Seed Evolving とは何ですか？

Seed Evolving は、ByteDance の自己改善型 AI 開発フレームワークであり、Seed モデルが評価、データ生成、学習、インフラストラクチャに対するフィードバックループを通じて将来の世代の改善を支援できるようにします。

Seed Evolving は単体の AI モデルですか？

いいえ。Seed Evolving は、Seedance や Seedream のような個別にデプロイされるモデルではなく、開発手法および学習フレームワークです。

Seed Evolving の恩恵を受けるモデルはどれですか？

このアプローチは、Seed 2.0、Seed 2.1、Seed1.8、Seedance を含む、ByteDance が開発したより広範な Seed エコシステムおよびその他のマルチモーダルモデルを支援しているようです。

Seed Evolving はマルチモーダル AI をサポートしますか？

はい。Seed エコシステムは、テキスト、画像、音声、動画、エージェントとのインタラクション環境にわたるマルチモーダルな理解を中心に設計されています。

Seed Evolving は AI エージェントにとってなぜ重要ですか？

このフレームワークは、長期的な計画立案、ツールの利用、推論、コーディング、実世界のタスク実行を向上させるよう設計されており、これらは高度な AI エージェントにとって不可欠な能力です。

Seed Evolving はどのようにモデル性能を向上させますか？

自動化された評価システム、合成データ生成、強化学習、反復的な学習サイクルを用いて、将来のモデル世代を継続的に洗練します。

Seed Evolving は従来の AI 学習とどのように異なりますか？

従来の AI 学習は静的なデータセットと定期的なリリースに依存することが多い一方、Seed Evolving は、モデルが将来のモデル改善に寄与できる継続的なフィードバックループを導入します。

Bytedance

稼働中のAPI

doubao-seed-evolving

Doubao-Seed-Evolving API

doubao-seed-evolvingはコーディングおよびエージェントのシナリオ向けに設計されており、統一されたモデルIDを通じて週次の機能アップデートを提供します。

最低料金

$0.6667 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

正常稼働

稼働率87.4% / 24時間

応答速度

1560 ms

実測APIレスポンス

公開日

Jun 22, 2026

Bytedance

プレイグラウンド

実際のリクエストでDoubao-Seed-Evolvingを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

最初のリクエスト

$0.0040

CometAPIの推定利用料金

10件のリクエスト

$0.0400

CometAPIの推定利用料金

15件のリクエスト

$0.0600

CometAPIの推定利用料金

⇌

クレジット換算

1,000クレジット = 1米ドル

クレジットを使用することで、トークン、リクエスト、実行時間に基づく料金体系間で予算を比較できます。決済時には、米ドル金額が正式な基準となります。

✓現在のモデルのクレジット料金

入力

667

クレジット / 100万トークン

出力

3,334

クレジット / 100万トークン

最低料金の透明性このプロトタイプでは、リクエストごとの非公開の最低料金は想定していません。本番環境で請求の最低金額または最低チャージ額が適用される場合は、購入前に表示し、すべての予算見積もりに含める必要があります。

モデル	Comet料金（米ドル / 100万トークン）	公式料金（米ドル / 100万トークン）	割引
doubao-seed-evolving	入力: $0.6667/100万出力: $3.33/100万	入力: $0.8334/100万出力: $4.17/100万	-20%

モデル概要

検索や評価に使える安定したモデル識別情報と、ページの中核となるSEO構造を書き換えることなく更新できる最新のカタログデータを組み合わせています。

安定した識別情報

Doubao-Seed-Evolvingとは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$0.6667 / 入力100万トークン

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

Jun 22, 2026

Playground 2.0 / 意思決定デスク

まず判断し、確信を持って統合。

モデルの比較、プロンプトの調整、ルーティングの検証、コードの移行を行い、テスト済みの出発点をリリースできる統合ワークスペース。

参照元 Doubao-Seed-Evolving

ワークフロー

導入前に比較

主要モデルで同じプロンプトを実行し、根拠に基づく推奨を取得できます。

3モデル・1回の実行

評価プロンプト

コーディング温度 0.2JSON出力

GPT-5

OpenAI

品質

91/100

レイテンシ

1.2s

推定コスト

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AIの選択

品質

95/100

レイテンシ

1.8s

推定コスト

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

品質

89/100

レイテンシ

0.9s

推定コスト

$0.011

推奨：高リスクのコードレビューにはClaude Opus 5を選択し、定型的なチェックはGemini 3 Proに振り分けて、コストを約54%削減します。

概要

Doubao-Seed-Evolvingの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Seed Evolving の技術仕様

項目	Doubao Seed Evolving
Provider	ByteDance Seed Team
Model Type	自己改善型マルチモーダル基盤モデルフレームワーク
Family	Seed / Doubao エコシステム
Modalities	テキスト、画像、動画、音声、エージェントタスク
Architecture Focus	評価、データ生成、学習、インフラフィードバックループによる自己進化
Primary Goal	継続的なモデル改善と自律的能力の拡張
Availability	Seed ファミリーの開発に統合された研究フレームワーク
Latest Related Generation	Seed 2.1
Deployment Focus	エージェントシステム、推論、マルチモーダル理解、実世界タスク実行

Seed Evolving とは？

「Seed Evolving」は Seedance や Seedream のような単体の商用モデルではない。代わりに、ByteDance Seed の自己進化型 AI 開発フレームワークを指し、自動評価、データ生成、強化学習、学習最適化、インフラからのフィードバックを通じて、将来の Seed モデル世代を継続的に改善する。ByteDance はこれを、モデルが将来のモデル改善を助ける「Seed-for-Seed」ライフサイクルと内部で表現している。

このコンセプトは Seed 2.1 のリリースでより可視化され、ByteDance は以下から成る自己進化型ライフサイクルについて述べた。

評価ループ
データループ
学習ループ
インフラストラクチャループ

これらのシステムにより、新しい Seed モデルが学習シグナルの生成と後続モデル世代の改善に関与できる。

Seed Evolving の主な特徴

自己改善型トレーニングパイプライン で、モデル自身が将来のモデル開発に寄与
自動評価システム が弱点を特定し、改善目標を生成
エージェント中心の最適化 により、単純なチャット対話ではなく長期的なタスク遂行を重視
マルチモーダル学習 により、テキスト、画像、音声、動画、GUI 環境に対応
実世界タスク志向 として、ツール使用、コーディング、ブラウジング、複数ステップのワークフローに注力
スケーラブルなモデル進化フレームワーク により、手作業のデータセット構築のみに依存せず性能向上を実現

ベンチマーク性能

「Seed Evolving」はデプロイ可能なモデルではなく方法論であるため、ByteDance はこれに特化したベンチマーク数値を公表していない。

性能は新しい Seed ファミリーのモデルを通じて示されている。

ベンチマーク	Seed ファミリーの結果
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

これらのベンチマークの改善は、より広範な Seed 2.0 の開発プロセスと進化する学習エコシステムの成果として言及されている。

Seed Evolving と従来のモデル開発

特徴	Seed Evolving	従来の AI トレーニング
評価	継続的な自動フィードバック	定期的な人手評価
データ作成	モデル支援による生成	主に人手によるキュレーション
改善サイクル	継続的	リリースベース
エージェント学習	中心的な焦点	しばしば二次的
マルチモーダル最適化	ネイティブ	しばしば別個のシステム
スケーリング戦略	自己強化ループ	より大きなデータセットと計算資源

よくある質問

モデル選定センター

コストを把握し、適切なワークロードを選択。

5つの課金要素をモデル化し、現実的なワークロードをテストして、リリース前にOpusのプレミアム料金が見合う場面を判断します。

公式価格より20%安い$0.6667 対 $0.8334 / 入力100万トークン

コストラボ

実際のエージェント実行の料金を算出

トークン価格だけを個別に比較するのではなく、実際のワークロードを再現します。プリセットを読み込み、すべての課金項目を調整してください。

新規入力トークン

トークン

出力トークン

トークン

$0.6667

/ 100万トークン

入力

各ターンで送信される新しい指示、ファイル、会話コンテキスト。

取得したコンテキストをモデルに渡す前に削減します。

$3.33

/ 100万トークン

出力

モデルによって生成された推論、コード、テキスト。

明確な完了条件と出力上限を設定します。

Opusのプレミアムが真価を発揮する場面

最適

リポジトリ規模のエンジニアリング

アーキテクチャ、複数ファイル、曖昧な実装上のトレードオフにまたがるタスクにはOpusを使用します。

最適

長時間稼働するエージェント

多数のツール呼び出しや復旧ステップを通じて意図を維持する必要があるエージェントに適しています。

プレミアム料金に見合う

重要度の高いレビュー

問題の見落としによる損失がトークンコストを上回る、セキュリティ、移行、本番環境のレビューに限定して使用します。

より軽量なモデルを使用

定型的な大量処理

分類、抽出、シンプルなチャットでは、通常SonnetまたはHaikuのほうが優れた単位経済性を実現できます。

プロンプトキャッシュ活用ガイド

プレフィックスを安定させる

ポリシー、ツールスキーマ、リポジトリマップを変更せずに維持します。

一度だけ書き込む

再利用可能なコンテキストの後にキャッシュのブレークポイントを配置します。

繰り返し読み取る

後続のターンでは、タスク固有の差分のみを追加します。

書き直さずに移行

使い慣れたSDKをそのまま使用し、ベースURL、キー、モデルIDを変更します。

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'doubao-seed-evolving',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/chat/completions

Doubao-Seed-EvolvingのサンプルコードとAPI

Doubao-Seed-Evolvingの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでDoubao-Seed-Evolvingの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

POST

/v1/chat/completions

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

set -eo pipefail

curl -sS --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-evolving",
    "max_completion_tokens": 2048,
    "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": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case."
          }
        ]
      }
    ]
  }' | jq '.choices[0].message.content // .error // .'

cURL Code Example

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

set -eo pipefail

curl -sS --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-evolving",
    "max_completion_tokens": 2048,
    "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": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case."
          }
        ]
      }
    ]
  }' | jq '.choices[0].message.content // .error // .'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.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-evolving",
    max_completion_tokens=2048,
    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": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case.",
                },
            ],
        }
    ],
)

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

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.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,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "doubao-seed-evolving",
    max_completion_tokens: 2048,
    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: "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case."
          }
        ]
      }
    ],
  });

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

main();

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-text

入力と出力

入力

text

出力

text

本番環境プロファイル

プロバイダー: Bytedance
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

textの機能に合った本番ワークフローにDoubao-Seed-Evolvingを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

本番向けチャットとエージェントワークフロー

コーディング・分析・構造化生成

1つのAPIによる大規模な自動化

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

モデルを見る

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeedは、XiaomiのMiMo-V2.6-Proの低レイテンシなサービング版であり、Proモデルの推論能力を大幅に高速な出力生成と組み合わせる必要があるアプリケーション向けに設計されています。

モデルを見る

OpenAI

GPT-6 Sol

GPT-6 Sol（gpt-6-sol）は、OpenAI の GPT-6 推論モデルで、複雑なコーディング、エージェント型ワークフロー、高度なナレッジワーク向けに設計されています。OpenAI は、適応的推論、長いコンテキストの処理、画像入力、そして Responses API を通じた幅広いツールへのアクセスを備えた、複雑なコーディングとエージェント型ワークフロー向けのモデルと説明しています。

モデルを見る

OpenAI

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna（gpt-6-luna）は、用途特化型の大量処理ワークロード向けに設計された、OpenAI の効率的な GPT-6 モデルです。OpenAI は、GPT-6 ファミリーにおいて Luna を GPT-6 Sol の下位に位置付け、効率性、再現性、コスト重視の本番利用を強調しています。

モデルを見る

Xiaomi

MiMo V2.6 Flash

MiMo-V2.6-Flashは、MiMo-V2.6ファミリーに属するXiaomiの効率性重視モデルです。高頻度の呼び出し、大規模なワークロード、コーディング、自動化、長期的なエージェントタスク向けに設計されたネイティブのマルチモーダル推論モデルです。

モデルを見る

Xiaomi

MiMo V2.6 Pro

MiMo-V2.6-Pro は、MiMo-V2.6 ファミリーにおける Xiaomi MiMo のフラッグシップ推論モデルです。ソフトウェアエンジニアリング、研究、サイバーセキュリティ、エージェント型ワークフロー、マルチモーダル解析、コンテンツ生成にまたがる、複雑かつ長期的な作業向けに設計されたネイティブなフルモダリティモデルです。

モデルを見る

稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

稼働時間

過去 30 日間のリクエスト成功率。各モデルプロバイダーの信頼性を反映しています。CometAPI はすべての接続プロバイダーをリアルタイムで 24 時間 365 日監視しています。

RespondLIVE

1560msAvg. Response

UptimeLIVE

87.4%Avg. Uptime

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

doubao-seed-evolving

更新情報

Doubao-Seed-Evolvingの安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Jun 22, 2026

APIの利用可能性を確認済み

Doubao-Seed-EvolvingはCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Jun 23, 2026

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

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Bytedance

稼働中のAPI

doubao-seed-evolving

Doubao-Seed-Evolving API

最低料金

$0.6667 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

正常稼働

稼働率87.4% / 24時間

応答速度

1560 ms

実測APIレスポンス

公開日

Jun 22, 2026

Bytedance

プレイグラウンド

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料金プラン

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最初のリクエスト

$0.0040

CometAPIの推定利用料金

10件のリクエスト

$0.0400

CometAPIの推定利用料金

15件のリクエスト

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CometAPIの推定利用料金

⇌

クレジット換算

1,000クレジット = 1米ドル

✓現在のモデルのクレジット料金

入力

667

クレジット / 100万トークン

出力

3,334

クレジット / 100万トークン

モデル	Comet料金（米ドル / 100万トークン）	公式料金（米ドル / 100万トークン）	割引
doubao-seed-evolving	入力: $0.6667/100万出力: $3.33/100万	入力: $0.8334/100万出力: $4.17/100万	-20%

モデル概要

安定した識別情報

Doubao-Seed-Evolvingとは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

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提供状況

利用可能

開始価格

$0.6667 / 入力100万トークン

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カタログ更新日

Jun 22, 2026

Playground 2.0 / 意思決定デスク

まず判断し、確信を持って統合。

モデルの比較、プロンプトの調整、ルーティングの検証、コードの移行を行い、テスト済みの出発点をリリースできる統合ワークスペース。

参照元 Doubao-Seed-Evolving

ワークフロー

導入前に比較

主要モデルで同じプロンプトを実行し、根拠に基づく推奨を取得できます。

3モデル・1回の実行

評価プロンプト

コーディング温度 0.2JSON出力

GPT-5

OpenAI

品質

91/100

レイテンシ

1.2s

推定コスト

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AIの選択

品質

95/100

レイテンシ

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推定コスト

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Gemini 3 Pro

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品質

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レイテンシ

0.9s

推定コスト

$0.011

推奨：高リスクのコードレビューにはClaude Opus 5を選択し、定型的なチェックはGemini 3 Proに振り分けて、コストを約54%削減します。

概要

Doubao-Seed-Evolvingの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Seed Evolving の技術仕様

項目	Doubao Seed Evolving
Provider	ByteDance Seed Team
Model Type	自己改善型マルチモーダル基盤モデルフレームワーク
Family	Seed / Doubao エコシステム
Modalities	テキスト、画像、動画、音声、エージェントタスク
Architecture Focus	評価、データ生成、学習、インフラフィードバックループによる自己進化
Primary Goal	継続的なモデル改善と自律的能力の拡張
Availability	Seed ファミリーの開発に統合された研究フレームワーク
Latest Related Generation	Seed 2.1
Deployment Focus	エージェントシステム、推論、マルチモーダル理解、実世界タスク実行

Seed Evolving とは？

このコンセプトは Seed 2.1 のリリースでより可視化され、ByteDance は以下から成る自己進化型ライフサイクルについて述べた。

評価ループ
データループ
学習ループ
インフラストラクチャループ

これらのシステムにより、新しい Seed モデルが学習シグナルの生成と後続モデル世代の改善に関与できる。

Seed Evolving の主な特徴

自己改善型トレーニングパイプライン で、モデル自身が将来のモデル開発に寄与
自動評価システム が弱点を特定し、改善目標を生成
エージェント中心の最適化 により、単純なチャット対話ではなく長期的なタスク遂行を重視
マルチモーダル学習 により、テキスト、画像、音声、動画、GUI 環境に対応
実世界タスク志向 として、ツール使用、コーディング、ブラウジング、複数ステップのワークフローに注力
スケーラブルなモデル進化フレームワーク により、手作業のデータセット構築のみに依存せず性能向上を実現

ベンチマーク性能

「Seed Evolving」はデプロイ可能なモデルではなく方法論であるため、ByteDance はこれに特化したベンチマーク数値を公表していない。

性能は新しい Seed ファミリーのモデルを通じて示されている。

ベンチマーク	Seed ファミリーの結果
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

これらのベンチマークの改善は、より広範な Seed 2.0 の開発プロセスと進化する学習エコシステムの成果として言及されている。

Seed Evolving と従来のモデル開発

特徴	Seed Evolving	従来の AI トレーニング
評価	継続的な自動フィードバック	定期的な人手評価
データ作成	モデル支援による生成	主に人手によるキュレーション
改善サイクル	継続的	リリースベース
エージェント学習	中心的な焦点	しばしば二次的
マルチモーダル最適化	ネイティブ	しばしば別個のシステム
スケーリング戦略	自己強化ループ	より大きなデータセットと計算資源

よくある質問

モデル選定センター

コストを把握し、適切なワークロードを選択。

5つの課金要素をモデル化し、現実的なワークロードをテストして、リリース前にOpusのプレミアム料金が見合う場面を判断します。

公式価格より20%安い$0.6667 対 $0.8334 / 入力100万トークン

コストラボ

実際のエージェント実行の料金を算出

新規入力トークン

トークン

出力トークン

トークン

$0.6667

/ 100万トークン

入力

各ターンで送信される新しい指示、ファイル、会話コンテキスト。

取得したコンテキストをモデルに渡す前に削減します。

$3.33

/ 100万トークン

出力

モデルによって生成された推論、コード、テキスト。

明確な完了条件と出力上限を設定します。

Opusのプレミアムが真価を発揮する場面

最適

リポジトリ規模のエンジニアリング

アーキテクチャ、複数ファイル、曖昧な実装上のトレードオフにまたがるタスクにはOpusを使用します。

最適

長時間稼働するエージェント

多数のツール呼び出しや復旧ステップを通じて意図を維持する必要があるエージェントに適しています。

プレミアム料金に見合う

重要度の高いレビュー

問題の見落としによる損失がトークンコストを上回る、セキュリティ、移行、本番環境のレビューに限定して使用します。

より軽量なモデルを使用

定型的な大量処理

分類、抽出、シンプルなチャットでは、通常SonnetまたはHaikuのほうが優れた単位経済性を実現できます。

プロンプトキャッシュ活用ガイド

プレフィックスを安定させる

ポリシー、ツールスキーマ、リポジトリマップを変更せずに維持します。

一度だけ書き込む

再利用可能なコンテキストの後にキャッシュのブレークポイントを配置します。

繰り返し読み取る

後続のターンでは、タスク固有の差分のみを追加します。

書き直さずに移行

使い慣れたSDKをそのまま使用し、ベースURL、キー、モデルIDを変更します。

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'doubao-seed-evolving',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/chat/completions

Doubao-Seed-EvolvingのサンプルコードとAPI

POST

/v1/chat/completions

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

set -eo pipefail

curl -sS --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-evolving",
    "max_completion_tokens": 2048,
    "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": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case."
          }
        ]
      }
    ]
  }' | jq '.choices[0].message.content // .error // .'

cURL Code Example

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

set -eo pipefail

curl -sS --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-evolving",
    "max_completion_tokens": 2048,
    "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": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case."
          }
        ]
      }
    ]
  }' | jq '.choices[0].message.content // .error // .'

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.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-evolving",
    max_completion_tokens=2048,
    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": "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case.",
                },
            ],
        }
    ],
)

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

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.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,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "doubao-seed-evolving",
    max_completion_tokens: 2048,
    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: "Describe the scene in two concise bullet points and infer one likely use case."
          }
        ]
      }
    ],
  });

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

main();

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-text

入力と出力

入力

text

出力

text

本番環境プロファイル

プロバイダー: Bytedance
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

textの機能に合った本番ワークフローにDoubao-Seed-Evolvingを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

本番向けチャットとエージェントワークフロー

コーディング・分析・構造化生成

1つのAPIによる大規模な自動化

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

モデルを見る

Xiaomi

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