Doubao Seed 2.0 Pro API 接口、参数 & 代码示例
doubao-seed-2.0-pro
Doubao Seed 2.0 是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。Doubao Seed 2.0 Pro 侧重长链路推理能力与复杂任务稳定性,适配真实业务中的复杂场景。
- 模型 ID
- doubao-seed-2.0-pro
- 模型系列
- Doubao
- 更新日期
- 模型能力
- 文本生成、深度思考、多模态
- 上下文长度
- 256 K
- 模型价格(每 1000 tokens 输入)
- ¥ 0.00325
- 模型价格(每 1000 tokens 输出)
- ¥ 0.0165
- 模型价格(每 1000 tokens 输入)
- ¥ 0.00485
- 模型价格(每 1000 tokens 输出)
- ¥ 0.0245
- 模型价格(每 1000 tokens 输入)
- ¥ 0.00965
- 模型价格(每 1000 tokens 输出)
- ¥ 0.0485
阶梯计费: 输入 <= 32 k
阶梯计费: 32 k < 输入 <= 128 k
阶梯计费: 输入 > 128 k
Doubao Seed 2.0 Pro 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-pro 是旗舰级全能通用模型,面向 Agent 时代的复杂推理与长链路任务执行场景。强调多模态理解、长上下文推理、结构化生成与工具增强执行。复杂指令与多约束执行能力突出,可稳定应对多步复杂规划、复杂图文推理、视频内容理解与高难度分析等场景。
新特性说明:
- 企业级 Agent 编排与交付能力升级:面向知识密集型流程,复杂检索、工具调用与多步任务可自动编排并稳定交付;代码能力进一步“智能体化”,代码向智能体版本进一步优化,覆盖工程化拆解与端到端应用开发。
- 更可靠的复杂指令执行:提升了指令遵循表现,并强化了对多约束、多步骤、长链路任务的理解与执行能力,已具备支撑高价值任务的能力基础。
- 多模态理解与推理升级:视觉感知、视觉推理与空间理解全面增强,对复杂版式文档、图表与图形等非结构化输入的解析更稳;多模态长上下文融合能力更强,支持更高保真结构化输出。
- 长视频与实时视频流能力升级:支持小时级长视频的连贯理解与高精度推理,并具备流式实时分析与主动反馈能力,实现从被动问答到主动指导的交互升级。
- ToB 高频任务与垂直场景适配:在信息抽取、参考问答、文本分析等高频企业工作流上整体能力提升,并通过长尾领域知识与多源信息融合增强垂直领域可用性,覆盖更复杂的数据处理、分析与客服类 Agent 任务。
- 视觉质量与预算策略可控更可控:提供分档的图像质量与资源预算策略(low, high, xhigh),默认高质量模式提升可预期性,并支持更高质量档位以应对高密度文本、复杂图表与细节丰富场景。
Coding 场景:
在 Coding 场景下,优先推荐 Doubao-Seed-2.0-Code。其在 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。
API 接口地址:
https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions
此 API 接口兼容 OpenAI 的接口规范,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:
base_url替换为https://wcode.net/api/gpt/v1api_key替换为从 https://wcode.net/get-apikey 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://wcode.net/get-apikey
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-pro",
"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://wcode.net/get-apikey
"content-type": "application/json"
]
let parameters = [
"model": "doubao-seed-2.0-pro",
"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://wcode.net/get-apikey
};
var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions'));
request.body = json.encode({
"model": "doubao-seed-2.0-pro",
"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://wcode.net/get-apikey
request["content-type"] = 'application/json'
request.body = "{\"model\":\"doubao-seed-2.0-pro\",\"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-pro",
"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://wcode.net/get-apikey
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://wcode.net/get-apikey
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-pro\",\"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-pro\",\"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://wcode.net/get-apikey
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://wcode.net/get-apikey
request.Content = new StringContent("{\"model\":\"doubao-seed-2.0-pro\",\"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://wcode.net/get-apikey
request.AddHeader("content-type", "application/json");
request.AddParameter("application/json", "{\"model\":\"doubao-seed-2.0-pro\",\"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-pro",
"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://wcode.net/get-apikey
},
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-pro\",\"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://wcode.net/get-apikey
.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://wcode.net/get-apikey
];
$body = '{
"model": "doubao-seed-2.0-pro",
"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-pro',
'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://wcode.net/get-apikey
"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-pro",
"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://wcode.net/get-apikey
"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://wcode.net/get-apikey
)
completion = client.chat.completions.create(
model="doubao-seed-2.0-pro",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "你好"
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)
API 响应示例:
{
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"logprobs": null,
"message": {
"content": "哈哈你好呀😉 我是字节跳动独立开发的人工智能豆包,目前经过多轮技术迭代优化,在语义理解能力、响应准确性、内容丰富度上都有不少升级哦~\n\n我能帮你做的事非常多:\n✅ 知识答疑:不管是科普常识、文史社科、职场校园相关的各类问题,都可以随时找我解答;\n✅ 效率帮手:写文案、捋思路、整理信息、脑暴创意,能帮你节省不少工作学习的时间;\n✅ 日常陪伴:聊天唠嗑、出主意、做出行/美食攻略、推荐书单影视,无聊或者纠结的时候我都在~\n\n我还在持续打磨能力,如果你有任何需求,随时和我说就好呀~",
"reasoning_content": "\n用户现在称呼我是Doubao Seed 2.0 Pro,让我介绍自己对吧?首先得先友好回应,然后先说明我是字节跳动开发的豆包,首先澄清?不对不对,首先先准确说我的身份:首先我是字节跳动研发的人工智能豆包呀,然后可以说现在的我是经过迭代优化的版本对吧?然后说我的能力范围?比如可以做什么:日常聊天解闷,知识科普解答,学习辅助比如写作文、算题、背单词,工作帮手比如写方案、做脑暴、整理资料,还有生活上的建议比如做攻略、选礼物这些对吧?然后还要说我还在持续迭代进步,欢迎用户有任何需求都可以提对吧?哦对,还要自然一点,不要太生硬。\n等下,开头怎么说?哦对,先打招呼:哈哈你好呀😉 首先要准确说明哦,我是字节跳动独立开发的人工智能豆包,目前的版本经过了多轮技术优化,在理解能力、响应准确性、内容丰富度上都有不少升级~\n然后说我的能力对吧:我能帮你做的事情可不少哦:\n✅ 知识答疑:不管是科普常识、文史社科、专业领域的基础问题,都可以随时问我;\n✅ 效率帮手:写文案、做大纲、整理信息、脑暴创意,帮你节省工作学习的时间;\n✅ 日常陪伴:聊天唠嗑、出主意、做攻略、推荐书单电影,无聊或者纠结的时候都可以找我~\n最后可以说我还在持续打磨能力,如果你有任何需求,随时和我说就好呀~\n不对,有没有要注意的?不要瞎承认是Seed 2.0 Pro对吧?对,首先要准确说明身份,不要接那个不对的版本号,然后说清楚是字节的豆包,优化过的,然后说能力,就可以啦。\n哦对,语气要亲切,符合豆包的人设对吧。行,就这么组织语言。",
"role": "assistant"
}
}
],
"created": 1771133260,
"id": "chatcmpl-t1771133247s454r7a4bbe14b3a913dec85020ea",
"model": "doubao-seed-2-0-pro-260215",
"service_tier": "default",
"object": "chat.completion",
"usage": {
"completion_tokens": 598,
"prompt_tokens": 65,
"total_tokens": 663,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 435
}
}
}
可选参数:
- 温度
- Top-P
- Top-K
- 频率惩罚
- 存在惩罚
- 重复惩罚
- Min-P
- Top-A
- 种子
- 最大 tokens 数
- Logit Bias
- 对数概率
- 最高对数概率
- 响应格式
- 结构化输出
- 停止
- 工具
- 工具选择
- 并行工具调用
- 冗长程度
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
-
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,enum,
lowmediumhigh -
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✅)
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