doubao-seed-2-0-pro-260215豆包 Seed 2.0 Pro 面向复杂推理与多步骤任务,可综合文字、图片和视频分析材料,并配合工具推进研究、开发和业务工作流。
比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。
| 供应商 | 折扣 | 档位 | 输入/M | 输出/M | 缓存读取/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Volcengine 火山引擎官方接口 | 省8% | input_lte_32k输入 ≤ 32K tokens | $0.432941 | $2.1647 | $0.086588 | ||
input_32k_128k输入 > 32K tokens && 输入 ≤ 128K tokens | $0.649412 | $3.2471 | $0.129882 | ||||
input_gt_128k输入 > 32K tokens && 输入 > 128K tokens | $1.2988 | $6.4941 | $0.259765 |
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指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·Doubao Seed 2.0 Pro 260215
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缺失的模型或测量值不代表零分。
基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。
豆包 Seed 2.0 Pro 是 Seed 2.0 系列面向复杂推理和长链路任务的通用模型。它适合把多份资料放在一起比较、梳理方案中的依赖与矛盾,或在开发和业务流程中规划下一步。文字、截图和视频可以共同提供背景,让分析不局限于一段对话。
例如筹备一次产品发布,可以提交需求文档、演示材料和界面截图,让模型检查功能描述是否一致、哪些环节缺少证据、上线前还需要验证什么。复杂任务中,清楚的目标、约束和完成标准,比一句“帮我全面分析”更有助于形成可执行结果。
先定义阶段成果,再逐步推进。资料整理阶段标记事实与缺失信息,方案阶段说明取舍,执行阶段记录工具结果,最后按验收条件核对。长上下文有助于容纳更多材料,但仍应突出关键文件、版本和决策,避免把大量无关内容都塞进请求。
取决于应用实际提供的工具。模型可以请求查询、运行检查或执行操作,但工具必须由程序执行,并把结果回传。没有实时数据或成功的执行结果时,答案只能作为分析或计划;把实际结果作为后续判断依据,才能持续推进任务。
使用清楚的字段和判定标准,可以通过结构化输出整理问题、证据、影响及下一步行动。对于重要结论,要求附上输入材料中的依据,并保留不确定项。
该版本已被上游列入下线计划,长期集成应提前对可用后续模型进行行为测试,特别检查工具协作和结果格式。
给出完整目标与相关材料,例如:“比较这份需求文档、测试记录和演示截图,找出已经验证、只实现未验证、尚缺失的功能。逐项列出依据,不把计划当作完成;最后按依赖关系安排最短验证路径。”
任务较复杂时使用接口支持的思考模式,并预留回答预算。接入工具时明确可执行动作与验收标准,每一步都将真实结果回传,再由模型调整计划。需要长报告时先确定提纲,按章节展开,最后核对结论与输入证据是否一致。
/v1/chat/completions| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
替换 <YOUR_API_KEY> 替换为 API 密钥页面中的密钥。
所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。
在「API 密钥」页面生成 API 密钥,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。
| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度;越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
| 供应商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Volcengine | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
无限制
豆包 Seed 2.0 Pro 面向复杂推理与多步骤任务,可综合文字、图片和视频分析材料,并配合工具推进研究、开发和业务工作流。
创建具有 doubao-seed-2-0-pro-260215 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。
费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。
模型目录配置的上下文窗口为 262144 tokens。具体请求限制请查看所选接口。
模型目录配置的最大输出为 131072 tokens。请求设置可能指定更低的上限。
请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。
