What variants exist of Seed 1.8 and when to use each?

Seed1.8 è l'agente multimodale generalista. Le varianti correlate includono: Seed-Code / Doubao-Seed-Code: specializzate per contesti di codice molto ampi (alcune SKU dichiarano contesti da 256K) e flussi di lavoro di programmazione. Seedance / Seedream: varianti specializzate per media/generazione (generazione di video/immagini). Scegli Seed-Code per attività su IDE/codebase; scegli Seed1.8 per attività ampie di agente multimodale. Conferma finestre di contesto e funzionalità delle SKU nella documentazione del prodotto.

How does Seed1.8 differ from prior Seed versions?

Seed1.8 enfatizza l'integrazione agentica (uso di strumenti, agentizzazione GUI, flussi di lavoro multi-step), una migliore gestione di contesti lunghi e una migliore percezione di video lunghi/movimento rispetto ai modelli Seed 1.x precedenti. È posizionato come l'aggiornamento multimodale/agentico nella linea Seed.

What input/output modalities does Seed1.8 support?

Supporto multimodale nativo: testo + immagini + video. Gli output includono risposte in linguaggio naturale, output strutturati (JSON/piani d'azione), codice e riferimenti a segmenti visivi/timestamp per flussi di lavoro agentici. Il modello è esplicitamente progettato per percezione multimodale → ragionamento → azione.

What are the “thinking” or inference modes of Seed1.8?

Sono disponibili modalità di 'pensiero' regolabili — progettate per bilanciare latenza/calcolo rispetto alla profondità del ragionamento (utili quando è necessario bilanciare interattività e qualità della soluzione). Utilizza queste modalità per ottimizzare UI interattive o ragionamenti batch più profondi.

Bytedance

Disponibile

doubao-seed-1-8-251228

Doubao-Seed-1.8 API

Doubao-Seed-1.8 è ottimizzato per scenari di agenti multimodali. In termini di capacità degli agenti, l’uso degli strumenti e l’esecuzione di comandi complessi sono stati significativamente migliorati. Per quanto riguarda la comprensione multimodale, le capacità visive di base sono state notevolmente migliorate, consentendo la comprensione a basso frame rate di video estremamente lunghi. Anche la comprensione del movimento nei video, la comprensione spaziale complessa e le capacità di analisi della struttura dei documenti sono state ottimizzate, e la gestione intelligente del contesto è ora supportata nativamente, consentendo agli utenti di configurare strategie di contesto.

Prezzo di partenza

$0.2 / 1M di token in input

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

Jan 7, 2026

Bytedance

Playground

Prova Doubao-Seed-1.8 con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di Doubao-Seed-1.8, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche dell'API Seed 1.8

Voce	Specifiche / note
Nome modello / famiglia	Doubao-Seed-1.8 (Seed1.8) — ByteDance Seed / Volcano Engine
Modalità supportate	Testo, immagini, video (capacità VLM multimodali), strumenti audio nell'ecosistema (modelli separati per la generazione audio/video).
Finestra di contesto (testo)	256K tokens
Capacità video/visiva	Progettato per il ragionamento su video lunghi, supporta codifica visiva efficiente e ampi budget di token video (la scheda modello riporta esperimenti su token video e benchmark per video lunghi).
Formati di input	Prompt in linguaggio naturale; caricamento immagini (screenshot, grafici, foto); video come frame tokenizzati / strumenti video per ispezione di segmenti; caricamento file (documenti).
Formati di output	Testo in linguaggio naturale, output strutturati (structured-output beta), function calls / tool calls, codice e output multimodali tramite orchestrazione.
Modalità di pensiero/inferenza	no_think, think-low, think-medium, think-high — bilanciamento tra accuratezza e latenza/costo.

Che cos’è Doubao Seed 1.8?

Doubao Seed 1.8 è la release 1.8 del team Seed: un LLM+VLM unificato che mira esplicitamente all’“agency” nel mondo reale — cioè percezione (immagini/video), ragionamento, orchestrazione di strumenti (ricerca, chiamate di funzione, esecuzione di codice, grounding della GUI) e decisione multi-step all’interno di un singolo modello. Il design enfatizza modalità di “pensiero” configurabili (compromessi tra latenza e profondità), codifica visiva efficiente e supporto nativo per contesti lunghi e input multimodali, così che il modello possa operare come assistente/agente autonomo in workflow di produzione.

Caratteristiche principali dell’API Seed 1.8

Modello agentico multimodale unificato. Integra percezione (immagine/video), ragionamento (LLM) e azione (chiamate a strumenti/G U I, esecuzione di codice) in un unico modello invece di una pipeline separata. Ciò abilita workflow agent più compatti e riduce la complessità di orchestrazione.
Contesto ultra-lungo e gestione di video lunghi. Contesto lungo (supporto prodotto fino a 256k token) e benchmark specifici per video lunghi (Seed1.8 mostra forte efficienza sui token video lunghi). Il modello supporta strumenti video selettivi (VideoCut) per focalizzare il ragionamento su timestamp.
Automazione GUI agentica e uso di strumenti. I benchmark e i test interni (OSWorld, AndroidWorld, LiveCodeBench, benchmark di grounding della GUI) mostrano miglioramenti nei task di agent GUI e nell’automazione multi-step. Il modello può emettere comandi di grounding della GUI e operare in contesti OS/web/mobile simulati.
Modalità di pensiero configurabili per il controllo di latenza/costo. Quattro modalità di inferenza consentono agli sviluppatori di modulare il compute a runtime per task interattivi vs batch di alta qualità. Utile per sistemi in produzione con budget di latenza stringenti.
Migliore efficienza dei token (multimodale). Seed 1.8 dimostra una maggiore efficienza dei token sui benchmark multimodali rispetto ai predecessori (serie Seed-1.5/1.6), raggiungendo alta accuratezza con budget di token ridotti in diversi task su video lunghi.
Modalità di pensiero configurabili: bilanciare profondità di inferenza vs latenza/costo con modalità distinte (no_think → think-high) per l’uso in produzione interattiva.
Capacità tecniche

Token efficiency: Seed1.8 mostra una marcata efficienza dei token rispetto ai predecessori (Seed-1.5/1.6), offrendo una maggiore accuratezza con budget di token inferiori nei task su video lunghi (ad es., ottenendo accuratezza competitiva anche a 32K token video). Questo abilita costi di inferenza inferiori per input lunghi.
Multimodal reasoning & perception: il modello raggiunge lo SOTA su diversi task VQA multi-immagine e di moto/percezione e ottiene secondi posti o near-SOTA in molti benchmark di ragionamento multimodale; in particolare supera il suo predecessore in quasi ogni dimensione visiva/video misurata.
Agentic tool use & GUI grounding: supporto documentato per grounding della GUI e benchmark di operazioni basate su schermo (ScreenSpot-Pro, agenting GUI) con punteggi di grounding elevati (ad es., miglioramenti rispetto a Seed-1.5-VL su ScreenSpot-Pro).
Parallel / stepped reasoning: aumentare il compute a runtime (pensiero parallelo) produce guadagni misurabili su benchmark di matematica, coding e ragionamento multimodale

Evidenze selezionate di benchmark pubblici di Seed1.8

VCRBench (visual commonsense reasoning): Seed1.8 ha ottenuto 59.8 (Pass@1 riportato nella tabella della scheda modello), un miglioramento rispetto a Seed-1.5-VL e competitivo con i modelli top
VideoHolmes (video reasoning): Seed1.8 65.5, superando Seed-1.5-VL e avvicinandosi ai modelli concorrenti di livello pro.
MMLB-NIAH (multimodale a contesto lungo, 128k): Seed1.8 ha raggiunto 72.2 Pass@1 a 128k di contesto in MMLB-NIAH, superando alcuni modelli pro contemporanei.
Motion & Perception suite: SOTA in 5 su 6 task valutati; esempi includono TVBench, TempCompass e TOMATO dove Seed1.8 mostra guadagni sostanziali nella percezione temporale.
Agentic workflows: su BrowseComp e altri benchmark agentici di ricerca/codice, Seed1.8 spesso si colloca vicino o sopra modelli pro concorrenti

Seed 1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x

Seed1.8 vs Seed-1.5-VL / Seed-1.6: miglioramenti chiari nella percezione multimodale, efficienza dei token per video lunghi e esecuzione agentica.
Seed1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x: su molti benchmark multimodali Seed1.8 eguaglia o supera Gemini 3 Pro (SOTA su diversi task VQA/movimento; migliore nella run MMLB-NIAH 128k). Tuttavia, la scheda evidenzia anche aree in cui la famiglia Gemini mantiene vantaggi su alcuni task di conoscenza disciplinare — quindi l’ordinamento relativo dipende dal benchmark.
Variante Seed-Code (Doubao-Seed-Code): specializzata per task di programmazione/agentic code (contesto ampio per codebase; benchmark SWE specializzati). Seed1.8 è il modello multimodale agentico generalista, mentre Seed-Code è la variante focalizzata sulla programmazione.

Casi d’uso pratici tramite l’API Seedream 4.5 su CometAPI

Assistenti di ricerca multimodale e analisi documentale: estrarre, riassumere e ragionare su documenti lunghi, presentazioni e report multi-pagina.
Comprensione e monitoraggio di video lunghi: analisi per sicurezza/sport broadcasting, riassunto di riunioni lunghe e analisi in streaming dove l’efficienza sui token video lunghi è rilevante.
Workflow agentici / automazione: scenari multi-step di ricerca web + esecuzione di codice + estrazione dati (ad es., analisi competitiva automatizzata, pianificazione viaggi, pipeline di ricerca dimostrate in benchmark interni).
Strumenti per sviluppatori (se si usa Seed-Code): analisi di ampie codebase, assistenti IDE e esecuzione agentica del codice per test & riparazione (Seed-Code è la variante specializzata consigliata).
Automazione GUI & RPA: benchmark di grounding su schermo e agent GUI indicano che il modello può eseguire task strutturati di GUI meglio delle release Seed precedenti.

Come usare l’API doubao Seed 1.8 tramite CometAPI

Doubao seed1.8 è ora disponibile commercialmente tramite CometAPI come API di inferenza ospitata. L’API supporta payload multimodali (testo + immagini + frammenti/timestamp video) e modalità di inferenza configurabili per bilanciare latenza e compute rispetto alla qualità della risposta.

Pattern di chiamata: l’API supporta richieste in stile chat/completion, risposte in streaming e flussi agentici in cui il modello emette tool call (ricerca, esecuzione di codice, azioni GUI) e ingloba gli output degli strumenti nel contesto successivo.

Streaming e gestione del contesto lungo: l’API supporta lo streaming e include primitive di gestione del contesto integrate per sessioni lunghe (per abilitare contesti 100K+ / tracce agent multi-step).

Passaggio 1: Registrati per ottenere una chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla nostra console CometAPI. Ottieni la chiave API di credenziale di accesso dell’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la token key: sk-xxxxx e invia.

Passaggio 2: Invia richieste all’API doubao Seed 1.8

Seleziona l’endpoint “doubao-seed-1-8-251228” per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Metodo e body della richiesta sono disponibili nella documentazione API sul nostro sito web. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. Compatibile con le API Chat.

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato del task e i dati di output.

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Prima richiesta

—

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Dieci richieste

—

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Quindici richieste

—

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per Doubao-Seed-1.8

Esplora i prezzi competitivi per Doubao-Seed-1.8, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Doubao-Seed-1.8 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Ingresso:$0.2/M Uscita:$1.6/M	Ingresso:$0.25/M Uscita:$2/M	-20%

API

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/chat/completions

Codice di esempio e API per Doubao-Seed-1.8

Doubao seed1.8 è ora reso disponibile commercialmente tramite CometAPI come API di inferenza ospitata. L'API supporta payload multimodali (testo + immagini + frammenti video / timestamp) e modalità di inferenza configurabili per bilanciare la latenza e le risorse di calcolo rispetto alla qualità delle risposte.

POST

/v1/chat/completions

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-1-8-251228",
    "max_completion_tokens": 65535,
    "reasoning_effort": "medium",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "What is the main idea of the picture?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

cURL Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-1-8-251228",
    "max_completion_tokens": 65535,
    "reasoning_effort": "medium",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "What is the main idea of the picture?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="doubao-seed-1-8-251228",
    max_completion_tokens=65535,
    extra_body={"reasoning_effort": "medium"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "What is the main idea of the picture?"},
            ],
        }
    ],
)

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

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "doubao-seed-1-8-251228",
    max_completion_tokens: 65535,
    reasoning_effort: "medium",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
            }
          },
          {
            type: "text",
            text: "What is the main idea of the picture?"
          }
        ]
      }
    ],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-text

Input e output

Input

text

Output

text

Profilo di produzione

Fornitore: Bytedance
Contesto: 256k
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Doubao-Seed-1.8 per flussi di produzione in linea con le sue capacità text, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Chat in produzione e flussi di lavoro con agenti

Programmazione, analisi e generazione strutturata

Automazione ad alto volume con un'unica API

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

Aliyun

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max è il modello di linguaggio di grandi dimensioni di punta di Alibaba Qwen, progettato per il ragionamento avanzato, flussi di lavoro basati su agenti, comprensione multimodale e applicazioni di IA su scala aziendale. Dispone di 2.4T parametri, adotta l’architettura MoE, supporta il passaggio tra la modalità di ragionamento e quella di inferenza rapida, può gestire vari formati di contenuti e offre prestazioni eccellenti in scenari come l’ingegneria del codice, il lavoro d’ufficio professionale e il ragionamento logico complesso, secondo solo a Fable 5 di Anthropic.

Visualizza modello

Anthropic

Claude Opus 5

Claude Opus 5 è disponibile da oggi. È un modello riflessivo e proattivo che si avvicina all’intelligenza d’avanguardia di Claude Fable 5 a metà prezzo.

Visualizza modello

OpenAI

GPT 5.6

Inizia con GPT-5.6 Sol per ragionamento complesso e programmazione, scegli GPT-5.6 Terra per bilanciare intelligenza e costi, oppure usa GPT-5.6 Luna per carichi di lavoro ad alto volume sensibili ai costi.

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Google

Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash offre un’intelligenza di frontiera sostenuta, ottimizzata per attività del mondo reale, a una velocità maggiore e a un costo inferiore. Progettato per l’era degli agenti, eccelle nella generazione di codice, nell’esecuzione basata su agenti e nel ragionamento spaziale. Questo modello è particolarmente efficace per rapidi cicli basati su agenti che coinvolgono iterazioni e cicli di codifica complessi.

Visualizza modello

Anthropic

Claude Sonnet 5

Modello ad alte prestazioni per la programmazione e gli agenti

Visualizza modello

Anthropic

Claude Fable 5

L'accesso a Claude Fable 5 è stato ripristinato. Porta un'intelligenza di quinta generazione ai tuoi progetti di programmazione più ambiziosi e alle tue attività professionali più ambiziose.

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Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

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Bytedance

Disponibile

doubao-seed-1-8-251228

Doubao-Seed-1.8 API

Prezzo di partenza

$0.2 / 1M di token in input

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

Jan 7, 2026

Bytedance

Playground

Prova Doubao-Seed-1.8 con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di Doubao-Seed-1.8, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche dell'API Seed 1.8

Voce	Specifiche / note
Nome modello / famiglia	Doubao-Seed-1.8 (Seed1.8) — ByteDance Seed / Volcano Engine
Modalità supportate	Testo, immagini, video (capacità VLM multimodali), strumenti audio nell'ecosistema (modelli separati per la generazione audio/video).
Finestra di contesto (testo)	256K tokens
Capacità video/visiva	Progettato per il ragionamento su video lunghi, supporta codifica visiva efficiente e ampi budget di token video (la scheda modello riporta esperimenti su token video e benchmark per video lunghi).
Formati di input	Prompt in linguaggio naturale; caricamento immagini (screenshot, grafici, foto); video come frame tokenizzati / strumenti video per ispezione di segmenti; caricamento file (documenti).
Formati di output	Testo in linguaggio naturale, output strutturati (structured-output beta), function calls / tool calls, codice e output multimodali tramite orchestrazione.
Modalità di pensiero/inferenza	no_think, think-low, think-medium, think-high — bilanciamento tra accuratezza e latenza/costo.

Che cos’è Doubao Seed 1.8?

Caratteristiche principali dell’API Seed 1.8

Modello agentico multimodale unificato. Integra percezione (immagine/video), ragionamento (LLM) e azione (chiamate a strumenti/G U I, esecuzione di codice) in un unico modello invece di una pipeline separata. Ciò abilita workflow agent più compatti e riduce la complessità di orchestrazione.
Contesto ultra-lungo e gestione di video lunghi. Contesto lungo (supporto prodotto fino a 256k token) e benchmark specifici per video lunghi (Seed1.8 mostra forte efficienza sui token video lunghi). Il modello supporta strumenti video selettivi (VideoCut) per focalizzare il ragionamento su timestamp.
Automazione GUI agentica e uso di strumenti. I benchmark e i test interni (OSWorld, AndroidWorld, LiveCodeBench, benchmark di grounding della GUI) mostrano miglioramenti nei task di agent GUI e nell’automazione multi-step. Il modello può emettere comandi di grounding della GUI e operare in contesti OS/web/mobile simulati.
Modalità di pensiero configurabili per il controllo di latenza/costo. Quattro modalità di inferenza consentono agli sviluppatori di modulare il compute a runtime per task interattivi vs batch di alta qualità. Utile per sistemi in produzione con budget di latenza stringenti.
Migliore efficienza dei token (multimodale). Seed 1.8 dimostra una maggiore efficienza dei token sui benchmark multimodali rispetto ai predecessori (serie Seed-1.5/1.6), raggiungendo alta accuratezza con budget di token ridotti in diversi task su video lunghi.
Modalità di pensiero configurabili: bilanciare profondità di inferenza vs latenza/costo con modalità distinte (no_think → think-high) per l’uso in produzione interattiva.
Capacità tecniche

Token efficiency: Seed1.8 mostra una marcata efficienza dei token rispetto ai predecessori (Seed-1.5/1.6), offrendo una maggiore accuratezza con budget di token inferiori nei task su video lunghi (ad es., ottenendo accuratezza competitiva anche a 32K token video). Questo abilita costi di inferenza inferiori per input lunghi.
Multimodal reasoning & perception: il modello raggiunge lo SOTA su diversi task VQA multi-immagine e di moto/percezione e ottiene secondi posti o near-SOTA in molti benchmark di ragionamento multimodale; in particolare supera il suo predecessore in quasi ogni dimensione visiva/video misurata.
Agentic tool use & GUI grounding: supporto documentato per grounding della GUI e benchmark di operazioni basate su schermo (ScreenSpot-Pro, agenting GUI) con punteggi di grounding elevati (ad es., miglioramenti rispetto a Seed-1.5-VL su ScreenSpot-Pro).
Parallel / stepped reasoning: aumentare il compute a runtime (pensiero parallelo) produce guadagni misurabili su benchmark di matematica, coding e ragionamento multimodale

Evidenze selezionate di benchmark pubblici di Seed1.8

VCRBench (visual commonsense reasoning): Seed1.8 ha ottenuto 59.8 (Pass@1 riportato nella tabella della scheda modello), un miglioramento rispetto a Seed-1.5-VL e competitivo con i modelli top
VideoHolmes (video reasoning): Seed1.8 65.5, superando Seed-1.5-VL e avvicinandosi ai modelli concorrenti di livello pro.
MMLB-NIAH (multimodale a contesto lungo, 128k): Seed1.8 ha raggiunto 72.2 Pass@1 a 128k di contesto in MMLB-NIAH, superando alcuni modelli pro contemporanei.
Motion & Perception suite: SOTA in 5 su 6 task valutati; esempi includono TVBench, TempCompass e TOMATO dove Seed1.8 mostra guadagni sostanziali nella percezione temporale.
Agentic workflows: su BrowseComp e altri benchmark agentici di ricerca/codice, Seed1.8 spesso si colloca vicino o sopra modelli pro concorrenti

Seed 1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x

Seed1.8 vs Seed-1.5-VL / Seed-1.6: miglioramenti chiari nella percezione multimodale, efficienza dei token per video lunghi e esecuzione agentica.
Seed1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x: su molti benchmark multimodali Seed1.8 eguaglia o supera Gemini 3 Pro (SOTA su diversi task VQA/movimento; migliore nella run MMLB-NIAH 128k). Tuttavia, la scheda evidenzia anche aree in cui la famiglia Gemini mantiene vantaggi su alcuni task di conoscenza disciplinare — quindi l’ordinamento relativo dipende dal benchmark.
Variante Seed-Code (Doubao-Seed-Code): specializzata per task di programmazione/agentic code (contesto ampio per codebase; benchmark SWE specializzati). Seed1.8 è il modello multimodale agentico generalista, mentre Seed-Code è la variante focalizzata sulla programmazione.

Casi d’uso pratici tramite l’API Seedream 4.5 su CometAPI

Assistenti di ricerca multimodale e analisi documentale: estrarre, riassumere e ragionare su documenti lunghi, presentazioni e report multi-pagina.
Comprensione e monitoraggio di video lunghi: analisi per sicurezza/sport broadcasting, riassunto di riunioni lunghe e analisi in streaming dove l’efficienza sui token video lunghi è rilevante.
Workflow agentici / automazione: scenari multi-step di ricerca web + esecuzione di codice + estrazione dati (ad es., analisi competitiva automatizzata, pianificazione viaggi, pipeline di ricerca dimostrate in benchmark interni).
Strumenti per sviluppatori (se si usa Seed-Code): analisi di ampie codebase, assistenti IDE e esecuzione agentica del codice per test & riparazione (Seed-Code è la variante specializzata consigliata).
Automazione GUI & RPA: benchmark di grounding su schermo e agent GUI indicano che il modello può eseguire task strutturati di GUI meglio delle release Seed precedenti.

Come usare l’API doubao Seed 1.8 tramite CometAPI

Passaggio 1: Registrati per ottenere una chiave API

Passaggio 2: Invia richieste all’API doubao Seed 1.8

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è ciò a cui il modello risponderà. Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato del task e i dati di output.

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Prima richiesta

—

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Dieci richieste

—

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Quindici richieste

—

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per Doubao-Seed-1.8

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Ingresso:$0.2/M Uscita:$1.6/M	Ingresso:$0.25/M Uscita:$2/M	-20%

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Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/chat/completions

Codice di esempio e API per Doubao-Seed-1.8

POST

/v1/chat/completions

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-1-8-251228",
    "max_completion_tokens": 65535,
    "reasoning_effort": "medium",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "What is the main idea of the picture?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

cURL Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-1-8-251228",
    "max_completion_tokens": 65535,
    "reasoning_effort": "medium",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "What is the main idea of the picture?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="doubao-seed-1-8-251228",
    max_completion_tokens=65535,
    extra_body={"reasoning_effort": "medium"},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "What is the main idea of the picture?"},
            ],
        }
    ],
)

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

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY;
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "doubao-seed-1-8-251228",
    max_completion_tokens: 65535,
    reasoning_effort: "medium",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: "https://ark-project.tos-cn-beijing.ivolces.com/images/view.jpeg"
            }
          },
          {
            type: "text",
            text: "What is the main idea of the picture?"
          }
        ]
      }
    ],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-text

Input e output

Input

text

Output

text

Profilo di produzione

Fornitore: Bytedance
Contesto: 256k
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Doubao-Seed-1.8 per flussi di produzione in linea con le sue capacità text, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Chat in produzione e flussi di lavoro con agenti

Programmazione, analisi e generazione strutturata

Automazione ad alto volume con un'unica API

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