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 — 作為 ByteDance 的 Doubao 系列與 Seed 研究線的一部分 — 因被打造為一個「代理式」多模態模型，具備超長上下文處理與增強的工具／代理支援而備受關注。

對開發者與企業而言，當下的核心問題不再是「它有多聰明？」而是「我們該如何用它來構建？」本文將深入解析 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」（前稱 Skylark）系列的最新旗艦模型。不同於以往偏重對話流暢度與內容生成，Seed 1.8 以明確目標進行訓練：自主任務執行。

該模型採用統一架構，將多模態感知（視覺、音訊、影片）與行動執行（工具使用、GUI 導航）整合，使其能作為數位工作者，在無需持續人為監督的情況下，導航作業系統、瀏覽網頁，並管理複雜工作流程。

「Seed」理念

版本名中的「Seed」強調其作為代理式應用的基礎「種子」角色。它旨在向特定用例生長——無論是作為能在實際環境中除錯的程式助手，或能在 CRM 資料庫中導航並處理退款的客服代理。

有哪些「便利性」與開發者功能？

  • 上下文快取與預填／續寫，讓更長的工作流程更省時省錢。
  • 串流輸出，提供漸進式回覆（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、操作 GUI、編排多步驟流程（包含類似 “previous_response_id” 的上下文鏈接）。
  • 長程規劃：針對需多序列步驟的任務進行調校（例如爬取多個網站並彙整結果），提升穩定性與推理軌跡。

關鍵發布數據（Jan 2026）：

  • Release Date： December 18, 2025
  • Model ID： doubao-seed-1-8-251228
  • Architecture： Sparse Mixture-of-Experts (MoE) with Native Agentic Optimization
  • Access： CometAPI

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

它要解決什麼問題？

Seed1.8 鎖定真實世界的落地缺口：模型不僅要能回答單一提示，還要能在多模態與多環境（網頁、影片、GUI、工具 API）中「行動」。官方報告的設計優先級為：（1）穩健的多模態感知，（2）可靠的工具／儀表呼叫，（3）面向長、多步驟任務的高效推理（例如規劃、多站點資料整合或 GUI 導航）。Seed1.8 能完成需串接視覺理解、搜尋與工具使用的複雜多步任務。

與早期 Doubao/Seed 版本有何不同？

Seed1.8 不僅是單純擴大模型規模，而是引入面向「代理式」效能的架構與系統級改進：更好的上下文處理、強化的低幀率長影片理解（並透過工具輔助支持超長影片範圍的高幀率檢視），以及在部分層級以更少的 tokens 提供相近的推理能力（據社群早期測試）。這些取捨讓其在持續運行的代理工作負載中更具成本效益。

三大關鍵特性與多模態能力

Doubao Seed 1.8 以三大支柱脫穎而出：極致多模態、代理式推理、原生上下文管理。

1. 高保真影片與影像理解

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

  • 1280 幀分析： 可在單次處理中分析多達 1280 幀影片，是先前 V1.5 Vision 模型的兩倍。這使模型能「觀看」一段 30 分鐘的會議錄影或監控畫面並擷取細節（例如：「簡報者在何時切換到財務投影片？」）。
  • 低幀率邏輯： 對於超長影片，模型採用優化的稀疏取樣技術以維持上下文，同時避免 token 成本爆炸。

2.「思考」模式（深度推理）

受 OpenAI o1/o3 系列影響的行業趨勢，Seed 1.8 提供可配置的**「思考模式」**。
透過 API 啟用後，模型會在輸出最終答案前先進行「思維鏈」過程，特別適合：

  • 複雜數學： 解多步驟的微積分或統計題。
  • 程式碼架構： 在寫函式前先規劃微服務架構。
  • 邏輯謎題： 處理含多元約束的問題（例如為 50 名員工安排相衝突時段的排班）。

3. UI-TARS 與 GUI 互動

Seed 1.8 的一項獨特能力是與 UI-TARS（User Interface Tool-Augmented Reasoning System）的原生整合。這賦予模型在電腦介面上的「眼睛」與「雙手」。

  • 視覺對位： 模型能查看軟體介面截圖並定位按鈕、輸入框與選單的座標。
  • 動作生成： 能產生具體的作業系統層級命令（Click、Drag、Type）來操作軟體，作為 ByteDance 企業工具新「Auto-operate」功能的引擎。

基準測試表現如何？

自 Beta 釋出後，AI 社群已對 Seed 1.8 進行嚴格測試。早期基準顯示其在工具使用與程式設計方面表現亮眼，超出同級水準。

代理式基準測試

  • BrowseComp-en： 此基準評估 AI 瀏覽網路並綜合資訊的能力，Seed 1.8 拿下 67.6%，據報優於標準 GPT-4o，並在導航效率上略勝 Claude 3.5 Sonnet。
  • SWE-bench（軟體工程）： Seed 1.8 在解決 GitHub issues 上展現高通過率。其「讀懂」儲存庫檔案結構與相依性的能力，使其能提出語法正確且具上下文有效性的修復方案。

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）極高（思考模式）高極高
GUI 操作原生（UI-TARS）基於工具基於工具
定價（輸入）~¥0.80 / 1M低高

註：基準分數基於截至 2026 年 1 月的 Force Conference 與獨立測試之公開報告。

Seed1.8 在多個代理式與搜尋基準上達到最先進水準（例如於其比較中取得 GAIA 高分；BrowseComp 與 WideSearch 表現強勁），展現出真實世界的決策能力。

代理式搜尋與多步驟任務

開發者如何存取與使用 API？

存取 Doubao Seed 1.8 主要透過 CometAPI 平台，流程十分簡單。

以下是將 API 整合至工作流程的步驟指南。

步驟 1：建立 CometAPI 帳號

前往 CometAPI 官網註冊帳號。Seed 1.8 頁面介紹了模型本身。

步驟 2：存取 CometAPI 控制台

在 CometAPI 控制台 啟用模型服務，並建立具模型呼叫權限的 API Key／Access Key。進入 API Key Management 產生新金鑰。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： 為端點設定唯一名稱（例如，ep-20260112-xyz）。

步驟 4：發出您的第一個請求

Doubao API 與 OpenAI SDK 格式完全相容，便於遷移。

您只需更改 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

若要使用代理式能力，您可依標準 JSON schema 定義工具。
對於影像／影片輸入，可在 content 清單中傳遞 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": "![image](https://example.com/image.jpg)"
                }
            }
        ]
    }
]

結論：

Seed 1.8 在代理式、多模態與長上下文應用上帶來強大能力——當您的工作負載需要在長文件或媒體中整合感知、規劃與行動時，它是一個很有競爭力的選擇。不過，工程價值仍取決於使用模式：延遲需求、token 量級，以及對快取、檢索與工具鏈的有效編排能力。

建議開發者今天就登入 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。開始前，請在 Playground 探索 CometAPI 的模型能力，並查閱 API 指南以獲得詳細說明。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，協助您完成整合。

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