如何使用 Doubao Seed 1.8 API？ 全面指南

CometAPI
AnnaJan 12, 2026
如何使用 Doubao Seed 1.8 API？ 全面指南

Doubao Seed 1.8——屬於 ByteDance 的 Doubao 系列與 Seed 研究線路——因其被設計為具備「代理型」特性的多模態模型，擁有超大上下文處理能力與改進的工具/代理支援而備受關注。

對開發者與企業而言，當下的問題不再是「它有多聰明？」而是「我們如何用它來構建？」我將在本文深入探討 Doubao Seed 1.8 API 的技術規格、定價結構與實際落地策略。

什麼是 Doubao Seed 1.8？

Doubao Seed 1.8 是 ByteDance「Doubao」（原名 Skylark）家族的最新旗艦模型。不同於以往主要著重於對話流暢度與內容生成，Seed 1.8 的訓練目標十分明確：自主任務執行。

該模型引入統一式架構，整合 多模態感知（Vision、Audio、Video）與 行動執行（工具使用、GUI 導航）。這使其能作為數位工作者，在無需持續人工監督的情況下，操作作業系統、瀏覽網頁並管理複雜工作流程。

「Seed」理念

版本名稱中的「Seed」強調其作為代理型應用的基礎「種子」角色。它旨在對應特定使用場景成長——無論是作為能在實際環境中除錯的程式設計助理，還是能導航 CRM 資料庫以處理退款的客服代理。

有哪些「易用性」與開發者功能？

  • 上下文快取與預填/延續：讓更長的工作流程更省錢、更快速。
  • 串流輸出：逐步回應（適用於聊天 UI 或即時代理回饋）。
  • 代理/工具呼叫：更豐富的原語用於調用工具、互動 GUI 與編排多步驟流程（包含「previous_response_id」式上下文鏈接）。
  • 長期規劃：針對需要多個連續步驟的任務（例如抓取多站點並整合結果）進行調校，提升穩定性與推理軌跡。

關鍵發布資料（2026 年 1 月）：

  • **發布日期：**2025 年 12 月 18 日
  • 模型 ID：doubao-seed-1-8-251228
  • **架構：**稀疏 Mixture-of-Experts（MoE）並具原生代理型最佳化
  • 存取：CometAPI

ByteDance / Volcengine 為何打造 Seed1.8？它有何不同？

它要解決的問題是什麼？

Seed1.8 旨在填補一個真實世界的缺口：模型不僅能在多種模態與環境（網頁、影片、GUI、工具 API）中作答，更能「行動」。團隊報告的設計優先級為（1）穩健的多模態感知，（2）可靠的工具/儀器呼叫，以及（3）針對長、多步驟任務的高效推理（如規劃、多站點資料聚合或 GUI 導航）。Seed1.8 能完成需要串聯視覺理解、搜尋與工具使用的複雜多步任務。

與過往 Doubao/Seed 版本有何不同？

Seed1.8 不僅是單純擴大模型規模，而是引入提升「代理型」效能的架構與系統改進：更好的上下文處理、改良的低幀率長影片理解（支援極長影片視野並以工具輔助進行高幀率檢視），以及在部分層級中以較少 token 提供相近推理能力的最佳化（依早期社群測試所述）。這些取捨讓模型在持續性代理工作負載下更具成本效益。

三大關鍵特性與多模態能力

Doubao Seed 1.8 的差異化體現在三個核心支柱：極致多模態、代理型推理、原生上下文管理。

1. 高保真影片與視覺理解

許多模型在影片分析上存在「盲點」，Seed 1.8 在長影片理解方面引入突破。

  • **1280 幀分析：**模型可一次處理最多 1280 幀影片，為先前 V1.5 Vision 模型容量的兩倍。這讓它可「觀看」30 分鐘的會議錄影或安全監控並提取細節（例如：「主講者何時切換到財務簡報？」）。
  • **低幀率邏輯：**對極長影片，模型採用優化的稀疏取樣技術來維持上下文，同時避免 token 成本爆炸。

2.「Thinking」模式（深度推理）

延續業界由 OpenAI 的 o1/o3 系列所引領的趨勢，Seed 1.8 提供可配置的 「Thinking Mode」。
當透過 API 啟用後，模型會在輸出最終答案前進行「思維鏈」過程。這對以下情境尤其有效：

  • **複雜數學：**解多步驟的微積分或統計問題。
  • **程式架構：**在撰寫具體函式前規劃微服務架構。
  • **邏輯謎題：**處理需滿足多重約束的查詢（例如為 50 名員工在相互衝突的可用時段中排班）。

3. UI-TARS 與 GUI 互動

Seed 1.8 的獨特之處在於其與 UI-TARS（User Interface Tool-Augmented Reasoning System）原生整合。這為模型提供了操作介面的「眼」與「手」。

  • **視覺定位：**模型可觀察軟體介面截圖並辨識按鈕、輸入框與選單的座標。
  • **動作生成：**可產生具體的作業系統層級指令（Click、Drag、Type）來操作軟體，支撐 ByteDance 企業工具中的「自動操作」新功能。

基準測試表現如何？

自測試版發布以來，AI 社群持續嚴格測試 Seed 1.8。早期基準測試顯示其在工具使用與程式設計方面有超乎同級的表現。

代理型基準測試

  • **BrowseComp-en：**此基準評估 AI 瀏覽網路並綜合資訊的能力，Seed 1.8 取得 67.6%，據報導優於標準 GPT-4o，並在導航效率上略勝 Claude 3.5 Sonnet。
  • **SWE-bench（軟體工程）：**Seed 1.8 展示出在解決 GitHub 問題上的高通過率。它能「讀取」版本庫的檔案結構與理解相依性，從而提出語法正確且上下文合理的修復方案。

比較分析

指標Doubao Seed 1.8Gemini 3 FlashGPT-4o
上下文視窗256k1M+128k
影片理解1280 幀高中等
推理（數學/邏輯）很高（Thinking Mode）高很高
GUI 操作原生（UI-TARS）工具導向工具導向
定價（輸入）~¥0.80 / 1M低高

註：基準分數基於 Force Conference 與獨立測試於 2026 年 1 月的報告。

Seed1.8 在多項代理與搜尋基準上取得最先進的分數（例如在其比較中拿下 GAIA 最高分；BrowseComp 與 WideSearch 表現強勁），展現出真實世界的決策能力。

代理型搜尋與多步驟任務

開發者如何存取並使用 API？

存取 Doubao Seed 1.8 十分直接，主要透過 CometAPI 平台完成。

以下是整合該 API 的步驟指南。

步驟 1：建立 CometAPI 帳戶

前往 CometAPI 官網並註冊帳戶。Seed 1.8 頁面介紹了模型本身。

步驟 2：進入 CometAPI 控制台

在 CometAPI console 中啟用模型服務，建立具模型調用權限的 API Key / Access Key。前往控制台的 API Key Management 生成新金鑰。請妥善保管；它以 sk-...（或類似）開頭。

步驟 3：選擇模型並建立端點

在模型選擇畫面：

  • **Model：**選擇 Doubao-Seed-1.8（尋找標籤 doubao-seed-1-8-251228）。
  • **Endpoint Name：**為端點命名（例如 ep-20260112-xyz）。

步驟 4：發出你的第一個請求

Doubao API 與 OpenAI SDK 格式完全相容，便於遷移。

你只需要更改 base_url 與 model 參數。

Python 範例（使用 OpenAI SDK）：

python

from openai import OpenAI

# [...](asc_slot://start-slot-53)Initialize client with Volcano Engine config
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)

# Call the model
response = client.chat.completions.create(
    model="doubao-seed-1-8-251228", 
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are Doubao Seed 1.8, an expert AI agent."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Analyze the attached video context and explain the user's intent."
        }
    ],
    # Enable Thinking Mode (if available for your endpoint)
    # extra_body={"thinking_mode": "enable"} 
)

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

進階用法：工具呼叫與多模態

若要使用代理型能力，你可用標準 JSON schema 定義工具。
對於圖片/影片輸入，可在 content 清單中傳入 base64 編碼字串或 URL，類似 GPT-4 Vision。

python

# Multimodal Input Example
messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "What is happening in this image?"},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": "https://example.com/image.jpg"
                }
            }
        ]
    }
]

結論：

Seed 1.8 為代理型、多模態與長上下文應用帶來強大能力——當你的工作負載需要跨長文檔或媒體進行感知、規劃與行動的整合時，它是個強而有力的選擇。然而，真正的工程價值取決於使用模式：延遲需求、token 體量，以及是否能有效編排快取、檢索與工具鏈。

建議開發者立即登入 CometAPI，領取免費額度，開始播下下一代 AI 應用的種子。

開發者可透過 CometAPI 存取 Doubao seed 1.8 API 模型。開始之前，請先在 CometAPI 的 Playground 探索模型能力並參閱 API 指南取得詳細操作說明。存取前，請先登入 CometAPI 並取得 API key。CometAPI 提供遠低於官方價格的方案，協助你完成整合。

Ready to Go?→ Free trial of Doubao seed 1.8!

閱讀更多

一個 API 中超過 500 個模型

最高 20% 折扣