Bagaimanakah Seed1.8 berbeza daripada versi Seed sebelum ini?

Seed1.8 menekankan integrasi berorientasikan agen (penggunaan alat, pengagenan melalui GUI, aliran kerja berbilang langkah), pengendalian konteks panjang yang dipertingkat serta persepsi video panjang/pergerakan yang lebih baik berbanding model Seed 1.x terdahulu. Ia diposisikan sebagai naik taraf multimodal/agen dalam siri Seed.

Apakah modaliti input/output yang disokong oleh Seed1.8?

Sokongan multimodal natif: teks + imej + video. Output merangkumi jawapan bahasa semula jadi, output berstruktur (JSON/pelan tindakan), kod, serta rujukan kepada segmen visual/cap masa untuk aliran kerja berorientasikan agen. Model ini direka secara eksplisit untuk persepsi multimodal → penaakulan → tindakan.

Apakah varian Seed 1.8 yang tersedia dan bila harus menggunakan setiap satunya?

Seed1.8 ialah agen multimodal serba guna. Varian berkaitan termasuk: Seed-Code / Doubao-Seed-Code: dikhususkan untuk konteks kod yang sangat besar (sesetengah SKU menyatakan konteks 256K) dan aliran kerja pengkodan. Seedance / Seedream: varian khusus media/penjanaan (penjanaan video/imej). Pilih Seed-Code untuk tugas IDE/codebase; pilih Seed1.8 untuk tugas agen multimodal yang meluas. Sahkan tetingkap konteks SKU dan keupayaan dalam dokumen produk.

Apakah mod “pemikiran” atau inferens bagi Seed1.8?

Terdapat mod “pemikiran” yang boleh ditala — direka untuk mengimbangi kependaman/komputasi vs. kedalaman penaakulan (berguna apabila anda perlu mengimbangi interaktiviti vs. kualiti penyelesaian). Gunakan mod tersebut untuk menala bagi UI interaktif atau penaakulan kelompok yang lebih mendalam.

Bytedance

Tersedia

doubao-seed-1-8-251228

Doubao-Seed-1.8 API

Doubao-Seed-1.8 dioptimumkan untuk senario agen multimodal. Dari segi keupayaan agen, penggunaan alat dan pematuhan arahan kompleks telah dipertingkat dengan ketara. Berkenaan pemahaman multimodal, keupayaan visual asas telah dipertingkat dengan ketara, membolehkan pemahaman pada kadar bingkai rendah bagi video yang sangat panjang. Keupayaan pemahaman gerakan video, pemahaman ruang yang kompleks, dan penghuraian struktur dokumen juga telah dioptimumkan, dan pengurusan konteks pintar kini disokong secara natif, membolehkan pengguna menetapkan strategi konteks.

Harga permulaan

$0.2 / 1J token input

Pengebilan berasaskan penggunaan

Kesihatan API

Tersedia

Endpoint pengeluaran

Respons

Sedia async

Masa respons API yang diperhatikan

Dikeluarkan

Jan 7, 2026

Bytedance

Playground

Cuba Doubao-Seed-1.8 dengan permintaan sebenar, semak parameternya dan sahkan output sebelum mengintegrasikan API.

Gambaran Keseluruhan

Gambaran keseluruhan praktikal tentang Doubao-Seed-1.8, termasuk tingkah laku penting dan pertimbangan integrasi.

Spesifikasi teknikal API Seed 1.8

Item	Spesifikasi / nota
Model name / family	Doubao-Seed-1.8 (Seed1.8) — ByteDance Seed / Volcano Engine
Modalities supported	Teks, imej, video (keupayaan VLM multimodal), alat audio dalam ekosistem (model berasingan untuk penjanaan audio/video).
Context window (text)	256K token
Video / visual capacity	Direka untuk penaakulan video panjang, menyokong pengekodan visual yang cekap dan bajet token video yang besar (kad model melaporkan eksperimen token video dan penanda aras video panjang).
Input formats	Arahan teks bebas; muat naik imej (tangkapan skrin, carta, foto); video sebagai bingkai ditokenkan / alat video untuk pemeriksaan segmen; muat naik fail (dokumen).
Output formats	Teks bahasa semula jadi, output berstruktur (structured-output beta), panggilan fungsi / panggilan alat, kod, dan output multimodal melalui orkestrasi.
Thinking / inference modes	no_think, think-low, think-medium, think-high — imbangan ketepatan vs kependaman/kos.

Apakah Doubao Seed 1.8?

Doubao Seed 1.8 ialah keluaran 1.8 pasukan Seed: LLM+VLM bersepadu yang menyasarkan ke “agensi dunia sebenar yang menyeluruh” — iaitu persepsi (imej/video), penaakulan, orkestrasi alat (carian, panggilan fungsi, pelaksanaan kod, pembumian GUI) dan pembuatan keputusan berbilang langkah dalam satu model. Reka bentuk menekankan “mod pemikiran” boleh dikonfigurasikan (kompromi antara kependaman dan kedalaman), pengekodan visual yang cekap serta sokongan asli untuk konteks panjang dan input multimodal supaya model boleh beroperasi sebagai pembantu/agen autonomi dalam aliran kerja produksi.

Ciri utama API Seed 1.8

Model agen multimodal bersepadu. Mengintegrasikan persepsi (imej/video), penaakulan (LLM), dan tindakan (panggilan alat/G U I, pelaksanaan kod) dalam satu model dan bukannya saluran berpecah. Ini membolehkan aliran kerja agen yang padat dan kerumitan orkestrasi yang lebih rendah.
Konteks ultra panjang & pengendalian video panjang. Konteks panjang (sokongan produk sehingga 256k token) dan penanda aras khusus video panjang (Seed1.8 menunjukkan kecekapan token video panjang yang kukuh). Model menyokong alat video selektif (VideoCut) untuk memfokuskan penaakulan pada cap masa.
Automasi GUI berasaskan agen & penggunaan alat. Penanda aras dan ujian dalaman (OSWorld, AndroidWorld, LiveCodeBench, penanda aras pembumian GUI) menunjukkan penambahbaikan dalam tugasan agen GUI dan automasi berbilang langkah. Model boleh mengeluarkan arahan pembumian GUI dan beroperasi dalam konteks OS/web/telefon mudah alih simulasi.
Mod pemikiran boleh dikonfigurasikan untuk kawalan kependaman/kos. Empat mod inferens membolehkan pembangun melaras pengiraan pada masa ujian untuk tugasan interaktif vs. kelompok berkualiti tinggi. Ini berguna untuk sistem produksi dengan bajet kependaman yang ketat.
Kecekapan token yang dipertingkat (multimodal). Seed 1.8 menunjukkan kecekapan token lebih kukuh pada penanda aras multimodal berbanding pendahulunya (Seed-1.5/1.6), mencapai ketepatan tinggi dengan bajet token lebih kecil dalam beberapa tugasan video panjang.
Mod pemikiran boleh dikonfigurasikan: seimbangkan kedalaman inferens vs kependaman/kos dengan mod berbeza (no_think → think-high) untuk ditala bagi kegunaan produksi interaktif.
Keupayaan teknikal

Kecekapan token: Seed1.8 menunjukkan kecekapan token yang ketara berbanding pendahulu (Seed-1.5/1.6), memberikan ketepatan lebih tinggi pada bajet token lebih rendah dalam tugasan video panjang (cth., mencapai ketepatan kompetitif walaupun pada 32K token video). Ini membolehkan kos inferens lebih rendah untuk input panjang.
Penaakulan & persepsi multimodal: Model mencapai SOTA pada beberapa tugasan VQA multi-imej dan tugasan gerakan/persepsi serta memperoleh tempat kedua atau hampir SOTA pada banyak penanda aras penaakulan multimodal; khususnya mengatasi pendahulunya pada hampir setiap dimensi visual/video yang diukur.
Penggunaan alat beragensi & pembumian GUI: Sokongan didokumenkan untuk pembumian GUI dan penanda aras operasi berasaskan skrin (ScreenSpot-Pro, GUI agenting) dengan skor pembumian yang kukuh (cth., penambahbaikan berbanding Seed-1.5-VL pada ScreenSpot-Pro).
Penaakulan selari / berlangkah: Peningkatan pengiraan semasa ujian (pemikiran selari) menghasilkan peningkatan yang boleh diukur pada penanda aras matematik, pengekodan, dan penaakulan multimodal.

Selected public benchmark highlights of Seed1.8

VCRBench (penaakulan akal sehat visual): Seed1.8 memperoleh 59.8 (Pass@1 dilaporkan dalam jadual kad model), peningkatan berbanding Seed-1.5-VL dan kompetitif dengan model teratas.
VideoHolmes (penaakulan video): Seed1.8 65.5, mengatasi Seed-1.5-VL dan menghampiri model pesaing kelas pro.
MMLB-NIAH (multimodal konteks panjang, 128k): Seed1.8 mencapai 72.2 Pass@1 pada konteks 128k dalam MMLB-NIAH, mengatasi beberapa model pro sezaman.
Motion & Perception suite: SOTA dalam 5 daripada 6 tugasan dinilai; contohnya termasuk TVBench, TempCompass dan TOMATO di mana Seed1.8 menunjukkan peningkatan ketara dalam persepsi temporal.
Aliran kerja beragensi: Pada BrowseComp dan penanda aras carian/kod beragensi lain, Seed1.8 sering berada hampir atau di atas model pro yang bersaing.

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

Seed1.8 vs Seed-1.5-VL / Seed-1.6: Peningkatan jelas dalam persepsi multimodal, kecekapan token untuk video panjang, dan pelaksanaan beragensi.
Seed1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x: Pada banyak penanda aras multimodal Seed1.8 sepadan atau melebihi Gemini 3 Pro (SOTA pada beberapa tugasan VQA / gerakan; lebih baik pada larian MMLB-NIAH 128k). Namun, kad juga menunjukkan bidang di mana keluarga Gemini mengekalkan kelebihan pada tugas pengetahuan disiplin tertentu — maka susunan relatif bergantung pada penanda aras.
Varian Seed-Code (Doubao-Seed-Code): khusus untuk tugas pengaturcaraan/agenik (konteks besar untuk kod asas; penanda aras SWE khusus). Seed1.8 ialah model multimodal beragensi serba guna, manakala Seed-Code ialah varian fokus pengaturcaraan.

Kes penggunaan praktikal oleh Seedream 4.5 API di CometAPI

Pembantu penyelidikan multimodal & analisis dokumen: ekstrak, ringkas, dan menalar merentas dokumen panjang, dek slaid, dan laporan berbilang halaman.
Kefahaman & pemantauan video panjang: analitik penyiaran keselamatan/sukan, peringkasan mesyuarat panjang, dan analisis penstriman di mana kecekapan token video panjang model penting.
Aliran kerja / automasi beragensi: carian web berbilang langkah + pelaksanaan kod + senario pengekstrakan data (cth., analisis pesaing automatik, perancangan perjalanan, saluran penyelidikan yang ditunjukkan dalam penanda aras dalaman).
Alat pembangun (jika menggunakan Seed-Code): analisis kod asas besar, pembantu IDE, dan pelaksanaan kod beragensi untuk pengujian & pembaikan (Seed-Code ialah varian khusus yang disyorkan).
Automasi GUI & RPA: penanda aras pembumian skrin dan agen GUI menunjukkan model boleh melaksanakan tugas GUI berstruktur dengan lebih baik daripada keluaran Seed sebelumnya.

Cara Menggunakan doubao Seed 1.8 API melalui CometAPI

Doubao seed1.8 kini ditawarkan secara komersial melalui CometAPI sebagai API inferens yang dihoskan. API menyokong muatan multimodal (teks + imej + fragmen video / cap masa) dan mod inferens boleh dikonfigurasikan untuk mengimbangi kependaman dan pengiraan berbanding kualiti jawapan.

Corak panggilan: API menyokong permintaan gaya sembang/penyiapan standard, respons penstriman, dan aliran beragensi di mana model mengeluarkan panggilan alat (carian, pelaksanaan kod, tindakan GUI) dan mengambil output alat sebagai konteks susulan.

Penstriman & pengendalian konteks panjang: API menyokong penstriman dan mempunyai primitif pengurusan konteks terbina dalam untuk sesi panjang (untuk membolehkan konteks 100K+ / jejak agen berbilang langkah).

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke CometAPI console. Dapatkan kunci API kelayakan akses bagi antara muka. Klik “Add Token” pada API token di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan serahkan.

Langkah 2: Hantar Permintaan ke doubao Seed 1.8 API

Pilih endpoint “doubao-seed-1-8-251228” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API laman web kami. Laman kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda. Serasi dengan API Chat.

Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan content — ini ialah perkara yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.

Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan

Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas pemprosesan, API akan membalas dengan status tugasan dan data output.

Soalan Lazim

Harga

Gunakan anggaran pantas di atas untuk satu larian, kemudian semak perbandingan penuh antara CometAPI dan harga rasmi.

Permintaan pertama

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Sepuluh permintaan

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Lima belas permintaan

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Harga untuk Doubao-Seed-1.8

Terokai harga yang kompetitif untuk Doubao-Seed-1.8, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana Doubao-Seed-1.8 boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.

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

API

Salin endpoint dan contoh kod yang berfungsi, kemudian buka rujukan API penuh apabila anda memerlukan semua parameter.

Satu API, akses model sedia untuk pengeluaran

Sahkan sekali sahaja, panggil endpoint model dan kekalkan aliran kerja pengebilan serta pemerhatian yang sama merentas penyedia.

POST/v1/chat/completions

Kod contoh dan API untuk Doubao-Seed-1.8

Doubao seed1.8 kini tersedia untuk penggunaan komersial melalui CometAPI sebagai API inferens yang dihoskan. API tersebut menyokong muatan multimodal (teks + imej + fragmen video / cap masa) dan mod inferens yang boleh dikonfigurasi untuk membuat kompromi antara latensi dan komputasi dengan kualiti jawapan.

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();

Keupayaan

Semak fakta model yang penting sebelum memilih senibina atau menganggarkan beban kerja pengeluaran.

Keupayaan yang disokong

Ciri yang dikembalikan oleh API model sedia ada.

text-to-text

Input dan output

Input

text

Output

text

Profil pengeluaran

Penyedia: Bytedance
Konteks: 256k
Kegunaan komersial: Disokong

Kes penggunaan

Gunakan Doubao-Seed-1.8 untuk aliran kerja pengeluaran yang sepadan dengan keupayaan text, kemudian bandingkan alternatif sebelum komited kepada integrasi jangka panjang.

Sembang pengeluaran dan aliran kerja ejen

Pengekodan, analisis dan penjanaan berstruktur

Automasi volum tinggi melalui satu API

Model lain

Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualiti, kependaman, keupayaan dan harga.

Buka perbandingan model →

Google

Gemini 3.7 Flash

3.7 Flash membawakan penambahbaikan yang ketara merentas kejuruteraan perisian, kerja berasaskan pengetahuan, dan aliran kerja pembangunan web — dengan harga pengenalan pada separuh daripada kos asal 3.6 Flash bagi setiap sejuta token.

Lihat model

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash-Vision

Model deepseek-v4-flash-vision-exp menerima imej di samping teks, jadi anda boleh meminta model tersebut untuk menghuraikan imej, membaca teks daripada tangkapan skrin, menganalisis carta, dan banyak lagi. Format imej yang disokong: JPEG, PNG, GIF dan WebP. Format dikesan daripada kandungan fail sebenar, bukan daripada nama fail atau jenis MIME yang dinyatakan.

Lihat model

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro ialah model Mixture-of-Experts berskala besar daripada DeepSeek dengan 1.6T parameter keseluruhan dan 49B parameter diaktifkan, serta menyokong tetingkap konteks 1M token. Ia direka untuk penaakulan lanjutan, pengaturcaraan, dan aliran kerja ejen jangka panjang, dengan prestasi kukuh merentas penanda aras pengetahuan, matematik, dan kejuruteraan perisian.

Lihat model

xAI

Grok 4.6

Model perdana untuk kod dan segala perkara lain: pemanggilan alat berasaskan agen, halusinasi minimum, penaakulan boleh dikonfigurasi.

Lihat model

Z.AI

GLM 5.3

GLM-5.3 ialah model bahasa besar sumber terbuka generasi seterusnya yang dioptimumkan untuk pengaturcaraan kompleks, tugas jangka panjang dan senario keselamatan siber. Ia memberikan peningkatan yang ketara dalam keupayaan pengaturcaraan dan prestasi ejen berbanding GLM-5.2.

Lihat model

Anthropic

Claude Fable 5

Akses kepada Claude Fable 5 telah dipulihkan. Ia membawa kecerdasan generasi ke-5 kepada kerja pengekodan dan kerja profesional anda yang paling bercita-cita tinggi.

Lihat model

Uptime

Semak data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint dan masa respons yang diperhatikan sebelum ke pengeluaran.

Terus terokai

Bandingkan model dan teruskan penyelidikan anda

Bytedance

Tersedia

doubao-seed-1-8-251228

Doubao-Seed-1.8 API

Harga permulaan

$0.2 / 1J token input

Pengebilan berasaskan penggunaan

Kesihatan API

Tersedia

Endpoint pengeluaran

Respons

Sedia async

Masa respons API yang diperhatikan

Dikeluarkan

Jan 7, 2026

Bytedance

Playground

Cuba Doubao-Seed-1.8 dengan permintaan sebenar, semak parameternya dan sahkan output sebelum mengintegrasikan API.

Gambaran Keseluruhan

Gambaran keseluruhan praktikal tentang Doubao-Seed-1.8, termasuk tingkah laku penting dan pertimbangan integrasi.

Spesifikasi teknikal API Seed 1.8

Item	Spesifikasi / nota
Model name / family	Doubao-Seed-1.8 (Seed1.8) — ByteDance Seed / Volcano Engine
Modalities supported	Teks, imej, video (keupayaan VLM multimodal), alat audio dalam ekosistem (model berasingan untuk penjanaan audio/video).
Context window (text)	256K token
Video / visual capacity	Direka untuk penaakulan video panjang, menyokong pengekodan visual yang cekap dan bajet token video yang besar (kad model melaporkan eksperimen token video dan penanda aras video panjang).
Input formats	Arahan teks bebas; muat naik imej (tangkapan skrin, carta, foto); video sebagai bingkai ditokenkan / alat video untuk pemeriksaan segmen; muat naik fail (dokumen).
Output formats	Teks bahasa semula jadi, output berstruktur (structured-output beta), panggilan fungsi / panggilan alat, kod, dan output multimodal melalui orkestrasi.
Thinking / inference modes	no_think, think-low, think-medium, think-high — imbangan ketepatan vs kependaman/kos.

Apakah Doubao Seed 1.8?

Ciri utama API Seed 1.8

Model agen multimodal bersepadu. Mengintegrasikan persepsi (imej/video), penaakulan (LLM), dan tindakan (panggilan alat/G U I, pelaksanaan kod) dalam satu model dan bukannya saluran berpecah. Ini membolehkan aliran kerja agen yang padat dan kerumitan orkestrasi yang lebih rendah.
Konteks ultra panjang & pengendalian video panjang. Konteks panjang (sokongan produk sehingga 256k token) dan penanda aras khusus video panjang (Seed1.8 menunjukkan kecekapan token video panjang yang kukuh). Model menyokong alat video selektif (VideoCut) untuk memfokuskan penaakulan pada cap masa.
Automasi GUI berasaskan agen & penggunaan alat. Penanda aras dan ujian dalaman (OSWorld, AndroidWorld, LiveCodeBench, penanda aras pembumian GUI) menunjukkan penambahbaikan dalam tugasan agen GUI dan automasi berbilang langkah. Model boleh mengeluarkan arahan pembumian GUI dan beroperasi dalam konteks OS/web/telefon mudah alih simulasi.
Mod pemikiran boleh dikonfigurasikan untuk kawalan kependaman/kos. Empat mod inferens membolehkan pembangun melaras pengiraan pada masa ujian untuk tugasan interaktif vs. kelompok berkualiti tinggi. Ini berguna untuk sistem produksi dengan bajet kependaman yang ketat.
Kecekapan token yang dipertingkat (multimodal). Seed 1.8 menunjukkan kecekapan token lebih kukuh pada penanda aras multimodal berbanding pendahulunya (Seed-1.5/1.6), mencapai ketepatan tinggi dengan bajet token lebih kecil dalam beberapa tugasan video panjang.
Mod pemikiran boleh dikonfigurasikan: seimbangkan kedalaman inferens vs kependaman/kos dengan mod berbeza (no_think → think-high) untuk ditala bagi kegunaan produksi interaktif.
Keupayaan teknikal

Kecekapan token: Seed1.8 menunjukkan kecekapan token yang ketara berbanding pendahulu (Seed-1.5/1.6), memberikan ketepatan lebih tinggi pada bajet token lebih rendah dalam tugasan video panjang (cth., mencapai ketepatan kompetitif walaupun pada 32K token video). Ini membolehkan kos inferens lebih rendah untuk input panjang.
Penaakulan & persepsi multimodal: Model mencapai SOTA pada beberapa tugasan VQA multi-imej dan tugasan gerakan/persepsi serta memperoleh tempat kedua atau hampir SOTA pada banyak penanda aras penaakulan multimodal; khususnya mengatasi pendahulunya pada hampir setiap dimensi visual/video yang diukur.
Penggunaan alat beragensi & pembumian GUI: Sokongan didokumenkan untuk pembumian GUI dan penanda aras operasi berasaskan skrin (ScreenSpot-Pro, GUI agenting) dengan skor pembumian yang kukuh (cth., penambahbaikan berbanding Seed-1.5-VL pada ScreenSpot-Pro).
Penaakulan selari / berlangkah: Peningkatan pengiraan semasa ujian (pemikiran selari) menghasilkan peningkatan yang boleh diukur pada penanda aras matematik, pengekodan, dan penaakulan multimodal.

Selected public benchmark highlights of Seed1.8

VCRBench (penaakulan akal sehat visual): Seed1.8 memperoleh 59.8 (Pass@1 dilaporkan dalam jadual kad model), peningkatan berbanding Seed-1.5-VL dan kompetitif dengan model teratas.
VideoHolmes (penaakulan video): Seed1.8 65.5, mengatasi Seed-1.5-VL dan menghampiri model pesaing kelas pro.
MMLB-NIAH (multimodal konteks panjang, 128k): Seed1.8 mencapai 72.2 Pass@1 pada konteks 128k dalam MMLB-NIAH, mengatasi beberapa model pro sezaman.
Motion & Perception suite: SOTA dalam 5 daripada 6 tugasan dinilai; contohnya termasuk TVBench, TempCompass dan TOMATO di mana Seed1.8 menunjukkan peningkatan ketara dalam persepsi temporal.
Aliran kerja beragensi: Pada BrowseComp dan penanda aras carian/kod beragensi lain, Seed1.8 sering berada hampir atau di atas model pro yang bersaing.

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

Seed1.8 vs Seed-1.5-VL / Seed-1.6: Peningkatan jelas dalam persepsi multimodal, kecekapan token untuk video panjang, dan pelaksanaan beragensi.
Seed1.8 vs Gemini 3 Pro / GPT-5.x: Pada banyak penanda aras multimodal Seed1.8 sepadan atau melebihi Gemini 3 Pro (SOTA pada beberapa tugasan VQA / gerakan; lebih baik pada larian MMLB-NIAH 128k). Namun, kad juga menunjukkan bidang di mana keluarga Gemini mengekalkan kelebihan pada tugas pengetahuan disiplin tertentu — maka susunan relatif bergantung pada penanda aras.
Varian Seed-Code (Doubao-Seed-Code): khusus untuk tugas pengaturcaraan/agenik (konteks besar untuk kod asas; penanda aras SWE khusus). Seed1.8 ialah model multimodal beragensi serba guna, manakala Seed-Code ialah varian fokus pengaturcaraan.

Kes penggunaan praktikal oleh Seedream 4.5 API di CometAPI

Pembantu penyelidikan multimodal & analisis dokumen: ekstrak, ringkas, dan menalar merentas dokumen panjang, dek slaid, dan laporan berbilang halaman.
Kefahaman & pemantauan video panjang: analitik penyiaran keselamatan/sukan, peringkasan mesyuarat panjang, dan analisis penstriman di mana kecekapan token video panjang model penting.
Aliran kerja / automasi beragensi: carian web berbilang langkah + pelaksanaan kod + senario pengekstrakan data (cth., analisis pesaing automatik, perancangan perjalanan, saluran penyelidikan yang ditunjukkan dalam penanda aras dalaman).
Alat pembangun (jika menggunakan Seed-Code): analisis kod asas besar, pembantu IDE, dan pelaksanaan kod beragensi untuk pengujian & pembaikan (Seed-Code ialah varian khusus yang disyorkan).
Automasi GUI & RPA: penanda aras pembumian skrin dan agen GUI menunjukkan model boleh melaksanakan tugas GUI berstruktur dengan lebih baik daripada keluaran Seed sebelumnya.

Cara Menggunakan doubao Seed 1.8 API melalui CometAPI

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Langkah 2: Hantar Permintaan ke doubao Seed 1.8 API

Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan content — ini ialah perkara yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.

Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan

Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas pemprosesan, API akan membalas dengan status tugasan dan data output.

Soalan Lazim

Harga

Gunakan anggaran pantas di atas untuk satu larian, kemudian semak perbandingan penuh antara CometAPI dan harga rasmi.

Permintaan pertama

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Sepuluh permintaan

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Lima belas permintaan

—

Anggaran kos penggunaan CometAPI

Harga untuk Doubao-Seed-1.8

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

API

Salin endpoint dan contoh kod yang berfungsi, kemudian buka rujukan API penuh apabila anda memerlukan semua parameter.

Satu API, akses model sedia untuk pengeluaran

Sahkan sekali sahaja, panggil endpoint model dan kekalkan aliran kerja pengebilan serta pemerhatian yang sama merentas penyedia.

POST/v1/chat/completions

Kod contoh dan API untuk 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();

Keupayaan

Semak fakta model yang penting sebelum memilih senibina atau menganggarkan beban kerja pengeluaran.

Keupayaan yang disokong

Ciri yang dikembalikan oleh API model sedia ada.

text-to-text

Input dan output

Input

text

Output

text

Profil pengeluaran

Penyedia: Bytedance
Konteks: 256k
Kegunaan komersial: Disokong

Kes penggunaan

Gunakan Doubao-Seed-1.8 untuk aliran kerja pengeluaran yang sepadan dengan keupayaan text, kemudian bandingkan alternatif sebelum komited kepada integrasi jangka panjang.

Sembang pengeluaran dan aliran kerja ejen

Pengekodan, analisis dan penjanaan berstruktur

Automasi volum tinggi melalui satu API

Model lain

Bandingkan model lain yang tersedia melalui CometAPI berdasarkan kualiti, kependaman, keupayaan dan harga.

Buka perbandingan model →

DeepSeek-V4-Flash-Vision

Model perdana untuk kod dan segala perkara lain: pemanggilan alat berasaskan agen, halusinasi minimum, penaakulan boleh dikonfigurasi.

Akses kepada Claude Fable 5 telah dipulihkan. Ia membawa kecerdasan generasi ke-5 kepada kerja pengekodan dan kerja profesional anda yang paling bercita-cita tinggi.

Lihat model

Uptime

Semak data heartbeat langsung, ketersediaan endpoint dan masa respons yang diperhatikan sebelum ke pengeluaran.

Terus terokai