Seed 1.6 — универсальная мультимодальная модель ByteDance Seed с адаптивным рассуждением. Производитель развивает её для рассуждений по тексту и визуальным материалам, вопросов с длинным контекстом и взаимодействий с опорой на интерфейс или документ. Она получает инструкции и исходные материалы и возвращает текст, например ответ, анализ или код. Адаптивная версия отличается от Seed1.6-Thinking, Flash и последующих поколений Seed.
Производитель описывает разреженную модель со смесью экспертов: 230 миллиардов параметров всего и 23 миллиарда активных. Обучение начинается с текста, продолжается на смешанных текстовых и визуальных материалах, после чего длина последовательности увеличивается с 32K до 256K. Это даёт модели контекст, позволяющий объединить вопрос с большим объёмом исходной информации. Переписка и сгенерированный результат по-прежнему занимают общий контекст, поэтому оставляйте место для ответа, а не считайте всё окно отдельным лимитом вывода.
Для работы с документами сохраняйте названия разделов, метки страниц, заголовки таблиц и единицы измерения. Запросите сравнение или извлечение, которое должны обеспечить материалы. Полезный пример: «Сравни условия в этих двух документах, найди все существенные различия и приведи соответствующий фрагмент рядом с каждым выводом». Для скриншота объясните цель пользователя и запросите интерпретацию на основе видимых подписей.
Seed1.6 вводит Adaptive Chain-of-Thought с тремя режимами производителя. FullCoT рассуждает перед ответом на каждый запрос. NoCoT отвечает напрямую. AdaCoT решает, нужно ли рассуждение, исходя из вопроса. Обучение поощряет соразмерный объём обдумывания, а не ненужно длинные рассуждения для каждого запроса.
Выбирайте глубину задачи по требуемому результату: для прямого извлечения или переформулирования достаточно краткой спецификации вывода, а математическое условие, дефект кода или сравнение источников требуют соответствующих ограничений. Указывайте итоговый артефакт отдельно от промежуточного анализа. Продолжительное рассуждение полезно лишь тогда, когда помогает получить нужный ответ.
Мультимодальное обучение модели объединяет письменные и визуальные свидетельства. Предоставьте читаемое изображение и окружающие подписи, необходимые для его интерпретации. Для схемы объясните вопрос и сохраните аннотации; для графика отделите видимые значения от запрошенной интерпретации. В обсуждении оценок разработчик отмечает размытые схемы как причину снижения качества визуальной работы, поэтому чёткие исходные изображения важны на практике.
Для задачи с интерфейсом укажите, показывает ли скриншот текущее состояние или желаемый дизайн. Запросите видимые элементы управления или код для заданного поведения, затем используйте фактический результат приложения как обратную связь. Текст с предложением нажать кнопку или сгенерированный код отличаются от выполненного действия в интерфейсе.
Исходный профиль производителя документирует структурированный вывод и использование инструментов, контекст 256K, до 224K входных токенов и до 32K суммарных выходных токенов, включая рассуждения. Приложение предоставляет определения инструментов и выполняет выбранные операции, возвращая наблюдения для следующего шага. Используйте эти результаты как доказательства и сохраняйте фокус переписки на задаче.
Практическим итогом может стать решённая задача, конкретное предложение по коду или аналитическая запись с опорой на источники. Укажите язык, обязательную терминологию и критерий завершения. Сверяйте извлечённые значения с источником и явно отмечайте недостающую информацию. Так ответ адаптивной модели остаётся связанным с реальным вопросом, а точная версия Seed 1.6 и различия её документированных режимов сохраняются.
", "aboutText": "Seed 1.6 — универсальная мультимодальная модель ByteDance Seed с адаптивным рассуждением. Производитель развивает её для рассуждений по тексту и визуальным материалам, вопросов с длинным контекстом и взаимодействий с опорой на интерфейс или документ. Она получает инструкции и исходные материалы и возвращает текст, например ответ, анализ или код. Адаптивная версия отличается от Seed1.6-Thinking, Flash и последующих поколений Seed.\n\n### Мультимодальное обучение и длинный контекст\n\nПроизводитель описывает разреженную модель со смесью экспертов: 230 миллиардов параметров всего и 23 миллиарда активных. Обучение начинается с текста, продолжается на смешанных текстовых и визуальных материалах, после чего длина последовательности увеличивается с 32K до 256K. Это даёт модели контекст, позволяющий объединить вопрос с большим объёмом исходной информации. Переписка и сгенерированный результат по-прежнему занимают общий контекст, поэтому оставляйте место для ответа, а не считайте всё окно отдельным лимитом вывода.\n\nДля работы с документами сохраняйте названия разделов, метки страниц, заголовки таблиц и единицы измерения. Запросите сравнение или извлечение, которое должны обеспечить материалы. Полезный пример: «Сравни условия в этих двух документах, найди все существенные различия и приведи соответствующий фрагмент рядом с каждым выводом». Для скриншота объясните цель пользователя и запросите интерпретацию на основе видимых подписей.\n\n### Адаптивное рассуждение\n\nSeed1.6 вводит Adaptive Chain-of-Thought с тремя режимами производителя. FullCoT рассуждает перед ответом на каждый запрос. NoCoT отвечает напрямую. AdaCoT решает, нужно ли рассуждение, исходя из вопроса. Обучение поощряет соразмерный объём обдумывания, а не ненужно длинные рассуждения для каждого запроса.\n\nВыбирайте глубину задачи по требуемому результату: для прямого извлечения или переформулирования достаточно краткой спецификации вывода, а математическое условие, дефект кода или сравнение источников требуют соответствующих ограничений. Указывайте итоговый артефакт отдельно от промежуточного анализа. Продолжительное рассуждение полезно лишь тогда, когда помогает получить нужный ответ.\n\n### Визуальные рассуждения и подготовка\n\nМультимодальное обучение модели объединяет письменные и визуальные свидетельства. Предоставьте читаемое изображение и окружающие подписи, необходимые для его интерпретации. Для схемы объясните вопрос и сохраните аннотации; для графика отделите видимые значения от запрошенной интерпретации. В обсуждении оценок разработчик отмечает размытые схемы как причину снижения качества визуальной работы, поэтому чёткие исходные изображения важны на практике.\n\nДля задачи с интерфейсом укажите, показывает ли скриншот текущее состояние или желаемый дизайн. Запросите видимые элементы управления или код для заданного поведения, затем используйте фактический результат приложения как обратную связь. Текст с предложением нажать кнопку или сгенерированный код отличаются от выполненного действия в интерфейсе.\n\n### Инструменты и лимиты ответа\n\nИсходный профиль производителя документирует структурированный вывод и использование инструментов, контекст 256K, до 224K входных токенов и до 32K суммарных выходных токенов, включая рассуждения. Приложение предоставляет определения инструментов и выполняет выбранные операции, возвращая наблюдения для следующего шага. Используйте эти результаты как доказательства и сохраняйте фокус переписки на задаче.\n\nПрактическим итогом может стать решённая задача, конкретное предложение по коду или аналитическая запись с опорой на источники. Укажите язык, обязательную терминологию и критерий завершения. Сверяйте извлечённые значения с источником и явно отмечайте недостающую информацию. Так ответ адаптивной модели остаётся связанным с реальным вопросом, а точная версия Seed 1.6 и различия её документированных режимов сохраняются.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Resolve conflicting return rules\n\nCompare two text excerpts. Policy: unopened items may be returned within 21 calendar days; customised items are excluded. FAQ: all items can be returned within 30 days. List the substantive conflicts, cite the exact phrases, and draft a replacement FAQ sentence that follows the policy without adding exceptions.Two conflict entries with quoted evidence, then one corrected FAQ sentence.The proposed FAQ retains both the 21-day limit and the customised-item exclusion.bytedance-seed/seed-1.6Seed 1.6 сочетает понимание текста и визуальных материалов с адаптивным рассуждением и контекстом 256K. Режимы FullCoT, NoCoT и AdaCoT в профиле производителя позволяют выбирать глубокий анализ или прямой ответ под задачу, создавая объяснения, код и выводы по источникам.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Seed 1.6 — универсальная мультимодальная модель ByteDance Seed с адаптивным рассуждением. Производитель развивает её для рассуждений по тексту и визуальным материалам, вопросов с длинным контекстом и взаимодействий с опорой на интерфейс или документ. Она получает инструкции и исходные материалы и возвращает текст, например ответ, анализ или код. Адаптивная версия отличается от Seed1.6-Thinking, Flash и последующих поколений Seed.
Производитель описывает разреженную модель со смесью экспертов: 230 миллиардов параметров всего и 23 миллиарда активных. Обучение начинается с текста, продолжается на смешанных текстовых и визуальных материалах, после чего длина последовательности увеличивается с 32K до 256K. Это даёт модели контекст, позволяющий объединить вопрос с большим объёмом исходной информации. Переписка и сгенерированный результат по-прежнему занимают общий контекст, поэтому оставляйте место для ответа, а не считайте всё окно отдельным лимитом вывода.
Для работы с документами сохраняйте названия разделов, метки страниц, заголовки таблиц и единицы измерения. Запросите сравнение или извлечение, которое должны обеспечить материалы. Полезный пример: «Сравни условия в этих двух документах, найди все существенные различия и приведи соответствующий фрагмент рядом с каждым выводом». Для скриншота объясните цель пользователя и запросите интерпретацию на основе видимых подписей.
Seed1.6 вводит Adaptive Chain-of-Thought с тремя режимами производителя. FullCoT рассуждает перед ответом на каждый запрос. NoCoT отвечает напрямую. AdaCoT решает, нужно ли рассуждение, исходя из вопроса. Обучение поощряет соразмерный объём обдумывания, а не ненужно длинные рассуждения для каждого запроса.
Выбирайте глубину задачи по требуемому результату: для прямого извлечения или переформулирования достаточно краткой спецификации вывода, а математическое условие, дефект кода или сравнение источников требуют соответствующих ограничений. Указывайте итоговый артефакт отдельно от промежуточного анализа. Продолжительное рассуждение полезно лишь тогда, когда помогает получить нужный ответ.
Мультимодальное обучение модели объединяет письменные и визуальные свидетельства. Предоставьте читаемое изображение и окружающие подписи, необходимые для его интерпретации. Для схемы объясните вопрос и сохраните аннотации; для графика отделите видимые значения от запрошенной интерпретации. В обсуждении оценок разработчик отмечает размытые схемы как причину снижения качества визуальной работы, поэтому чёткие исходные изображения важны на практике.
Для задачи с интерфейсом укажите, показывает ли скриншот текущее состояние или желаемый дизайн. Запросите видимые элементы управления или код для заданного поведения, затем используйте фактический результат приложения как обратную связь. Текст с предложением нажать кнопку или сгенерированный код отличаются от выполненного действия в интерфейсе.
Исходный профиль производителя документирует структурированный вывод и использование инструментов, контекст 256K, до 224K входных токенов и до 32K суммарных выходных токенов, включая рассуждения. Приложение предоставляет определения инструментов и выполняет выбранные операции, возвращая наблюдения для следующего шага. Используйте эти результаты как доказательства и сохраняйте фокус переписки на задаче.
Практическим итогом может стать решённая задача, конкретное предложение по коду или аналитическая запись с опорой на источники. Укажите язык, обязательную терминологию и критерий завершения. Сверяйте извлечённые значения с источником и явно отмечайте недостающую информацию. Так ответ адаптивной модели остаётся связанным с реальным вопросом, а точная версия Seed 1.6 и различия её документированных режимов сохраняются.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения bytedance-seed/seed-1.6 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0005 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительно128 000 | Плата Вход · Входные токены $0.0005 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 2 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше128 000 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.001 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "bytedance-seed/seed-1.6", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='bytedance-seed/seed-1.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='bytedance-seed/seed-1.6',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-1.6
Используйте пути методов, указанные выше.
bytedance-seed/seed-1.6Seed 1.6 сочетает понимание текста и визуальных материалов с адаптивным рассуждением и контекстом 256K. Режимы FullCoT, NoCoT и AdaCoT в профиле производителя позволяют выбирать глубокий анализ или прямой ответ под задачу, создавая объяснения, код и выводы по источникам.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Seed 1.6 — универсальная мультимодальная модель ByteDance Seed с адаптивным рассуждением. Производитель развивает её для рассуждений по тексту и визуальным материалам, вопросов с длинным контекстом и взаимодействий с опорой на интерфейс или документ. Она получает инструкции и исходные материалы и возвращает текст, например ответ, анализ или код. Адаптивная версия отличается от Seed1.6-Thinking, Flash и последующих поколений Seed.
Производитель описывает разреженную модель со смесью экспертов: 230 миллиардов параметров всего и 23 миллиарда активных. Обучение начинается с текста, продолжается на смешанных текстовых и визуальных материалах, после чего длина последовательности увеличивается с 32K до 256K. Это даёт модели контекст, позволяющий объединить вопрос с большим объёмом исходной информации. Переписка и сгенерированный результат по-прежнему занимают общий контекст, поэтому оставляйте место для ответа, а не считайте всё окно отдельным лимитом вывода.
Для работы с документами сохраняйте названия разделов, метки страниц, заголовки таблиц и единицы измерения. Запросите сравнение или извлечение, которое должны обеспечить материалы. Полезный пример: «Сравни условия в этих двух документах, найди все существенные различия и приведи соответствующий фрагмент рядом с каждым выводом». Для скриншота объясните цель пользователя и запросите интерпретацию на основе видимых подписей.
Seed1.6 вводит Adaptive Chain-of-Thought с тремя режимами производителя. FullCoT рассуждает перед ответом на каждый запрос. NoCoT отвечает напрямую. AdaCoT решает, нужно ли рассуждение, исходя из вопроса. Обучение поощряет соразмерный объём обдумывания, а не ненужно длинные рассуждения для каждого запроса.
Выбирайте глубину задачи по требуемому результату: для прямого извлечения или переформулирования достаточно краткой спецификации вывода, а математическое условие, дефект кода или сравнение источников требуют соответствующих ограничений. Указывайте итоговый артефакт отдельно от промежуточного анализа. Продолжительное рассуждение полезно лишь тогда, когда помогает получить нужный ответ.
Мультимодальное обучение модели объединяет письменные и визуальные свидетельства. Предоставьте читаемое изображение и окружающие подписи, необходимые для его интерпретации. Для схемы объясните вопрос и сохраните аннотации; для графика отделите видимые значения от запрошенной интерпретации. В обсуждении оценок разработчик отмечает размытые схемы как причину снижения качества визуальной работы, поэтому чёткие исходные изображения важны на практике.
Для задачи с интерфейсом укажите, показывает ли скриншот текущее состояние или желаемый дизайн. Запросите видимые элементы управления или код для заданного поведения, затем используйте фактический результат приложения как обратную связь. Текст с предложением нажать кнопку или сгенерированный код отличаются от выполненного действия в интерфейсе.
Исходный профиль производителя документирует структурированный вывод и использование инструментов, контекст 256K, до 224K входных токенов и до 32K суммарных выходных токенов, включая рассуждения. Приложение предоставляет определения инструментов и выполняет выбранные операции, возвращая наблюдения для следующего шага. Используйте эти результаты как доказательства и сохраняйте фокус переписки на задаче.
Практическим итогом может стать решённая задача, конкретное предложение по коду или аналитическая запись с опорой на источники. Укажите язык, обязательную терминологию и критерий завершения. Сверяйте извлечённые значения с источником и явно отмечайте недостающую информацию. Так ответ адаптивной модели остаётся связанным с реальным вопросом, а точная версия Seed 1.6 и различия её документированных режимов сохраняются.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения bytedance-seed/seed-1.6 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0005 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительно128 000 | Плата Вход · Входные токены $0.0005 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 2 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше128 000 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.001 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.008 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "bytedance-seed/seed-1.6",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'bytedance-seed/seed-1.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'bytedance-seed/seed-1.6', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra bytedance-seed/seed-1.6
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Resolve conflicting return rules\n\nCompare two text excerpts. Policy: unopened items may be returned within 21 calendar days; customised items are excluded. FAQ: all items can be returned within 30 days. List the substantive conflicts, cite the exact phrases, and draft a replacement FAQ sentence that follows the policy without adding exceptions.Two conflict entries with quoted evidence, then one corrected FAQ sentence.The proposed FAQ retains both the 21-day limit and the customised-item exclusion.