Doubao-Seed-2.0-Lite
面向高频企业场景兼顾性能与成本的均衡型模型,综合能力超越上一代Doubao-Seed-1.8。胜任非结构化信息处理、内容创作、搜索推荐、数据分析等生产型工作,支持长上下文、多源信息融合、多步指令执行与高保真结构化输出。在保障稳定效果的同时显著优化成本。
最大上下文长度:256K 输入:文字、图片、视频 输出:文字复制
价格信息
类型官方原价/折扣价格
<32K:
输入
输入(缓存命中)
输出
0.600.51 积分/M tokens
0.120.10 积分/M tokens
3.603.06 积分/M tokens
32K≤输入<128K:
输入
输入(缓存命中)
输出
0.900.77 积分/M tokens
0.180.15 积分/M tokens
5.404.59 积分/M tokens
≥128K:
输入
输入(缓存命中)
输出
1.801.53 积分/M tokens
0.360.31 积分/M tokens
10.809.18 积分/M tokens
API文档
Request address and method(请求地址和方式)
POSThttps://api.suanjiayun.com/v1/chat/completions
Request Headers(请求头)
"Authorization" string必填
示例:"Bearer <令牌key>"。使用 Bearer Token 认证
"Content-Type" string必填
示例:"application/json"。使用 JSON 发送请求主体
Request Body(请求体)
application/json "model" string必填
示例:"Doubao-Seed-2.0-Lite"。 调用的模型 ID
"messages" array必填
对话消息列表
"role" string
示例:"user"。 聊天模型 API 中消息的角色标识。取值:"system" | "user" | "assistant"
"content" string必填
示例:"内容"。 对话内容
"stream" boolean
示例:false。 调用的模型 ID
"temperature" number
示例:1。 采样温度,控制输出的随机性和创造性,取值范围[0,2]
"top_p" number
示例:1。 核采样参数,控制词汇选择的多样性,取值范围[0,1]
"n" number
示例:1。 生成数量,取值范围[1,+∞]
"frequency_penalty" number
示例:0。 频率惩罚,减少重复词汇的出现[-2,2]
"presence_penalty" number
示例:0。 存在惩罚,鼓励讨论新话题[-2,2]
"reasoning_effort" string
示例:"medium"。 推理强度 (用于支持推理的模型),"low" | "medium" | "high"
请求示例
cURL
JavaScript
Java
Python
Go
响应示例
200
400
409