masa atau sumbernya. Hasil ialah tafsiran atau pengekstrakan daripada media dibekalkan; mencipta imej baharu atau video yang dirender ialah tugasan berasingan.

Penaakulan dan pematuhan arahan

Aliran kerja Lite pengeluar menyokong pemikiran mendalam dan penggunaan respons langsung. Output pemikiran dan kandungan jawapan akhir mempunyai peranan berbeza: penaakulan menyelesaikan tugasan, manakala jawapan perlu sepadan dengan hasil serahan diminta. Nyatakan medan dikehendaki, bahasa jawapan dan cara mengendalikan maklumat yang tiada. Untuk pengekstrakan rutin, minta rekod ditentukan; untuk perbandingan, berikan kriteria dan wajibkan bukti bagi setiap kesimpulan.

Lite boleh mengambil bahagian dalam tugasan berpandukan alat apabila aplikasi sekeliling membekalkan takrif alat serta pemerhatian. Terangkan fungsi setiap operasi dan tindakan dibenarkan untuk tugasan. Operasi terpilih hanya menjadi bukti selepas aplikasi memulangkan hasil sebenarnya. Pastikan pemerhatian itu terhubung dengan tugasan, bukannya mengharapkan teks model sahaja mendapatkan fail atau melaksanakan kod.

Bajet konteks dan respons

Profil Lite terbitan menggunakan konteks 256K dan menyenaraikan sehingga 128K token output gabungan termasuk penaakulan. Had input berbeza antara jadual aliran kerja teks serta visual pengeluar dan antara semakan bernama, maka angka konteks perlu digunakan bersama spesifikasi permintaan terpilih. Penaakulan, sejarah dan hasil alat berkongsi bajet tersedia dengan sumber serta jawapan akhir. Koleksi bahan berkaitan yang terfokus lebih berguna daripada set fail tidak berstruktur.

Hasil praktikal dan batasan

Pembantu sokongan boleh menukar soalan pengguna serta bahan produk dibekalkan menjadi penjelasan bersokong bukti. Tugasan analisis maklum balas boleh mengenal pasti isu berulang dan memulangkan ringkasan berstruktur; taklimat pengekodan boleh meminta perubahan terfokus terikat pada pelaksanaan dibekalkan. Berikan setiap tugasan bentuk output dan kriteria selesai.

Pengeluar menganggap integrasi konteks kompleks dan kerja dunia sebenar hujung ke hujung sebagai bidang yang masih memerlukan penambahbaikan. Semak nombor diekstrak dengan sumber, periksa kod dalam aplikasi dimaksudkan dan berikan bukti semasa untuk dakwaan sensitif pengetahuan. Lite mengekalkan edisi serta peranan beban kerja sendiri; ia tidak memperoleh keupayaan atau lalai keluaran Seed kemudian secara senyap.

Tugas praktikal

Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

Reconcile product specifications

Compare the supplied product text. Table T: battery 4,000 mAh; weight 180 g; USB-C charging. Paragraph P: weighs 180 g, charges by USB-C, contains a 4,500 mAh battery. Produce a specification table with source labels, mark conflicts and draft one question to the product owner. Do not choose a battery value without evidence.

Hasil yang dijangka

A field-by-field comparison table and one clarification question about the conflicting specification.

Semak hasil

Verify that both battery values and their T/P source labels survive in the result.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions bytedance-seed/seed-2.0-lite

bytedance-seed/seed-2.0-lite

ByteDance Seed /bytedance-seed/seed-2.0-lite

Pengenalan

Seed 2.0 Lite mengimbangkan penaakulan dan pemahaman multimodal keluarga Seed2.0 untuk aplikasi tujuan umum. Ia mengendalikan arahan bertulis, imej serta video untuk menghasilkan teks, dapatan berstruktur dan cadangan tindakan alat, dengan konteks pengeluar 256K.

Input yang diterima
Teks
Hasil
Teks

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Input
text
Output
text
Format output
json atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
bytedance-seed/seed-2.0-lite
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & had
Item minimum: 1
Lalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Contoh: system, user, assistant, tool, function
Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model.
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstring|content_part[]|nullKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_callsJenistool_call[]KeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].tool_call_idJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan
Lalai—
Medanmessages[].nameJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].reasoning_contentJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya
Lalai—
Medanmessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
Medanmax_completion_tokensJenisintegerKeperluanPilihanNilai & had
Minimum: 1
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Medanstream_options.include_usageJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantemperatureJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantop_pJenisnumberKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanstopJenisstring|string[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedantoolsJenisfunction_tool[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].typeJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
function
Bergantung pada model
Lalai—
Medantools[].function.nameJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan
Lalai—
Medantools[].function.descriptionJenisstringKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantools[].function.parametersJenisJSON_schemaKeperluanPilihanNilai & hadLalai—
Medantool_choiceJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanparallel_tool_callsJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanresponse_formatJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanreasoning_effortJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanreasoningJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanservice_tierJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedaninstructionsJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Medan keserasian
Lalai—
MedanfunctionsJenisfunction[]KeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanfunction_callJenisstring|objectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
Medanprompt_cache_optionsJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Bergantung pada model
Lalai—
MedanmodalitiesJenisstring[]KeperluanPilihanNilai & had
text
Lalai—
MedanproviderJenisobjectKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini
Lalai—
Medancache_control.ttlJenisstringKeperluanPilihanNilai & had
Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Lalai—
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Hantar ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan had output.

Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Usaha penaakulan · high
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
Usaha penaakulan · low
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
Usaha penaakulan · medium
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
Usaha penaakulan · minimal
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada minimal

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0005 / 1K token
Output · Token output $0.004 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasuk128,000Caj
Input · Token input $0.0005 / 1K token
Output · Token output $0.004 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 2Jadual kadar—Token konteks, melebihi128,000Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.008 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "bytedance-seed/seed-2.0-lite", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='bytedance-seed/seed-2.0-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='bytedance-seed/seed-2.0-lite',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
Medanchoices[].indexJenisinteger
Medanchoices[].message.contentJenisstring|null
Medanchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Medanchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Medanchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Medanchoices[].finish_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-lite

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

bytedance-seed/seed-2.0-lite

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages bytedance-seed/seed-2.0-lite

bytedance-seed/seed-2.0-lite

ByteDance Seed /bytedance-seed/seed-2.0-lite

Pengenalan

Seed 2.0 Lite mengimbangkan penaakulan dan pemahaman multimodal keluarga Seed2.0 untuk aplikasi tujuan umum. Ia mengendalikan arahan bertulis, imej serta video untuk menghasilkan teks, dapatan berstruktur dan cadangan tindakan alat, dengan konteks pengeluar 256K.

Input yang diterima
Teks
Hasil
json · sse

Tersedia di Ailoot · input & kaedah

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Input
text
Output
json, sse
Format output
JSON atau SSE
MedanJenisKeperluanNilai & hadLalai
MedanmodelJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
bytedance-seed/seed-2.0-lite
Lalai—
MedanmessagesJenismessage[]KeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmessages[].roleJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & had
user, assistant
Lalai—
Medanmessages[].contentJenisstringKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
Medanmax_tokensJenisintegerKeperluanDiperlukanNilai & hadLalai—
MedanstreamJenisbooleanKeperluanPilihanNilai & hadLalaifalse
Gabungan bahan input

Teks · Teks UTF-8

rentetan messages[].content

Parameter kaedah dan kitar hayat
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan.

Kitar hayat: synchronous_or_streamed

Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas
Kadar standard Apabila mod pantas dipilih
Mod flex
Kadar standard Apabila mod flex dipilih
Usaha penaakulan maksimum
Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Usaha penaakulan · high
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high
Usaha penaakulan · low
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low
Usaha penaakulan · medium
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium
Usaha penaakulan · minimal
Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada minimal

Kadar Ailoot

Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadual kadarToken konteks, melebihiToken konteks, sehingga dan termasukCaj
KonfigurasiKadar asas tokenJadual kadarKadar asasToken konteks, melebihi—Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.0005 / 1K token
Output · Token output $0.004 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 1Jadual kadar—Token konteks, melebihi0Token konteks, sehingga dan termasuk128,000Caj
Input · Token input $0.0005 / 1K token
Output · Token output $0.004 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiTahap panjang permintaan 2Jadual kadar—Token konteks, melebihi128,000Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atasCaj
Input · Token input $0.001 / 1K token
Output · Token output $0.008 / 1K token
Input · Bacaan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache — / 1K token
Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap
{
  "model": "bytedance-seed/seed-2.0-lite",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'bytedance-seed/seed-2.0-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'bytedance-seed/seed-2.0-lite', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.

Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons
MedanJenis
MedanidJenisstring
MedanmodelJenisstring
Medancontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Medanstop_reasonJenisstring|null
MedanusageJenisobject
Ralat dan langkah seterusnya
ResponsSyaratLangkah seterusnya
Respons400 · invalid_request_errorSyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sahLangkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-2.0-lite

Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

ID pemanggil berkaitan

bytedance-seed/seed-2.0-lite

FAQ · ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite
Apakah input dan hasil yang tersedia?

POST /v1/chat/completions · bytedance-seed/seed-2.0-lite: text → text

POST /v1/messages · bytedance-seed/seed-2.0-lite: text → json, sse

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

POST /v1/chat/completions · bytedance-seed/seed-2.0-lite: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · bytedance-seed/seed-2.0-lite: model, messages, max_tokens, stream

Apakah had yang terpakai?

POST /v1/chat/completions · bytedance-seed/seed-2.0-lite: messages.min_items: 1

Butiran lanjut

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan
Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.
Kod promosi sehingga 50%
Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.
Perbelanjaan dalam sejarah
Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial
Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.
Lesen penjual semula
Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.
Dokumen pada laman
Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

Mohon lesen penjual semula · Tawaran dan perjanjian lesen