Seed 2.0 Code er ByteDance Seeds kodeorienterte medlem av Seed2.0-serien. Den arbeider med skriftlige krav, kildekode og utviklingskontekst for å produsere implementeringer, forklaringer og foreslåtte verktøyoperasjoner. Produsentens dokumenterte Code-profil kombinerer dyp resonnering, tekstgenerering, multimodal forståelse og verktøybruk. Den er fortsatt et eget valg ved siden av allroundmodellene Pro, Lite og Mini, så en kodeoppgave bør bruke Code-utgavens eget samtale- og verktøyformat.
Klargjør oppgaven som en teknisk bestilling: beskriv atferden, eksisterende grensesnitt, koden som er relevant, og begrensningene som må overleve endringen. Ta med representative inndata eller en tydelig reproduksjon av feilen. Ved en feil bør du be modellen følge inndataene gjennom de relevante betingelsene før den foreslår en rettelse. Ved en funksjon bør du beskrive de synlige tilstandene og sluttleveransen, for eksempel en endret funksjon, en komponent eller en samordnet patch på tvers av navngitte filer.
En illustrerende forespørsel er: «Oppdater dette skjemaet slik at valideringen forklarer hvilket felt som mangler, og bevarer brukerens inndata. Behold de eksisterende feltnavnene og returner den endrede komponenten med en beskrivelse av tilstandene.» En bestilling på kodebasenivå bør også identifisere grensene mellom moduler og eventuell eksisterende atferd som bevisst beholdes. Dette gir kodemodellen et konkret mål fremfor en bred instruksjon om å forbedre en kodebase.
Seed2.0-familien er utformet rundt instruksjonsutførelse i flere trinn og sykluser med planlegging, handling og refleksjon. En kodeapplikasjon stiller funksjoner til rådighet for å undersøke filer, kjøre kommandoer eller hente andre observasjoner. Modellen foreslår en operasjon; applikasjonen utfører den og returnerer det faktiske resultatet. Bruk resultatet til å diagnostisere en feil eller revidere implementeringen. En foreslått testkommando og et vellykket testresultat er forskjellige arbeidsresultater.
Ved en visuell grensesnittoppgave bør du kombinere tekstkravene med en lesbar skisse eller et skjermbilde i en støttet multimodal arbeidsflyt. Angi om bildet representerer nåværende tilstand eller ønsket resultat, og identifiser hvilke layoutdetaljer som betyr noe. Be om kode knyttet til den synlige utformingen og atferdskravene, og bruk deretter det rendrede grensesnittet som tilbakemelding for videre arbeid.
Produsentens publiserte Code-referanseprofil har en kontekst på 256K og en samlet utdatagrense på inntil 128K tokener, inkludert resonnering. Et kontekstbudsjett inneholder også kildefiler, samtale og verktøyobservasjoner; det er ikke et løfte om at en forespurt mengde sluttkode får plass uavhengig av dette. Hold filnavn og relevante grenser synlige, og sett av plass til den endelige implementeringen og forklaringen. Det gjeldende forespørselsformatet avgjør de nøyaktige kontrollene for inndata og generering.
Seed2.0-rapporten identifiserer integrering av kontekst over lange forløp og levering på kodebasenivå som vedvarende utfordringer. Definer fullføring ut fra ønsket atferd og observert validering. En nyttig overlevering inneholder kodeleveransen, antakelsene den bruker, belegget fra verktøy og eventuelle uavklarte avhengigheter. Når informasjon mangler, bør modellen identifisere hva den trenger fremfor å finne på en bibliotekkontrakt, en fil eller en vellykket utførelse.
", "aboutText": "Seed 2.0 Code er ByteDance Seeds kodeorienterte medlem av Seed2.0-serien. Den arbeider med skriftlige krav, kildekode og utviklingskontekst for å produsere implementeringer, forklaringer og foreslåtte verktøyoperasjoner. Produsentens dokumenterte Code-profil kombinerer dyp resonnering, tekstgenerering, multimodal forståelse og verktøybruk. Den er fortsatt et eget valg ved siden av allroundmodellene Pro, Lite og Mini, så en kodeoppgave bør bruke Code-utgavens eget samtale- og verktøyformat.\n\n### Fra utviklingsforespørsel til kodeleveranse\n\nKlargjør oppgaven som en teknisk bestilling: beskriv atferden, eksisterende grensesnitt, koden som er relevant, og begrensningene som må overleve endringen. Ta med representative inndata eller en tydelig reproduksjon av feilen. Ved en feil bør du be modellen følge inndataene gjennom de relevante betingelsene før den foreslår en rettelse. Ved en funksjon bør du beskrive de synlige tilstandene og sluttleveransen, for eksempel en endret funksjon, en komponent eller en samordnet patch på tvers av navngitte filer.\n\nEn illustrerende forespørsel er: «Oppdater dette skjemaet slik at valideringen forklarer hvilket felt som mangler, og bevarer brukerens inndata. Behold de eksisterende feltnavnene og returner den endrede komponenten med en beskrivelse av tilstandene.» En bestilling på kodebasenivå bør også identifisere grensene mellom moduler og eventuell eksisterende atferd som bevisst beholdes. Dette gir kodemodellen et konkret mål fremfor en bred instruksjon om å forbedre en kodebase.\n\n### Verktøy, observasjoner og iterativt arbeid\n\nSeed2.0-familien er utformet rundt instruksjonsutførelse i flere trinn og sykluser med planlegging, handling og refleksjon. En kodeapplikasjon stiller funksjoner til rådighet for å undersøke filer, kjøre kommandoer eller hente andre observasjoner. Modellen foreslår en operasjon; applikasjonen utfører den og returnerer det faktiske resultatet. Bruk resultatet til å diagnostisere en feil eller revidere implementeringen. En foreslått testkommando og et vellykket testresultat er forskjellige arbeidsresultater.\n\nVed en visuell grensesnittoppgave bør du kombinere tekstkravene med en lesbar skisse eller et skjermbilde i en støttet multimodal arbeidsflyt. Angi om bildet representerer nåværende tilstand eller ønsket resultat, og identifiser hvilke layoutdetaljer som betyr noe. Be om kode knyttet til den synlige utformingen og atferdskravene, og bruk deretter det rendrede grensesnittet som tilbakemelding for videre arbeid.\n\n### Kontekst og generering\n\nProdusentens publiserte Code-referanseprofil har en kontekst på 256K og en samlet utdatagrense på inntil 128K tokener, inkludert resonnering. Et kontekstbudsjett inneholder også kildefiler, samtale og verktøyobservasjoner; det er ikke et løfte om at en forespurt mengde sluttkode får plass uavhengig av dette. Hold filnavn og relevante grenser synlige, og sett av plass til den endelige implementeringen og forklaringen. Det gjeldende forespørselsformatet avgjør de nøyaktige kontrollene for inndata og generering.\n\nSeed2.0-rapporten identifiserer integrering av kontekst over lange forløp og levering på kodebasenivå som vedvarende utfordringer. Definer fullføring ut fra ønsket atferd og observert validering. En nyttig overlevering inneholder kodeleveransen, antakelsene den bruker, belegget fra verktøy og eventuelle uavklarte avhengigheter. Når informasjon mangler, bør modellen identifisere hva den trenger fremfor å finne på en bibliotekkontrakt, en fil eller en vellykket utførelse.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Teknisk eksempel på engelsk
Repair a zero-price formatter\n\nFix this Python function without changing the treatment of None: def price_label(value): return 'Unavailable' if not value else f'${value:.2f}'. A price of 0 must display '$0.00'. Return the corrected function, explain the failing condition and provide three assert statements covering None, 0 and 12.5.Corrected Python function, one brief explanation and three executable assertions.Zero must produce $0.00 while None still produces Unavailable.bytedance-seed/seed-2.0-codeSeed 2.0 Code retter Seed2.0-familien mot programvareutvikling: forstå krav, generere eller redigere kode og arbeide gjennom verktøystøttede utviklingsoppgaver. Oppgi relevant kildekode, observert atferd og ønsket resultat for å få en avgrenset implementering og forklaring.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Seed 2.0 Code er ByteDance Seeds kodeorienterte medlem av Seed2.0-serien. Den arbeider med skriftlige krav, kildekode og utviklingskontekst for å produsere implementeringer, forklaringer og foreslåtte verktøyoperasjoner. Produsentens dokumenterte Code-profil kombinerer dyp resonnering, tekstgenerering, multimodal forståelse og verktøybruk. Den er fortsatt et eget valg ved siden av allroundmodellene Pro, Lite og Mini, så en kodeoppgave bør bruke Code-utgavens eget samtale- og verktøyformat.
Klargjør oppgaven som en teknisk bestilling: beskriv atferden, eksisterende grensesnitt, koden som er relevant, og begrensningene som må overleve endringen. Ta med representative inndata eller en tydelig reproduksjon av feilen. Ved en feil bør du be modellen følge inndataene gjennom de relevante betingelsene før den foreslår en rettelse. Ved en funksjon bør du beskrive de synlige tilstandene og sluttleveransen, for eksempel en endret funksjon, en komponent eller en samordnet patch på tvers av navngitte filer.
En illustrerende forespørsel er: «Oppdater dette skjemaet slik at valideringen forklarer hvilket felt som mangler, og bevarer brukerens inndata. Behold de eksisterende feltnavnene og returner den endrede komponenten med en beskrivelse av tilstandene.» En bestilling på kodebasenivå bør også identifisere grensene mellom moduler og eventuell eksisterende atferd som bevisst beholdes. Dette gir kodemodellen et konkret mål fremfor en bred instruksjon om å forbedre en kodebase.
Seed2.0-familien er utformet rundt instruksjonsutførelse i flere trinn og sykluser med planlegging, handling og refleksjon. En kodeapplikasjon stiller funksjoner til rådighet for å undersøke filer, kjøre kommandoer eller hente andre observasjoner. Modellen foreslår en operasjon; applikasjonen utfører den og returnerer det faktiske resultatet. Bruk resultatet til å diagnostisere en feil eller revidere implementeringen. En foreslått testkommando og et vellykket testresultat er forskjellige arbeidsresultater.
Ved en visuell grensesnittoppgave bør du kombinere tekstkravene med en lesbar skisse eller et skjermbilde i en støttet multimodal arbeidsflyt. Angi om bildet representerer nåværende tilstand eller ønsket resultat, og identifiser hvilke layoutdetaljer som betyr noe. Be om kode knyttet til den synlige utformingen og atferdskravene, og bruk deretter det rendrede grensesnittet som tilbakemelding for videre arbeid.
Produsentens publiserte Code-referanseprofil har en kontekst på 256K og en samlet utdatagrense på inntil 128K tokener, inkludert resonnering. Et kontekstbudsjett inneholder også kildefiler, samtale og verktøyobservasjoner; det er ikke et løfte om at en forespurt mengde sluttkode får plass uavhengig av dette. Hold filnavn og relevante grenser synlige, og sett av plass til den endelige implementeringen og forklaringen. Det gjeldende forespørselsformatet avgjør de nøyaktige kontrollene for inndata og generering.
Seed2.0-rapporten identifiserer integrering av kontekst over lange forløp og levering på kodebasenivå som vedvarende utfordringer. Definer fullføring ut fra ønsket atferd og observert validering. En nyttig overlevering inneholder kodeleveransen, antakelsene den bruker, belegget fra verktøy og eventuelle uavklarte avhengigheter. Når informasjon mangler, bør modellen identifisere hva den trenger fremfor å finne på en bibliotekkontrakt, en fil eller en vellykket utførelse.
POST /v1/chat/completionstexttext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser bytedance-seed/seed-2.0-code | 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 $0.001 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.006 / 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 $0.001 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.006 / 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 $0.002 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.012 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${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-2.0-code", "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-code',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-code',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-2.0-code
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
bytedance-seed/seed-2.0-codeSeed 2.0 Code retter Seed2.0-familien mot programvareutvikling: forstå krav, generere eller redigere kode og arbeide gjennom verktøystøttede utviklingsoppgaver. Oppgi relevant kildekode, observert atferd og ønsket resultat for å få en avgrenset implementering og forklaring.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Seed 2.0 Code er ByteDance Seeds kodeorienterte medlem av Seed2.0-serien. Den arbeider med skriftlige krav, kildekode og utviklingskontekst for å produsere implementeringer, forklaringer og foreslåtte verktøyoperasjoner. Produsentens dokumenterte Code-profil kombinerer dyp resonnering, tekstgenerering, multimodal forståelse og verktøybruk. Den er fortsatt et eget valg ved siden av allroundmodellene Pro, Lite og Mini, så en kodeoppgave bør bruke Code-utgavens eget samtale- og verktøyformat.
Klargjør oppgaven som en teknisk bestilling: beskriv atferden, eksisterende grensesnitt, koden som er relevant, og begrensningene som må overleve endringen. Ta med representative inndata eller en tydelig reproduksjon av feilen. Ved en feil bør du be modellen følge inndataene gjennom de relevante betingelsene før den foreslår en rettelse. Ved en funksjon bør du beskrive de synlige tilstandene og sluttleveransen, for eksempel en endret funksjon, en komponent eller en samordnet patch på tvers av navngitte filer.
En illustrerende forespørsel er: «Oppdater dette skjemaet slik at valideringen forklarer hvilket felt som mangler, og bevarer brukerens inndata. Behold de eksisterende feltnavnene og returner den endrede komponenten med en beskrivelse av tilstandene.» En bestilling på kodebasenivå bør også identifisere grensene mellom moduler og eventuell eksisterende atferd som bevisst beholdes. Dette gir kodemodellen et konkret mål fremfor en bred instruksjon om å forbedre en kodebase.
Seed2.0-familien er utformet rundt instruksjonsutførelse i flere trinn og sykluser med planlegging, handling og refleksjon. En kodeapplikasjon stiller funksjoner til rådighet for å undersøke filer, kjøre kommandoer eller hente andre observasjoner. Modellen foreslår en operasjon; applikasjonen utfører den og returnerer det faktiske resultatet. Bruk resultatet til å diagnostisere en feil eller revidere implementeringen. En foreslått testkommando og et vellykket testresultat er forskjellige arbeidsresultater.
Ved en visuell grensesnittoppgave bør du kombinere tekstkravene med en lesbar skisse eller et skjermbilde i en støttet multimodal arbeidsflyt. Angi om bildet representerer nåværende tilstand eller ønsket resultat, og identifiser hvilke layoutdetaljer som betyr noe. Be om kode knyttet til den synlige utformingen og atferdskravene, og bruk deretter det rendrede grensesnittet som tilbakemelding for videre arbeid.
Produsentens publiserte Code-referanseprofil har en kontekst på 256K og en samlet utdatagrense på inntil 128K tokener, inkludert resonnering. Et kontekstbudsjett inneholder også kildefiler, samtale og verktøyobservasjoner; det er ikke et løfte om at en forespurt mengde sluttkode får plass uavhengig av dette. Hold filnavn og relevante grenser synlige, og sett av plass til den endelige implementeringen og forklaringen. Det gjeldende forespørselsformatet avgjør de nøyaktige kontrollene for inndata og generering.
Seed2.0-rapporten identifiserer integrering av kontekst over lange forløp og levering på kodebasenivå som vedvarende utfordringer. Definer fullføring ut fra ønsket atferd og observert validering. En nyttig overlevering inneholder kodeleveransen, antakelsene den bruker, belegget fra verktøy og eventuelle uavklarte avhengigheter. Når informasjon mangler, bør modellen identifisere hva den trenger fremfor å finne på en bibliotekkontrakt, en fil eller en vellykket utførelse.
POST /v1/messagestextjson, sse| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser bytedance-seed/seed-2.0-code | 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 $0.001 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.006 / 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 $0.001 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.006 / 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 $0.002 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.012 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-2.0-code",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-code', '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-code', '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-2.0-code
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Teknisk eksempel på engelsk
Repair a zero-price formatter\n\nFix this Python function without changing the treatment of None: def price_label(value): return 'Unavailable' if not value else f'${value:.2f}'. A price of 0 must display '$0.00'. Return the corrected function, explain the failing condition and provide three assert statements covering None, 0 and 12.5.Corrected Python function, one brief explanation and three executable assertions.Zero must produce $0.00 while None still produces Unavailable.