Seed 1.6 Flash er ByteDance Seeds lille multimodale modell i Seed1.6-generasjonen. Den behandler skriftlige instruksjoner og støttet visuelt materiale og returnerer tekst: et direkte svar, en forklaring, uthentet informasjon eller innhold til verktøykall. Produsentprofilen for Flash beholder bilde- og videoforståelse ved siden av språkoppgaver. Modellidentiteten er forskjellig fra den større Seed 1.6-modellen med adaptiv resonnering og fra senere Seed2.0-utgaver.
Produsenten dokumenterer en bryter for resonnering i Flash-utgaven, inkludert støtte for å deaktivere resonnering i den opprinnelige referansen fra juni. En oppgave med direkte svar kan be om en kort forklaring eller et angitt sett med felter. Et mer sammensatt spørsmål kan bruke produsentens arbeidsflyt for resonnering, samtidig som sluttsvaret holdes rettet mot ønsket resultat. Beskrivelsen av adaptiv FullCoT/NoCoT/AdaCoT i den større Seed 1.6-modellen bør ikke behandles som den fullstendige spesifikasjonen for styring av Flash.
I en støttesamtale bør du oppgi brukerens spørsmål og relevant produktinformasjon, og deretter be om svaret og kildedetaljen det bygger på. Ved uttrekk av informasjon bør du definere feltene og hvordan en uleselig eller manglende verdi skal håndteres. En praktisk bestilling er: «Les siden som er lagt ved, trekk ut modellnavnet og spesifikasjonsverdiene med enheter, og merk alle felter som ikke vises.»
Flashs dokumenterte profil omfatter bilde- og videoforståelse. Gi et skjermbilde eller sidebilde en etikett, behold konteksten rundt og sørg for at den viktige teksten er lesbar. Fortell modellen om den skal forklare et diagram, identifisere et synlig element eller sammenligne to bilder. Be om det synlige belegget bak hvert funn. For video bør du angi hendelsen eller segmentet og be om en skriftlig beskrivelse av rekkefølgen på handlinger eller endringer.
Resultatet er en beskrivelse av materialet som er lagt ved. Hvis oppgaven krever en handling i et grensesnitt eller et redigert medieprodukt, utfører applikasjonen rundt modellen den relevante operasjonen og returnerer den resulterende tilstanden. Bruk denne observasjonen til å fortsette, fremfor å behandle en foreslått handling som utført.
Produsentens katalog dokumenterer strukturerte utdata og verktøybruk for Flash. Oppgi meningsfulle feltdefinisjoner og funksjonsbeskrivelser, og angi hvilke handlinger som er tillatt i oppgaven. Modellen kan produsere en valgt operasjon eller et strukturert svar; applikasjonen kontrollerer argumentene og returnerer den faktiske observasjonen. Behold koblingen mellom verdier hentet fra kilden og den tilhørende siden, bildet eller operasjonen, slik at resultatet kan gjennomgås.
Den opprinnelige Flash-referanseprofilen oppgir en kontekst på 256K, inntil 224K inndata og inntil 32K utdata totalt, inkludert resonnering. Dette er grenser i produsentprofilen; den tilgjengelige kapasiteten for generering avhenger også av hvor mye av konteksten som allerede er brukt. Sett av plass til svaret, og hold lengre samtaler rettet mot observasjonene som betyr noe.
Definer resultatformatet og kriteriet for gjennomgang før generering for å få et nyttig resultat. Kontroller tall mot den visuelle kilden, skill uthentet ordlyd fra tolkning og oppgi autoritativ kontekst for spørsmål som krever presis kunnskap. Senere Flash-revisjoner og den større Seed 1.6-utgaven har sine egne forskjeller; verken parameterantall eller adaptiv modus kan utledes av Flash-navnet alene.
", "aboutText": "Seed 1.6 Flash er ByteDance Seeds lille multimodale modell i Seed1.6-generasjonen. Den behandler skriftlige instruksjoner og støttet visuelt materiale og returnerer tekst: et direkte svar, en forklaring, uthentet informasjon eller innhold til verktøykall. Produsentprofilen for Flash beholder bilde- og videoforståelse ved siden av språkoppgaver. Modellidentiteten er forskjellig fra den større Seed 1.6-modellen med adaptiv resonnering og fra senere Seed2.0-utgaver.\n\n### Direkte svar og svar med resonnering\n\nProdusenten dokumenterer en bryter for resonnering i Flash-utgaven, inkludert støtte for å deaktivere resonnering i den opprinnelige referansen fra juni. En oppgave med direkte svar kan be om en kort forklaring eller et angitt sett med felter. Et mer sammensatt spørsmål kan bruke produsentens arbeidsflyt for resonnering, samtidig som sluttsvaret holdes rettet mot ønsket resultat. Beskrivelsen av adaptiv FullCoT/NoCoT/AdaCoT i den større Seed 1.6-modellen bør ikke behandles som den fullstendige spesifikasjonen for styring av Flash.\n\nI en støttesamtale bør du oppgi brukerens spørsmål og relevant produktinformasjon, og deretter be om svaret og kildedetaljen det bygger på. Ved uttrekk av informasjon bør du definere feltene og hvordan en uleselig eller manglende verdi skal håndteres. En praktisk bestilling er: «Les siden som er lagt ved, trekk ut modellnavnet og spesifikasjonsverdiene med enheter, og merk alle felter som ikke vises.»\n\n### Visuell forståelse\n\nFlashs dokumenterte profil omfatter bilde- og videoforståelse. Gi et skjermbilde eller sidebilde en etikett, behold konteksten rundt og sørg for at den viktige teksten er lesbar. Fortell modellen om den skal forklare et diagram, identifisere et synlig element eller sammenligne to bilder. Be om det synlige belegget bak hvert funn. For video bør du angi hendelsen eller segmentet og be om en skriftlig beskrivelse av rekkefølgen på handlinger eller endringer.\n\nResultatet er en beskrivelse av materialet som er lagt ved. Hvis oppgaven krever en handling i et grensesnitt eller et redigert medieprodukt, utfører applikasjonen rundt modellen den relevante operasjonen og returnerer den resulterende tilstanden. Bruk denne observasjonen til å fortsette, fremfor å behandle en foreslått handling som utført.\n\n### Strukturerte resultater og verktøy\n\nProdusentens katalog dokumenterer strukturerte utdata og verktøybruk for Flash. Oppgi meningsfulle feltdefinisjoner og funksjonsbeskrivelser, og angi hvilke handlinger som er tillatt i oppgaven. Modellen kan produsere en valgt operasjon eller et strukturert svar; applikasjonen kontrollerer argumentene og returnerer den faktiske observasjonen. Behold koblingen mellom verdier hentet fra kilden og den tilhørende siden, bildet eller operasjonen, slik at resultatet kan gjennomgås.\n\n### Kontekst og utdata\n\nDen opprinnelige Flash-referanseprofilen oppgir en kontekst på 256K, inntil 224K inndata og inntil 32K utdata totalt, inkludert resonnering. Dette er grenser i produsentprofilen; den tilgjengelige kapasiteten for generering avhenger også av hvor mye av konteksten som allerede er brukt. Sett av plass til svaret, og hold lengre samtaler rettet mot observasjonene som betyr noe.\n\nDefiner resultatformatet og kriteriet for gjennomgang før generering for å få et nyttig resultat. Kontroller tall mot den visuelle kilden, skill uthentet ordlyd fra tolkning og oppgi autoritativ kontekst for spørsmål som krever presis kunnskap. Senere Flash-revisjoner og den større Seed 1.6-utgaven har sine egne forskjeller; verken parameterantall eller adaptiv modus kan utledes av Flash-navnet alene.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Teknisk eksempel på engelsk
A product-policy support answer\n\nUse this product note to answer the customer in two sentences: 'The travel mug holds 450 ml, is hand-wash only, and its lid is replaceable.' Customer: 'Can I put the mug in a dishwasher, and must I buy a whole new mug if the lid breaks?' Add the supporting phrase after the answer.A two-sentence customer reply followed by the relevant source wording.The answer says hand-wash only and replaceable lid without adding a price or replacement procedure.bytedance-seed/seed-1.6-flashSeed 1.6 Flash er den lille multimodale Seed1.6-utgaven for forståelse av tekst, bilder og video. Produsentens arbeidsflyter kombinerer direkte svar eller svar med resonnering med strukturert tekst og verktøybruk, egnet for avgrenset uttrekk av informasjon, visuelle spørsmål og interaktiv assistanse.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Seed 1.6 Flash er ByteDance Seeds lille multimodale modell i Seed1.6-generasjonen. Den behandler skriftlige instruksjoner og støttet visuelt materiale og returnerer tekst: et direkte svar, en forklaring, uthentet informasjon eller innhold til verktøykall. Produsentprofilen for Flash beholder bilde- og videoforståelse ved siden av språkoppgaver. Modellidentiteten er forskjellig fra den større Seed 1.6-modellen med adaptiv resonnering og fra senere Seed2.0-utgaver.
Produsenten dokumenterer en bryter for resonnering i Flash-utgaven, inkludert støtte for å deaktivere resonnering i den opprinnelige referansen fra juni. En oppgave med direkte svar kan be om en kort forklaring eller et angitt sett med felter. Et mer sammensatt spørsmål kan bruke produsentens arbeidsflyt for resonnering, samtidig som sluttsvaret holdes rettet mot ønsket resultat. Beskrivelsen av adaptiv FullCoT/NoCoT/AdaCoT i den større Seed 1.6-modellen bør ikke behandles som den fullstendige spesifikasjonen for styring av Flash.
I en støttesamtale bør du oppgi brukerens spørsmål og relevant produktinformasjon, og deretter be om svaret og kildedetaljen det bygger på. Ved uttrekk av informasjon bør du definere feltene og hvordan en uleselig eller manglende verdi skal håndteres. En praktisk bestilling er: «Les siden som er lagt ved, trekk ut modellnavnet og spesifikasjonsverdiene med enheter, og merk alle felter som ikke vises.»
Flashs dokumenterte profil omfatter bilde- og videoforståelse. Gi et skjermbilde eller sidebilde en etikett, behold konteksten rundt og sørg for at den viktige teksten er lesbar. Fortell modellen om den skal forklare et diagram, identifisere et synlig element eller sammenligne to bilder. Be om det synlige belegget bak hvert funn. For video bør du angi hendelsen eller segmentet og be om en skriftlig beskrivelse av rekkefølgen på handlinger eller endringer.
Resultatet er en beskrivelse av materialet som er lagt ved. Hvis oppgaven krever en handling i et grensesnitt eller et redigert medieprodukt, utfører applikasjonen rundt modellen den relevante operasjonen og returnerer den resulterende tilstanden. Bruk denne observasjonen til å fortsette, fremfor å behandle en foreslått handling som utført.
Produsentens katalog dokumenterer strukturerte utdata og verktøybruk for Flash. Oppgi meningsfulle feltdefinisjoner og funksjonsbeskrivelser, og angi hvilke handlinger som er tillatt i oppgaven. Modellen kan produsere en valgt operasjon eller et strukturert svar; applikasjonen kontrollerer argumentene og returnerer den faktiske observasjonen. Behold koblingen mellom verdier hentet fra kilden og den tilhørende siden, bildet eller operasjonen, slik at resultatet kan gjennomgås.
Den opprinnelige Flash-referanseprofilen oppgir en kontekst på 256K, inntil 224K inndata og inntil 32K utdata totalt, inkludert resonnering. Dette er grenser i produsentprofilen; den tilgjengelige kapasiteten for generering avhenger også av hvor mye av konteksten som allerede er brukt. Sett av plass til svaret, og hold lengre samtaler rettet mot observasjonene som betyr noe.
Definer resultatformatet og kriteriet for gjennomgang før generering for å få et nyttig resultat. Kontroller tall mot den visuelle kilden, skill uthentet ordlyd fra tolkning og oppgi autoritativ kontekst for spørsmål som krever presis kunnskap. Senere Flash-revisjoner og den større Seed 1.6-utgaven har sine egne forskjeller; verken parameterantall eller adaptiv modus kan utledes av Flash-navnet alene.
POST /v1/chat/completionstexttext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser bytedance-seed/seed-1.6-flash | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametermessages | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
Parameterfile_material | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
Parameteroptional_controls | Avtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Send eksakt modell-ID sammen med messages.
Kontekstlengde er ikke en outputgrense.
En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00015 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0006 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og med128 000 | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00015 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0006 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn128 000 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0002 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0016 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${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-flash", "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-flash',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-flash',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 eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-1.6-flash
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
bytedance-seed/seed-1.6-flashSeed 1.6 Flash er den lille multimodale Seed1.6-utgaven for forståelse av tekst, bilder og video. Produsentens arbeidsflyter kombinerer direkte svar eller svar med resonnering med strukturert tekst og verktøybruk, egnet for avgrenset uttrekk av informasjon, visuelle spørsmål og interaktiv assistanse.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Seed 1.6 Flash er ByteDance Seeds lille multimodale modell i Seed1.6-generasjonen. Den behandler skriftlige instruksjoner og støttet visuelt materiale og returnerer tekst: et direkte svar, en forklaring, uthentet informasjon eller innhold til verktøykall. Produsentprofilen for Flash beholder bilde- og videoforståelse ved siden av språkoppgaver. Modellidentiteten er forskjellig fra den større Seed 1.6-modellen med adaptiv resonnering og fra senere Seed2.0-utgaver.
Produsenten dokumenterer en bryter for resonnering i Flash-utgaven, inkludert støtte for å deaktivere resonnering i den opprinnelige referansen fra juni. En oppgave med direkte svar kan be om en kort forklaring eller et angitt sett med felter. Et mer sammensatt spørsmål kan bruke produsentens arbeidsflyt for resonnering, samtidig som sluttsvaret holdes rettet mot ønsket resultat. Beskrivelsen av adaptiv FullCoT/NoCoT/AdaCoT i den større Seed 1.6-modellen bør ikke behandles som den fullstendige spesifikasjonen for styring av Flash.
I en støttesamtale bør du oppgi brukerens spørsmål og relevant produktinformasjon, og deretter be om svaret og kildedetaljen det bygger på. Ved uttrekk av informasjon bør du definere feltene og hvordan en uleselig eller manglende verdi skal håndteres. En praktisk bestilling er: «Les siden som er lagt ved, trekk ut modellnavnet og spesifikasjonsverdiene med enheter, og merk alle felter som ikke vises.»
Flashs dokumenterte profil omfatter bilde- og videoforståelse. Gi et skjermbilde eller sidebilde en etikett, behold konteksten rundt og sørg for at den viktige teksten er lesbar. Fortell modellen om den skal forklare et diagram, identifisere et synlig element eller sammenligne to bilder. Be om det synlige belegget bak hvert funn. For video bør du angi hendelsen eller segmentet og be om en skriftlig beskrivelse av rekkefølgen på handlinger eller endringer.
Resultatet er en beskrivelse av materialet som er lagt ved. Hvis oppgaven krever en handling i et grensesnitt eller et redigert medieprodukt, utfører applikasjonen rundt modellen den relevante operasjonen og returnerer den resulterende tilstanden. Bruk denne observasjonen til å fortsette, fremfor å behandle en foreslått handling som utført.
Produsentens katalog dokumenterer strukturerte utdata og verktøybruk for Flash. Oppgi meningsfulle feltdefinisjoner og funksjonsbeskrivelser, og angi hvilke handlinger som er tillatt i oppgaven. Modellen kan produsere en valgt operasjon eller et strukturert svar; applikasjonen kontrollerer argumentene og returnerer den faktiske observasjonen. Behold koblingen mellom verdier hentet fra kilden og den tilhørende siden, bildet eller operasjonen, slik at resultatet kan gjennomgås.
Den opprinnelige Flash-referanseprofilen oppgir en kontekst på 256K, inntil 224K inndata og inntil 32K utdata totalt, inkludert resonnering. Dette er grenser i produsentprofilen; den tilgjengelige kapasiteten for generering avhenger også av hvor mye av konteksten som allerede er brukt. Sett av plass til svaret, og hold lengre samtaler rettet mot observasjonene som betyr noe.
Definer resultatformatet og kriteriet for gjennomgang før generering for å få et nyttig resultat. Kontroller tall mot den visuelle kilden, skill uthentet ordlyd fra tolkning og oppgi autoritativ kontekst for spørsmål som krever presis kunnskap. Senere Flash-revisjoner og den større Seed 1.6-utgaven har sine egne forskjeller; verken parameterantall eller adaptiv modus kan utledes av Flash-navnet alene.
POST /v1/messagestextjson, sse| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser bytedance-seed/seed-1.6-flash | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content-streng
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametertext_file_material | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Konteksttokener, mer enn | Konteksttokener, opptil og med | Kostnad |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Konteksttokener, mer enn— | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00015 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0006 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 1 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn0 | Konteksttokener, opptil og med128 000 | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.00015 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0006 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonNivå 2 for forespørselslengde | Prisplan— | Konteksttokener, mer enn128 000 | Konteksttokener, opptil og medIngen øvre grense | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0002 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0016 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-1.6-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-flash', '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-flash', '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 eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-1.6-flash
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Teknisk eksempel på engelsk
A product-policy support answer\n\nUse this product note to answer the customer in two sentences: 'The travel mug holds 450 ml, is hand-wash only, and its lid is replaceable.' Customer: 'Can I put the mug in a dishwasher, and must I buy a whole new mug if the lid breaks?' Add the supporting phrase after the answer.A two-sentence customer reply followed by the relevant source wording.The answer says hand-wash only and replaceable lid without adding a price or replacement procedure.