Doubao-Seed-2.0-Mini
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面向低时延、高并发与成本敏感场景,提供极致的模型推理速度。模型效果与Doubao-Seed-1.6相当。支持256k上下文、4档思考长度和多模态理解,适合成本和速度优先的轻量级任务。 最大上下文长度:256K 输入:文字、图片、视频 输出:文字
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

0.200.17 积分/M tokens

0.040.03 积分/M tokens

2.001.70 积分/M tokens

32K≤输入<128K:

输入

输入(缓存命中)

输出

0.400.34 积分/M tokens

0.080.07 积分/M tokens

4.003.40 积分/M tokens

≥128K:

输入

输入(缓存命中)

输出

0.800.68 积分/M tokens

0.160.14 积分/M tokens

8.006.80 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-Mini"。 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
响应示例