Doubao Seed 2.0 Code API 接口、模型参数 & 代码示例

doubao-seed-2.0-code

Doubao Seed 2.0 Code 面向真实编程环境优化的 Coding 模型,能稳定调用 Claude Code 等常见 IDE 中的工具。模型特别优化了前端能力,在使用常见的前端框架时能有良好表现。模型支持使用 Skills,可以配合多种自定义技能使用。Doubao Seed 2.0 Code 是Seed 2.0 的编程加强版,更适合 Agentic Coding。

模型 ID
doubao-seed-2.0-code
模型系列
Doubao
更新日期
模型能力
代码补全、深度思考
上下文长度
256 K

阶梯计费: 输入 <= 32 k

模型价格(每 1000 tokens 输入)
¥ 0.00325
模型价格(每 1000 tokens 输出)
¥ 0.0165

阶梯计费: 32 k < 输入 <= 128 k

模型价格(每 1000 tokens 输入)
¥ 0.00485
模型价格(每 1000 tokens 输出)
¥ 0.0245

阶梯计费: 输入 > 128 k

模型价格(每 1000 tokens 输入)
¥ 0.00965
模型价格(每 1000 tokens 输出)
¥ 0.0485

Doubao Seed 2.0 Code 模型介绍:

Doubao-Seed-2.0 系列,围绕大规模生产环境下的使用需求做了系统性优化,旨在帮助突破真实世界中的复杂任务,通过 pro、 lite、 mini、 Code/preview 全系列尺寸,为不同规模与复杂度的应用场景提供专业级支持。

Doubao-Seed-2.0-Code 面向企业级编程需求优化,在 Seed 2.0 优秀的 Agent、VLM 能力基础上,特别增强了代码能力,不仅前端能力表现出众,也对企业常见的多语言编码需求做了特别优化,适合接入各种 AI 编程工具使用。

新特性说明:

  • 基于强大基座模型:基于 Seed 2.0 的基座模型,Doubao-Seed-2.0-Code 有优秀的 Agentic 能力,支持 Skills 调用和自定义工具使用;VLM 能力优秀,支持基于图片的 Browser Use 等工具使用。
  • 面向编程任务优化:特别优化了使用各种编程语言和编程工具的能力,在多轮长程任务下表现出色。
  • 复杂指令遵循:能理解长而复杂的编程指令,稳定交付符合预期的产物。

API 接口地址:

https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions

此 API 接口兼容 OpenAI 的 API 接口规范,也就是可以直接使用 OpenAI 的 SDK 来调用各个模型。仅需替换以下两项配置即可:

  1. base_url 替换为 https://wcode.net/api/gpt/v1
  2. api_key 替换为从 https://platform.wcode.net 获取到的 API Key

具体可参考下方的各编程语言代码示例中的 OpenAI SDK 调用示例。

请求方法:

POST

各编程语言代码示例:

# TODO: 以下代码中的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
curl --request POST 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer API_KEY' \
--data '{
    "model": "doubao-seed-2.0-code",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'
import Foundation

let headers = [
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  "content-type": "application/json"
]
let parameters = [
  "model": "doubao-seed-2.0-code",
  "messages": [
    [
      "role": "user",
      "content": "你好"
    ]
  ]
] as [String : Any]

let postData = JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])

let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")! as URL,
                                        cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
                                    timeoutInterval: 60.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
  if (error != nil) {
    print(error as Any)
  } else {
    let httpResponse = response as? HTTPURLResponse
    print(httpResponse)
  }
})

dataTask.resume()
var headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
};
var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions'));
request.body = json.encode({
  "model": "doubao-seed-2.0-code",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});
request.headers.addAll(headers);

http.StreamedResponse response = await request.send();

if (response.statusCode == 200) {
  print(await response.stream.bytesToString());
}
else {
  print(response.reasonPhrase);
}
require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer API_KEY'     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
request["content-type"] = 'application/json'
request.body = "{\"model\":\"doubao-seed-2.0-code\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}"

response = http.request(request)
puts response.read_body
use serde_json::json;
use reqwest;

#[tokio::main]
pub async fn main() {
  let url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions";

  let payload = json!({
    "model": "doubao-seed-2.0-code",
    "messages": (
      json!({
        "role": "user",
        "content": "你好"
      })
    )
  });

  let mut headers = reqwest::header::HeaderMap::new();
  headers.insert("Authorization", "Bearer API_KEY".parse().unwrap());     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  headers.insert("content-type", "application/json".parse().unwrap());

  let client = reqwest::Client::new();
  let response = client.post(url)
    .headers(headers)
    .json(&payload)
    .send()
    .await;

  let results = response.unwrap()
    .json::<serde_json::Value>()
    .await
    .unwrap();

  dbg!(results);
}
CURL *hnd = curl_easy_init();

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer API_KEY");    // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
headers = curl_slist_append(headers, "content-type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\"model\":\"doubao-seed-2.0-code\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);
package main

import (
  "fmt"
  "strings"
  "net/http"
  "io"
)

func main() {
  url := "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

  payload := strings.NewReader("{\"model\":\"doubao-seed-2.0-code\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}")

  req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

  req.Header.Add("Authorization", "Bearer API_KEY")     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  req.Header.Add("content-type", "application/json")

  res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

  defer res.Body.Close()
  body, _ := io.ReadAll(res.Body)

  fmt.Println(res)
  fmt.Println(string(body))
}
using System.Net.Http.Headers;


var client = new HttpClient();

var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

request.Headers.Add("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net

request.Content = new StringContent("{\"model\":\"doubao-seed-2.0-code\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", null, "application/json");

var response = await client.SendAsync(request);

response.EnsureSuccessStatusCode();

Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());
var client = new RestClient("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

var request = new RestRequest("", Method.Post);

request.AddHeader("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net

request.AddHeader("content-type", "application/json");

request.AddParameter("application/json", "{\"model\":\"doubao-seed-2.0-code\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", ParameterType.RequestBody);

var response = client.Execute(request);
const axios = require('axios');

let data = JSON.stringify({
  "model": "doubao-seed-2.0-code",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});

let config = {
  method: 'post',
  maxBodyLength: Infinity,
  url: 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  },
  data : data
};

axios.request(config).then((response) => {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
}).catch((error) => {
  console.log(error);
});
OkHttpClient client = new OkHttpClient();

MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");

RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"model\":\"doubao-seed-2.0-code\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

Request request = new Request.Builder()
  .url("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("Authorization", "Bearer API_KEY")             // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();
$client = new \GuzzleHttp\Client();

$headers = [
  'Content-Type' => 'application/json',
  'Authorization' => 'Bearer API_KEY',     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
];

$body = '{
  "model": "doubao-seed-2.0-code",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}';

$request = new \GuzzleHttp\Psr7\Request('POST', 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions', $headers, $body);

$response = $client->sendAsync($request)->wait();

echo $response->getBody();
$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 5,
  CURLOPT_TIMEOUT => 300,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'doubao-seed-2.0-code',
    'messages' => [
      [
        'role' => 'user',
        'content' => '你好'
      ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
    "content-type: application/json",
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$error = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($error) {
  echo "cURL Error #:" . $error;
} else {
  echo $response;
}
import requests
import json

url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "doubao-seed-2.0-code",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}

headers = {
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
  "content-type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(json.dumps(response.json(), indent=4, ensure_ascii=False))
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1",
  api_key="API_KEY"                             # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="doubao-seed-2.0-code",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

各 AI 产品/工具/第三方应用接入示例:

配置 Hermes Agent 使用 Doubao Seed 2.0 Code 模型

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

方式一:交互式配置

在命令行输入 hermes model,然后选择 Custom endpoint 选项,根据交互式命令引导,分别配置以下信息:

  • API base URL:https://wcode.net/api/gpt/v1
  • API Key:<API_KEY>
  • Model:doubao-seed-2.0-code

方式二:手动配置

修改 config.yaml(通常位于~/.hermes/config.yaml

model:
  default: "doubao-seed-2.0-code"
  provider: custom
  base_url: "https://wcode.net/api/gpt/v1"
  api_key: "<API_KEY>"
  context_length: 256000

配置完成后,就可以开始使用 Hermes Agent ~

配置 Roo Code 使用 Doubao Seed 2.0 Code 模型

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

  • API Provider:OpenAI Compatible
  • Base URL:https://wcode.net/api/gpt/v1
  • API Key:<API_KEY>
  • Model:doubao-seed-2.0-code

配置完成后,就可以开始使用 Roo Code ~

配置 Kilo Code 使用 Doubao Seed 2.0 Code 模型

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

选择 Use your own API key,然后配置以下信息:

  • API Provider:OpenAI Compatible
  • Base URL:https://wcode.net/api/gpt/v1
  • API Key:<API_KEY>
  • Model:doubao-seed-2.0-code

配置完成后,就可以开始使用 Kilo Code ~

配置 Cline 使用 Doubao Seed 2.0 Code 模型

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

  • API Provider:OpenAI Compatible
  • Base URL:https://wcode.net/api/gpt/v1
  • API Key:<API_KEY>
  • Model ID:doubao-seed-2.0-code

配置完成后,就可以开始使用 Cline ~

注:以下安装和配置过程以 Ubuntu Server 24.04 (root 用户) + Node 22 安装 OpenClaw 🦞 2026.3.8 为例

安装 🦞 OpenClaw(龙虾),步骤如下:

  1. 命令行执行 npm install -g openclaw@latest
  2. 命令行执行 openclaw onboard --install-daemon
  3. I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue? 选择 yes
  4. Onboarding mode 选择 QuickStart
  5. Model/auth provider 选择 Skip for now
  6. Default model 选择 Keep current (default: ...)
  7. Select channel (QuickStart) 选择 Skip for now
  8. Web search 选择 Skip for now
  9. Configure skills now? (recommended) 选择 No
  10. Enable hooks? (这是一个多选,按空格键可选中选项)按空格键选中 📝 command-logger💾 session-memory 这两个选项,然后按回车键进入下一步
  11. (如有) How do you want to hatch your bot? 选择 Hatch in TUI (recommended)

配置 🦞 OpenClaw(龙虾)使用 Doubao Seed 2.0 Code 模型:

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取(创建)的 API Key

推荐方式:修改 openclaw.json(通常位于~/.openclaw/openclaw.json

找到openclaw.json的第一层级的modelsagents属性(如果没有则在第一层级添加modelsagents属性),改为如下配置:

{
  ...其他配置,

  "models": {
      "mode": "merge",
      "providers": {
          "wcode": {
              "baseUrl": "https://wcode.net/api/gpt/v1",
              "apiKey": "<API_KEY>",
              "api": "openai-completions",
              "models": [
                  {
                      "id": "doubao-seed-2.0-code",
                      "name": "Doubao Seed 2.0 Code",
                      "reasoning": false,
                      "input": ["text"],
                      "contextWindow": 256000,
                      "maxTokens": 128000
                  }
              ]
          }
      }
  },
  "agents": {
      "defaults": {
         "model": {
             "primary": "wcode/doubao-seed-2.0-code"
         }
      }
  },

  ...其他配置
}

完成以上配置后,

  1. 执行以下命令,即可通过命令行的方式开始对话:
openclaw tui
  1. 执行以下命令,即可通过 Web 界面的方式开始对话:
openclaw dashboard

配置 OpenCode 使用 Doubao Seed 2.0 Code 模型

推荐方式:修改 opencode.json(通常位于~/.config/opencode/opencode.json

注意事项:以下配置中的 <API_KEY> 需要替换为从 https://platform.wcode.net 获取的 API Key

配置如下:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "myprovider": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "wcode",
      "options": {
        "baseURL": "https://wcode.net/api/gpt/v1",
        "apiKey": "<API_KEY>"
      },
      "models": {
        "doubao-seed-2.0-code": {
          "name": "Doubao Seed 2.0 Code"
        }
      }
    }
  }
}

完成以上配置后,执行以下命令,即可启动 OpenCode:

opencode

输入 /models,选择配置的 doubao-seed-2.0-code 模型并在 OpenCode 中使用。

API 响应示例(curl):

{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null,
            "message": {
                "content": "你好!我是 Doubao Seed 2.0 Code,是字节跳动推出的代码生成模型~  \n\n我可以帮你完成很多代码相关的事,比如:  \n- **不同编程语言的代码编写**(像 Python、JavaScript、Java、C++ 这些都可以,也支持网页、小程序、数据分析等场景);  \n- **解释代码逻辑**,帮你读懂别人写的代码或者自己之前的代码;  \n- **调试代码错误**,定位 bug 并给出修复建议;  \n- **优化代码性能**,让程序跑得更快、更简洁;  \n- **解答算法题**,或者实现具体的小功能(比如数据处理、API 调用、简单交互界面等)。  \n\n\n你可以告诉我具体想做什么——比如“用 Python 写一个读取 CSV 并统计数据的脚本”“帮我看看这段 JavaScript 报错是怎么回事”,我会尽力帮你哒!",
                "reasoning_content": "\n用户现在让我介绍自己,首先得明确我是Doubao Seed 2.0 Code,对吧?得先讲清楚身份,就是字节跳动的代码生成模型,然后要说明我的能力,比如帮助写代码、解释代码、调试错误这些,还要友好一点,引导用户说出具体需求。\n\n首先开头要回应名字,然后说明是代码生成模型,接着列举能做的事,比如不同编程语言的编写、解释、调试、优化,还有可能的话提一下常见场景,比如网页、小程序、算法题?然后结尾要请用户给出具体需求,比如想做什么功能,用什么语言。\n\n等一下,要自然一点,不要太生硬。比如:“你好!我是 Doubao Seed 2.0 Code,是字节跳动推出的代码生成模型~ 我可以帮你完成很多代码相关的事,比如:  \n- 不同编程语言的代码编写(像 Python、JavaScript、Java、C++ 这些都可以)  \n- 解释代码逻辑,帮你理解别人写的代码  \n- 调试代码错误,定位并修复 bug  \n- 优化代码性能,让程序跑得更快更稳  \n- 解答算法题、实现小功能(比如网页交互、数据处理、小程序开发等)  \n\n你可以告诉我具体想做什么,比如用什么语言写一个什么功能,或者需要解释/调试哪段代码,我会尽力帮你哒!”\n\n对,这样应该就清楚了,既说了身份,又说了能力,还引导用户进一步提问。",
                "role": "assistant"
            }
        }
    ],
    "created": 1771133210,
    "id": "chatcmpl-t1771133201s098rf7fdbd37a5761a490575d7b4",
    "model": "doubao-seed-2-0-code-preview-260215",
    "service_tier": "default",
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "completion_tokens": 529,
        "prompt_tokens": 46,
        "total_tokens": 575,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0
        },
        "completion_tokens_details": {
            "reasoning_tokens": 329
        }
    }
}

可选参数:

重要提示:由于模型架构不同,部分参数可能仅适用于特定的模型。

温度(Temperature)

  • 参数:temperature

  • 可选,浮点数,0.0 到 2.0

  • 默认:1.0

此设置影响模型回复的多样性。较低的值会使回复更可预测、更常见;较高的值会鼓励更具多样性且较不常见的回复。当设置为 0 时,模型对相同输入将尽可能的给出相同的回复。

Top-P

  • 参数:top_p

  • 可选,float,0.0 至 1.0

  • 默认值:1.0

top_p 参数控制模型在生成文本时的候选词选择范围。具体来说,模型会生成一组候选 token,然后从累积概率达到或超过 p 的 token 中随机选择一个作为输出。通过这种方式,top_p 能够在保证生成内容的多样性的同时,考虑到概率分布的合理性。

由于 temperature 与 top_p 均可以控制生成文本的多样性,因此建议您只设置其中一个值。

Top-K

  • 参数:top_k

  • 可选,int,>= 0

  • 默认值:0

top_k 会限制模型在每一步对 token 的选择,使其从较小的集合中进行选择。值为 1 表示模型将始终选择最有可能的下一个 token,从而得到可预测的结果。

频率惩罚

  • 参数:frequency_penalty

  • 可选,float,-2.0 至 2.0

  • 默认值:0.0

frequency_penalty 可根据词条在输入中出现的频率来控制其重复使用。它会尝试减少那些在输入中出现频率较高的词条的使用频率,这与它们出现的频率成正比。词条惩罚会随着出现次数的增加而增加。负值将鼓励词条重复使用。

存在惩罚

  • 参数:presence_penalty

  • 可选,float,-2.0 至 2.0

  • 默认值:0.0

presence_penalty 调整模型重复输入中已使用的特定标记的频率。值越高,重复的可能性就越小,负值则相反。标记惩罚不会随着出现次数而变化。负值会鼓励标记重用。

重复惩罚

  • 参数:repetition_penalty

  • 可选,float,0.0 至 2.0

  • 默认值:1.0

repetition_penalty 有助于减少输入中标记的重复。较高的值会降低模型重复标记的可能性,但过高的值会使输出不够连贯(通常会出现缺少小词的连续句子)。标记惩罚会根据原始标记的概率进行调整。

Min-P

  • 参数:min_p

  • 可选,float,0.0 至 1.0

  • 默认值:0.0

min_p 表示某个 token 被考虑的最小概率,该概率是相对于最可能的 token 的概率而言的。如果 min_p 设置为 0.1,则意味着它只允许概率至少为最佳选项十分之一的 token 被考虑。

Top-A

  • 参数:top_a

  • 可选,float,0.0 到 1.0

  • 默认值:0.0

top_a 仅考虑概率“足够高”的 top tokens,该概率基于最可能的 token 概率。可以将其视为一个动态的 Top-P。较低的 Top-A 值会根据概率最高的 token 集中选择,但范围会更窄。较高的 Top-A 值不一定会影响输出的创造性,但会根据最大概率优化过滤过程。

种子

  • 参数:seed

  • 可选,int

如果指定了 seed 参数,推理将确定性地进行采样,即使用相同种子和参数的重复请求应该返回相同的结果。某些模型无法保证确定性。

最大 tokens 数

  • 参数:max_tokens

  • 可选,int,>= 1

max_tokens 可设定模型在响应中可以生成的 token 数量的上限。模型不会生成超过此限制的 token。其最大值等于上下文长度减去 prompt 长度。

Logit Bias

  • 参数:logit_bias

  • 可选,object

logit_bias 是一个可选参数,用于修改指定 token 在模型生成输出中出现的可能性。

对数概率

  • 参数:logprobs

  • 可选,boolean

logprobs 设置是否返回输出 token 的对数概率。如果为 true,则返回每个输出 token 的对数概率。

最高对数概率

  • 参数:top_logprobs

  • 可选,int

top_logprobs 是一个介于 0 和 20 之间的整数,指定在每个 token 位置要返回的最可能 token 的数量,每个 token 都会带有相应的对数概率。如果使用此参数,则必须将 logprobs 设置为 true

响应格式

  • 参数:response_format

  • 可选,object

response_format 强制模型产出特定的输出格式。将其设置为 { "type": "json_object" } 可启用 JSON 模式,保证模型生成的消息为有效的 JSON。

注意:使用 JSON 模式时,应同时通过 system 或 user 提示词指示模型生成 JSON。

结构化输出

  • 参数:structured_outputs

  • 可选,boolean

指示模型是否能够使用 response_format 中的 json_schema 返回结构化输出。

停止

  • 参数:stop

  • 可选,array

如果模型遇到 stop 数组中指定的任意 token,则立即停止生成。

工具

  • 参数:tools

  • 可选,array

工具调用参数,遵循 OpenAI 的工具调用请求格式。对于非 OpenAI 提供者,会相应地进行转换。

工具选择

  • 参数:tool_choice

  • 可选,array

控制模型调用哪个工具。'none' 表示模型不会调用任何工具,而是生成一条消息。'auto' 表示模型可以在生成消息或调用一个或多个工具之间进行选择。'required' 表示模型必须调用一个或多个工具。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定工具会强制模型调用该工具。

并行工具调用

  • 参数:parallel_tool_calls

  • 可选,boolean

  • 默认:true

是否在使用工具时启用并行函数调用。如果为 true,模型可以同时调用多个函数。如果为 false,函数将按顺序依次调用。

冗长程度

  • 参数:verbosity

  • 可选,enumlow medium high

  • 默认:medium

控制模型响应的冗长程度和长度。较低的值会生成更简洁的回答,而较高的值会生成更详细、更全面的回答。


以上文档为标准版 API 接口文档,可直接用于项目开发和系统调用。如果标准版 API 接口无法满足您的需求,需要定制开发 API 接口,请联系我们的 IT 技术支持工程师:

(沟通需求✅ → 确认技术方案✅ → 沟通费用与工期✅ → 开发&测试✅ → 验收交付✅ → 维护升级✅)

最受关注模型

Qwen 3.6 Plus

文本生成、深度思考、视觉理解

MiniMax M2.7

文本生成、深度思考、专业能力

Doubao Seed 2.0 Code

代码补全、深度思考

GLM 5

文本生成、深度思考、代码补全

Step 3.5 Flash

文本生成、代码补全、深度思考

Doubao Seed 2.0 Pro

文本生成、深度思考、多模态

DeepSeek OCR 2

图片识别、OCR

Qwen3 Coder Next

文本生成、深度思考、代码补全

MiMo V2 Pro

文本生成、深度思考

Qwen3.5 27B

深度思考、视觉理解、文本生成

最新发布模型

GLM 5.1

文本生成、深度思考

Qwen 3.6 Plus

文本生成、深度思考、视觉理解

DeepSeek OCR 2

图片识别、OCR

KAT Coder Pro V2

文本生成、代码补全、适配OpenClaw

MiMo V2 Omni

文本生成、深度思考、多模态

MiMo V2 Pro

文本生成、深度思考

MiniMax M2.7

文本生成、深度思考、专业能力

GLM 5 Turbo

文本生成、深度思考、OpenClaw优化

Qwen3.5 9B

文本生成、多模态

Qwen3.5 35B A3B

深度思考、视觉理解、文本生成

Embedding Models

Qwen3 Embedding 8B

文本嵌入、文本向量化

Doubao Embedding Large Text 250515

文本向量化

Qwen Text Embedding V4

文本向量化

Qwen Text Embedding V1

文本向量化

Qwen Text Embedding V2

文本向量化

Doubao Embedding Large

文本向量化

Doubao Embedding

文本向量化

Qwen Text Embedding V3

文本向量化

Hunyuan Embedding

文本向量化