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D

Doubao-Seed-2.0

入力:$0.024/M
出力:$0.24/M
🔹 Doubao Seed 2.0 シリヌズ doubao-seed-2-0-code-preview-260215 長い思考連鎖における掚論胜力ず耇雑なタスクに察する安定性に泚力し、実ビゞネス環境の耇雑なシナリオに適応しおいたす。Seed 2.0 のコヌディング匷化版ずしお、Agentic Coding により適しおいたす。 doubao-seed-2-0-lite-260215 生成品質ず応答速床のバランスが取れおおり、汎甚の本番運甚向けモデルずしお適しおいたす。 doubao-seed-2-0-mini-260215 䜎レむテンシ、高い同時実行性、およびコストに敏感なシナリオ向けに蚭蚈されおいたす。高速応答ず柔軟な掚論のデプロむを重芖し、四段階の思考ずマルチモヌダルな理解胜力をサポヌトしたす。
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Doubao-Seed-2-0 の技術仕様

項目Doubao-Seed-2-0
ProviderByteDance (Volcengine)
Model familyDoubao Seed 2.x シリヌズ
Model typeマルチモヌダル倧芏暡蚀語モデル
Input typesテキスト、画像
Output typesテキスト
Context window最倧 256K トヌクン長文コンテキスト察応バリアントあり
Max output tokensAPI で蚭定可胜通垞はデプロむにより既定 8K–16K
Tool calling察応関数呌び出し / 構造化出力
DeploymentVolcengine 経由の API / 䌁業向けプラむベヌトデプロむ
Knowledge cutoff2024公開ドキュメント蚘茉
Primary positioning゚ンタヌプラむズ向けのマルチモヌダル掚論および䞭英パフォヌマンス最適化

Doubao-Seed-2-0 ずは

Doubao-Seed-2-0 は、ByteDance の Doubao シリヌズにおける第 2 䞖代フラッグシップのマルチモヌダル基盀モデルです。Doubao 1.x モデルず比べ、長文コンテキストでの掚論、䞭囜語の流暢さ、コヌディング性胜、マルチモヌダル理解が匷化されおいたす。Volcengine の API を通じた゚ンタヌプラむズ導入を念頭に蚭蚈され、構造化出力ずツヌル呌び出しをサポヌトしたす。

高粟床掚論、゚ンタヌプラむズ向けコパむロット、ドキュメント解析、マルチモヌダルアプリケヌションをタヌゲットずしおいたす。

Doubao-Seed-2-0 の䞻な特長

  • 匷力な䞭囜語察応 + バむリンガル最適化: 倧芏暡な䞭囜語コヌパス統合により、䞭囜語の掚論や指瀺远埓タスクで倚くの西偎モデルを䞊回る性胜。
  • 長文コンテキスト察応最倧 256K トヌクン: 長倧なポリシヌ文曞、契玄曞、研究論文、耇数文曞のワヌクフロヌを分析可胜。
  • マルチモヌダル入力: 図衚読解、ドキュメント解析、芖芚的 Q&A のために画像入力を受け付け。
  • 構造化出力ず関数呌び出し: ゚ンタヌプラむズ API ワヌクフロヌずツヌルオヌケストレヌションを前提に蚭蚈。
  • コヌディング胜力の向䞊: 䞻芁蚀語でのコヌド生成ずデバッグ機胜を匷化。
  • ゚ヌゞェント機胜 / マルチステップ掚論: Pro SKU は、耇雑で長鎖の掚論ずタスク実行蚈画 + 実行を明確にタヌゲット。
  • コスト / 効率の最適化: 倧芏暡な実運甚でのトヌクン予算においお倧きなコスト優䜍性を䞻匵。トヌクンあたりの掚論コスト削枛に向けた゚ンゞニアリングを実斜。
  • SKU セグメンテヌション: Liteコスト/性胜バランス、Mini䜎レむテンシ/高同時接続、Codeプログラミング特化。運甚者が補品に最適なトレヌドオフを遞択可胜。

モデルバヌゞョン / SKU

  • Doubao-Seed-2.0 Pro — 深い掚論や長鎖タスク実行向けの倧容量 SKU。性胜面で GPT-5.2 / Gemini 3 Pro に匹敵するず謳われる。
  • Doubao-Seed-2.0 Lite — コスト/性胜バランスを最適化したミドルレンゞ SKU。総合胜力で Doubao 1.8 を䞊回るずされる。
  • Doubao-Seed-2.0 Mini — 䜎レむテンシ・高同時接続・コストセンシティブな本番゚ンドポむント向けの軜量 SKU。
  • Doubao-Seed-2.0-Code — コヌド/プログラミング特化モデル。ByteDance の報告では TRAEコヌドツヌル/ランタむムずの盞性が良いずされる。

ナヌスケヌスず掚奚デプロむパタヌン

䞻芁ナヌスケヌス即応性の高いもの

  • ゚ヌゞェント / タスク自動化: 長鎖の蚈画 + 実行Pro。䟋: 指瀺解釈、サヌビス呌び出し、結果統合を行う゚ンタヌプラむズ向けワヌクフロヌ゚ヌゞェント。
  • 䌚話アシスタント / コンシュヌマヌアプリ: 倧芏暡なチャット、怜玢、コマヌス支揎のための Doubao アプリ統合コスト/レむテンシのトレヌドオフに応じお Lite / Mini。
  • コヌド生成ず開発者向けツヌル: Doubao-Seed-2.0-Code によるコヌド補完、コヌドレビュヌ、自動テスト生成、開発者アシスタント。
  • マルチモヌダルコンテンツ生成: Seedance ず Seedream ず組み合わせた画像/動画制䜜ワヌクフロヌ、マヌケティングコンテンツ、短尺動画の制䜜パむプラむン。IP/安党性に留意

デプロむの実践的掚奚

  • 高 TPS の䌚話゚ンドポむントには Mini を䜿甚キャッシュ + 量子化。
  • コストず品質のバランスが必芁な堎合は Lite を䜿甚カスタマヌサポヌト匷化、FAQ 自動化。
  • 深い掚論ず長いコンテキスト連鎖を芁する耇雑な゚ヌゞェントタスクには Pro を䜿甚サヌバヌサむドのスケヌリングず構造化アクション実行基盀ず組み合わせる。
  • 機埮なワヌクフロヌ医療/金融/法務などでは、ドメむン特化の怜玢RAGず保守的な応答フィルタを远加し、モデル出力は怜蚌されるたで「参照的支揎的」であっお「暩嚁的」ではないものずしお扱うLLM 共通のベストプラクティス。

Doubao-Seed-2.0 の利甚ず統合方法

Step 1: API キヌの登録

cometapi.com にログむンしたす。未登録の堎合は先に登録しおください。CometAPI console にサむンむンし、むンタヌフェヌスのアクセス認蚌甚 API キヌを取埗したす。パヌ゜ナルセンタヌの API トヌクンで「Add Token」をクリックし、トヌクンキヌsk-xxxxxを取埗しお送信したす。

Step 2: Doubao-Seed-2.0 pro API ぞリク゚ストを送信

“doubao-seed-2-0-pro-260215” ゚ンドポむントを遞択しお API リク゚ストを送信し、リク゚ストボディを蚭定したす。リク゚ストメ゜ッドずリク゚ストボディは圓瀟サむトの API ドキュメントから取埗できたす。利䟿性のため Apifox テストも提䟛しおいたす。<YOUR_API_KEY> をアカりントの実際の CometAPI キヌに眮き換えおください。呌び出し先: Chat 圢匏。

質問や䟝頌内容を content フィヌルドに挿入したす—モデルはこの内容に応答したす。API レスポンスを凊理しお生成結果を取埗したす。

Step 3: 結果の取埗ず怜蚌

API レスポンスを凊理しお生成された回答を取埗したす。凊理埌、API はタスクステヌタスず出力デヌタを返したす。

よくある質問

What is Doubao-Seed-2.0 and what makes it different from Doubao 1.x?

Doubao-Seed-2.0 は、ByteDance による Doubao 倧芏暡 AI モデルの次䞖代版で、「゚ヌゞェント時代」を想定しお蚭蚈されおおり、先行リリヌスず比べお、マルチステップ凊理、実䞖界のタスク実行、深い掚論胜力がより匷化されおいたす。

Can Doubao-Seed-2.0 perform complex reasoning and multi-step tasks?

はい — ByteDance によれば、Doubao 2.0 は深い思考が可胜で、長く耇数段階にわたるワヌクフロヌを実行でき、基本的な Q&A チャットタスクを超える䜍眮づけです。

How does Doubao-Seed-2.0 compare to models like GPT-5.2 Pro or Gemini 3 Pro?

ByteDance によれば、2.0 モデルの掚論およびタスク実行性胜は OpenAI の GPT-5.2 や Google の Gemini 3 Pro ず同等であり、著しく䜎いコストで競合力ある胜力を目指しおいたす。

What are the expected use cases for Doubao-Seed-2.0?

Doubao 2.0 は、深い掚論、゚ヌゞェントのワヌクフロヌ、マルチステップの指瀺、AI アシスタントにおける匷化されたナヌザヌむンタラクションなどを䌎う、実䞖界のアプリケヌションを想定しおいたす。

Does Doubao-Seed-2.0 include multiple variants?

はい — 2.0 ファミリヌには、Pro高床な掚論、Lite性胜ずコストのバランス、Mini䜎レむテンシヌ・高い同時実行性、およびコヌド特化のバヌゞョンなど、耇数のバリアントが含たれるずされおいたす。

Is Doubao-Seed-2.0 already deployed in products?

Doubao 2.0 は CometAPI 内でリリヌスされおおり、これは週次アクティブナヌザヌが 150 million を超える、最も広く䜿甚されおいる AI アプリケヌションのひず぀で、より広範なモデル機胜を統合しおいたす。

Does Doubao-Seed-2.0 support multimodal inputs?

Doubao-Seed-2.0 の具䜓的な技術ドキュメントはただ公開されおいたせんが、Doubao ゚コシステムは Seedance 2.0 などの関連モデルを通じお、テキスト画像動画を組み合わせたワヌクフロヌのような高床なマルチモヌダル機胜を統合しおおり、Doubao 2.0 がより豊富なマルチモヌダルタスクをサポヌトするこずを瀺唆しおいたす。

Doubao-Seed-2.0の機胜

Doubao-Seed-2.0のパフォヌマンスず䜿いやすさを向䞊させるために蚭蚈された䞻芁機胜をご玹介したす。これらの機胜がプロゞェクトにどのようなメリットをもたらし、ナヌザヌ゚クスペリ゚ンスを改善するかをご確認ください。

Doubao-Seed-2.0の料金

Doubao-Seed-2.0の競争力のある䟡栌蚭定をご確認ください。さたざたな予算や利甚ニヌズに察応できるよう蚭蚈されおいたす。柔軟なプランにより、䜿甚した分だけお支払いいただけるため、芁件の拡倧に合わせお簡単にスケヌルアップできたす。Doubao-Seed-2.0がコストを管理しながら、お客様のプロゞェクトをどのように匷化できるかをご芧ください。

Doubao Seed 2.0 Series Pricing (USD)

Model NameYour Price (USD / 1M Tokens)Official Price (USD / 1M Tokens)Discount
doubao-seed-2-0-pro-260215Input: $0.40 / Output: $2.00Input: $0.44 / Output: $2.2120% OFF
doubao-seed-2-0-code-preview-260215Input: $0.40 / Output: $2.00Input: $0.44 / Output: $2.2120% OFF
doubao-seed-2-0-lite-260215Input: $0.08 / Output: $0.48Input: $0.083 / Output: $0.5020% OFF
doubao-seed-2-0-mini-260215Input: $0.024 / Output: $0.24Input: $0.028 / Output: $0.2820% OFF

Doubao-Seed-2.0のサンプルコヌドずAPI

Doubao-Seed-2.0の包括的なサンプルコヌドずAPIリ゜ヌスにアクセスしお、統合プロセスを効率化したしょう。詳现なドキュメントでは段階的なガむダンスを提䟛し、プロゞェクトでDoubao-Seed-2.0の朜圚胜力を最倧限に掻甚できるよう支揎したす。
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
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-2-0-pro-260215",
    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)

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-2-0-pro-260215",
    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 || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

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

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "doubao-seed-2-0-pro-260215",
  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);

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-2-0-pro-260215",
    "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?"
          }
        ]
      }
    ]
  }' | jq '.choices[0].message.content // .error // .'

Doubao-Seed-2.0のバヌゞョン

Doubao-Seed-2.0に耇数のスナップショットが存圚する理由ずしおは、アップデヌト埌の出力倉動により旧版スナップショットの䞀貫性維持が必芁な堎合、開発者に適応・移行期間を提䟛するため、グロヌバル/リヌゞョナル゚ンドポむントに察応する異なるスナップショットによるナヌザヌ䜓隓最適化などが考えられたす。各バヌゞョンの詳现な差異に぀いおは、公匏ドキュメントをご参照ください。
バヌゞョン説明アクセス
doubao-seed-2-0-code-preview-260215長鎖掚論胜力ず耇雑なタスクにおける安定性に泚力し、実ビゞネス環境の耇雑なシナリオに適応したす。Seed 2.0 のコヌディング匷化版ずしお、Agentic Coding により適しおいたす。✅
doubao-seed-2-0-lite-260215生成品質ず応答速床のバランスが取れおおり、汎甚のプロダクション向けモデルずしお適しおいたす。✅
doubao-seed-2-0-mini-260215䜎レむテンシヌ・高䞊行性・コストに敏感なシナリオ向けに蚭蚈されおいたす。高速応答ず柔軟な掚論デプロむを重芖し、四段階の思考およびマルチモヌダル理解胜力をサポヌトしたす。✅
doubao-seed-2-0-pro-260215耇雑なタスクに察する長鎖掚論胜力ず安定性に泚力し、実䞖界のビゞネスにおける耇雑なシナリオに適応したす。✅

その他のモデル

A

Claude Opus 4.6

入力:$4/M
出力:$20/M
Claude Opus 4.6 は、Anthropic の「Opus」クラスの倧芏暡蚀語モデルで、2026幎2月にリリヌスされた。ナレッゞワヌクや研究ワヌクフロヌの䞻力ずしお䜍眮づけられおおり、長文脈での掚論、倚段階の蚈画立案、ツヌルの利甚゚ヌゞェント型゜フトりェアワヌクフロヌを含む、およびスラむドやスプレッドシヌトの自動生成ずいったコンピュヌタ操䜜タスクを匷化する。
A

Claude Sonnet 4.6

入力:$2.4/M
出力:$12/M
Claude Sonnet 4.6 は、これたでで最も高性胜な Sonnet モデルです。コヌディング、コンピュヌタヌの利甚、長文脈掚論、゚ヌゞェントの蚈画立案、ナレッゞワヌク、デザむンにわたっおモデルのスキルを党面的にアップグレヌドしたした。Sonnet 4.6 は、ベヌタ版で 1M トヌクンのコンテキストりィンドりも備えおいたす。
O

GPT-5.4 nano

入力:$0.16/M
出力:$1/M
GPT-5.4 nano は、分類、デヌタ抜出、ランキング、サブ゚ヌゞェントなど、速床ずコストが最も重芁ずなるタスク向けに蚭蚈されおいたす。
O

GPT-5.4 mini

入力:$0.6/M
出力:$3.6/M
GPT-5.4 mini は、GPT-5.4 の匷みを、高スルヌプットのワヌクロヌド向けに蚭蚈された、より高速で効率的なモデルにもたらしたす。
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

近日公開
入力:$60/M
出力:$240/M
Claude Mythos Preview は、圓瀟のこれたでで最も高性胜なフロンティアモデルであり、 埓来のフロンティアモデルである Claude Opus 4.6 ず比べ、倚くの評䟡ベンチマヌクでスコアが顕著に向䞊しおいるこずを瀺しおいたす。
X

mimo-v2-pro

入力:$0.8/M
出力:$2.4/M
MiMo-V2-Pro は Xiaomi のフラッグシップ基盀モデルで、総パラメヌタ数は 1T 超、コンテキスト長は 1M で、゚ヌゞェント志向のシナリオ向けに培底的に最適化されおいたす。OpenClaw のような汎甚゚ヌゞェントフレヌムワヌクに高い適応性を備えおおり、暙準的な PinchBench および ClawBench ベンチマヌクで䞖界トップクラスに䜍眮し、䜓感パフォヌマンスは Opus 4.6 に迫りたす。MiMo-V2-Pro ぱヌゞェントシステムの頭脳ずしお、耇雑なワヌクフロヌをオヌケストレヌションし、本番環境の゚ンゞニアリングタスクを掚進し、確実に成果を提䟛するよう蚭蚈されおいたす。

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