Seed Evolving 是獨立的 AI 模型嗎？

不是。Seed Evolving 是一種開發方法論與訓練框架，而非像 Seedance 或 Seedream 那樣單獨部署的模型。

哪些模型受益於 Seed Evolving？

此方法似乎支援更廣泛的 Seed 生態系，包括 Seed 2.0、Seed 2.1、Seed1.8、Seedance，以及 ByteDance 開發的其他多模態模型。

Seed Evolving 是否支援多模態 AI？

是的。Seed 生態系以多模態理解為核心設計，涵蓋文字、圖片、音訊、影片與智能體互動環境。

為何 Seed Evolving 對 AI 智能體很重要？

該框架旨在提升長期規劃、工具使用、推理、程式設計，以及真實世界任務執行等能力，這些都是先進 AI 智能體所需的關鍵能力。

Seed Evolving 如何提升模型效能？

它透過自動化評估系統、合成資料生成、強化學習與迭代訓練週期，持續打磨未來的模型世代。

Seed Evolving 與傳統 AI 訓練有何不同？

傳統 AI 訓練常依賴靜態資料集與週期性釋出；而 Seed Evolving 引入持續的回饋迴圈，使模型能為未來模型的改進作出貢獻。

Bytedance

API 運作中

doubao-seed-evolving

Doubao-Seed-Evolving API

Q: 什麼是 Seed Evolving？

Seed Evolving 是 ByteDance 的自我改進型 AI 開發框架，使 Seed 模型能透過評估、資料生成、訓練與基礎設施回饋迴圈，幫助改進未來的模型世代。

doubao-seed-evolving 專為程式開發與智能代理場景而設計，並透過統一的模型 ID 每週提供能力更新。

起始價格

$0.6667 / 100 萬輸入 tokens

按使用量計費

API 健康狀態

運作正常

87.4% 正常運行率 / 24 小時

回應時間

1560 ms

實測 API 回應時間

發布時間

Jun 23, 2026

Bytedance

互動測試

透過實際請求試用 Doubao-Seed-Evolving,檢視參數並在整合 API 前驗證輸出結果。

定價

先參考上方的單次執行預估,再查看完整的 CometAPI 與官方價格比較。

第一次請求

$0.0040

預估 CometAPI 使用成本

十次請求

$0.0400

預估 CometAPI 使用成本

十五次請求

$0.0600

預估 CometAPI 使用成本

⇌

積分換算

1,000 積分 = $1

積分使代幣、請求和執行時間計費的預算具有可比性。結算時以美元金額為準。

✓當前模型的積分

輸入

667

積分 / 100 萬代幣

輸出

3,334

積分 / 100 萬代幣

最低收費透明度此原型不假設隱藏的每次請求最低費用。如果適用生產計費下限或最低充值，則必須在購買前顯示並包含在每個預算估算中。

模型	Comet 價格 (美元 / 百萬代幣)	官方價格 (美元 / 百萬代幣)	折扣
doubao-seed-evolving	輸入: $0.6667/百萬輸出: $3.33/百萬	輸入: $0.8334/百萬輸出: $4.17/百萬	-20%

模型簡介

穩定的模型身分可供搜尋與評估使用，搭配可能變動的即時目錄資料，無需重寫頁面的核心 SEO 結構。

穩定識別

Doubao-Seed-Evolving 是什麼？

doubao-seed-evolving 專為程式開發與智能代理場景而設計，並透過統一的模型 ID 每週提供能力更新。

即使價格與限制有所變動，標準模型身分仍保持穩定。

即時模型資料

目前目錄快照

可用性

可用

起始價格

$0.6667 / 100 萬輸入 tokens

上下文

查看功能

目錄日期

Jun 23, 2026

Playground 2.0／決策台

先做決策，再放心整合。

在同一個工作區中比較模型、調校提示詞、檢查路由、遷移程式碼，並推出經過測試的起始方案。

依據 Doubao-Seed-Evolving

工作流程

先比較，再決定

使用相同提示詞在主流模型上執行，並取得有實證依據的建議。

3 個模型 · 1 次執行

評估提示詞

程式設計溫度 0.2JSON 輸出

GPT-5

OpenAI

品質

91/100

延遲

1.2s

預估成本

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AI 精選

品質

95/100

延遲

1.8s

預估成本

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

品質

89/100

延遲

0.9s

預估成本

$0.011

建議：高風險程式碼審查請選擇 Claude Opus 5；例行檢查則交由 Gemini 3 Pro，以降低約 54% 的成本。

概覽

Doubao-Seed-Evolving 的實用總覽,涵蓋重要行為與整合注意事項。

Seed Evolving 的技術規格

項目	Doubao Seed Evolving
提供方	ByteDance Seed Team
模型類型	自我改進的多模態基礎模型框架
家族	Seed / Doubao 生態系
模態	文字、圖像、影片、音訊、Agent 任務
架構重點	透過評估、資料生成、訓練與基礎設施回饋循環實現自我演進
主要目標	持續改進模型並擴展自主能力
可用性	研究框架，整合於 Seed 家族的開發之中
最新相關世代	Seed 2.1
部署重點	Agent 系統、推理、多模態理解、真實世界任務執行

什麼是 Seed Evolving?

"Seed Evolving" 並非像 Seedance 或 Seedream 那樣的獨立商用模型；相反地，它指的是 ByteDance Seed 的自我演進式 AI 開發框架，透過自動化評估、資料生成、強化學習、訓練優化與基礎設施回饋，持續改進未來世代的 Seed 模型。ByteDance 在內部將此形容為「Seed-for-Seed」的生命週期，即由現有模型協助改進未來模型。

此概念在 Seed 2.1 釋出時更加明確，ByteDance 討論了一個由下列部分組成的自我演進生命週期：

評估循環
資料循環
訓練循環
基礎設施循環

這些系統允許較新的 Seed 模型參與產生訓練訊號並改進後續的模型世代。

Seed Evolving 的主要特性

自我改進的訓練管線，讓模型能為未來模型的開發作出貢獻。
自動化評估系統，用於識別弱點並產生改進目標。
以 Agent 為中心的最佳化，旨在支援長期任務執行，而非僅限於簡單的對話互動。
多模態學習，涵蓋文字、圖像、音訊、影片與 GUI 環境。
面向真實世界任務，聚焦於工具使用、程式設計、瀏覽與多步驟工作流程。
可擴展的模型演進框架，旨在在不僅依賴人工資料集構建的情況下提升效能。

基準測試表現

ByteDance 尚未針對 "Seed Evolving" 公布基準測試數據，因為它是一種方法論，而非可部署的模型。

表現體現在較新的 Seed 家族模型上：

基準測試	Seed 家族結果
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

這些基準提升被視為更廣泛的 Seed 2.0 開發流程與不斷演進的訓練生態系的成果。

Seed Evolving 與傳統模型開發的對比

特性	Seed Evolving	傳統 AI 訓練
評估	持續的自動化回饋	定期的人為評估
資料生成	模型輔助生成	主要由人工整理
改進週期	持續	基於版本釋出
Agent 學習	核心重點	通常為次要
多模態最佳化	原生	經常為分離的系統
擴展策略	自我強化的循環	更大的資料集與算力

常見問題

模型決策中心

掌握成本，選擇合適的工作負載。

針對五個計費維度建模、測試實際工作負載，並在發布前判斷哪些情境值得使用價格較高的 Opus。

比官方價格低 20%每 100 萬輸入 Token：$0.6667，官方價格為 $0.8334

成本實驗室

計算真實代理執行的費用

重播真實工作負載，而不是單獨比較詞元價格。載入預設配置，然後調整每個計費維度。

全新輸入 Token

Token

輸出 Token

Token

$0.6667

/ 100 萬詞元

輸入

每一輪傳送的新指示、檔案和對話上下文。

在擷取的上下文送達模型前先加以精簡。

$3.33

/ 100 萬詞元

輸出

模型產生的推理、程式碼與文字。

使用明確的完成條件與輸出限制。

Opus 的溢價何時物有所值

最適合

儲存庫規模的工程任務

當任務涉及架構、多個檔案及模糊的實作取捨時，請使用 Opus。

最適合

長時間執行的代理程式

當代理程式必須在多次工具呼叫和復原步驟中維持原始意圖時，這是非常合適的選擇。

值得支付較高費用

高價值審查

將其保留用於安全性、遷移和正式環境審查，因為遺漏問題所造成的成本高於 Token 成本。

使用較輕量的模型

例行高流量工作

分類、擷取和簡單聊天通常使用 Sonnet 或 Haiku 能獲得更佳的單位經濟效益。

提示詞快取操作指南

穩定前綴

讓政策、工具結構描述與儲存庫對照表保持不變。

寫入一次

將快取中斷點放在可重複使用的上下文之後。

重複讀取

在後續輪次中，僅附加任務特定的差異內容。

無需重寫即可遷移

保留您偏好的 SDK，只需變更基礎 URL、金鑰與模型 ID。

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

複製可用的端點與程式碼範例,需要完整參數時再開啟完整 API 參考文件。

一個 API,直接對接正式環境模型

只需驗證一次,即可呼叫模型端點,並在各供應商間維持一致的計費與監控流程。

POST/v1/chat/completions

Doubao-Seed-Evolving 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 Doubao-Seed-Evolving 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 Doubao-Seed-Evolving 的潛力。

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();

功能

在選擇架構或評估正式環境負載前,先掌握模型的關鍵資訊。

支援的功能

現有模型 API 回傳的功能。

text-to-text

輸入與輸出

輸入

text

輸出

text

正式環境資訊

供應商: Bytedance
上下文: 依模型而定
商業使用: 支援

應用場景

將 Doubao-Seed-Evolving 用於符合其 text 能力的正式工作流程,並在長期整合前比較其他選項。

正式環境聊天與 Agent 工作流程

程式撰寫、分析與結構化生成

透過單一 API 進行大量自動化

其他模型

比較 CometAPI 提供的其他模型,在品質、延遲、功能與價格間取得平衡。

開啟模型比較 →

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.

查看模型

Anthropic

Claude Fable 5.2

Claude Fable 5.2 是 Anthropic 的先進 AI 模型，用於處理需要在多個步驟中持續進行推理、規劃與執行的複雜、開放式的技術工作。

查看模型

Google

Gemini 4 Carbon

Gemini 4 Carbon 是 Google 用於複雜軟體工程、科學推理與持續性代理工作流程的推理模型。它可在 CometAPI 上透過原生 Gemini API 以及 OpenAI 相容的 Chat API 使用。

查看模型

Hunyuan

Hy 4

Tencent Hy4 是由 Tencent 的 Hunyuan 團隊開發的新一代大型語言模型，專為複雜推理、智能體工作流程、軟體工程與真實世界的生產力任務而設計。

查看模型

OpenAI

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna（gpt-6-luna）是 OpenAI 的高效 GPT-6 模型，適用於聚焦型與大量工作負載。OpenAI 在 GPT-6 系列中將 Luna 定位於 GPT-6 Sol 之下，強調效率、可重複性與成本敏感的生產用途。

查看模型

DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash

2026 年 10 月 17 日，該公司發佈了 **DeepSeek-V4.1-Flash-1017**，這是其 V4.1-Flash 模型的針對性更新（最初於 2026 年 9 月 10 日推出），並宣稱在推理、程式設計、Agent 能力與視覺理解方面帶來大幅提升——同時降低任務執行時間與輸出長度——使得這個檢查點被定位為 DeepSeek 迄今在真實世界 Agent 與程式設計工作負載上最強大的高效模型。

查看模型

服務可用性

在正式上線前,查看即時心跳資料、端點可用性與實測回應時間。

服務可用性

過去 30 天的請求成功率，反映每個模型供應商的可靠性。CometAPI 全天候即時監控所有已連接的供應商。

RespondLIVE

1560msAvg. Response

UptimeLIVE

87.4%Avg. Uptime

版本

在鎖定正式環境整合版本前,先查看可用的模型識別碼。

doubao-seed-evolving

更新

持續追蹤 Doubao-Seed-Evolving 重要的可用性、價格與功能變動，同時保留穩定的模型頁面。

模型變更記錄

一個隨時間日益完善的頁面。

發布說明、價格變動、基準測試更新與遷移指南都會在此累積，而標準 URL 維持不變。

Jun 23, 2026

API 可用性已確認

Doubao-Seed-Evolving 可透過 CometAPI 模型目錄和 API 文件使用。

目前

即時資料

價格與限制已從目錄同步

價格、上下文、可用性和限制會被視為動態屬性，而不是嵌入頁面標題或模型識別中。

Jun 23, 2026

已建立永久模型實體

供應商與模型 slug 構成持久的規範 URL；未來的內容和資料更新將保留在此頁面。

持續探索

比較模型,繼續你的研究

Bytedance

API 運作中

doubao-seed-evolving

Doubao-Seed-Evolving API

doubao-seed-evolving 專為程式開發與智能代理場景而設計，並透過統一的模型 ID 每週提供能力更新。

起始價格

$0.6667 / 100 萬輸入 tokens

按使用量計費

API 健康狀態

運作正常

87.4% 正常運行率 / 24 小時

回應時間

1560 ms

實測 API 回應時間

發布時間

Jun 23, 2026

Bytedance

互動測試

透過實際請求試用 Doubao-Seed-Evolving,檢視參數並在整合 API 前驗證輸出結果。

定價

先參考上方的單次執行預估,再查看完整的 CometAPI 與官方價格比較。

第一次請求

$0.0040

預估 CometAPI 使用成本

十次請求

$0.0400

預估 CometAPI 使用成本

十五次請求

$0.0600

預估 CometAPI 使用成本

⇌

積分換算

1,000 積分 = $1

積分使代幣、請求和執行時間計費的預算具有可比性。結算時以美元金額為準。

✓當前模型的積分

輸入

667

積分 / 100 萬代幣

輸出

3,334

積分 / 100 萬代幣

最低收費透明度此原型不假設隱藏的每次請求最低費用。如果適用生產計費下限或最低充值，則必須在購買前顯示並包含在每個預算估算中。

模型	Comet 價格 (美元 / 百萬代幣)	官方價格 (美元 / 百萬代幣)	折扣
doubao-seed-evolving	輸入: $0.6667/百萬輸出: $3.33/百萬	輸入: $0.8334/百萬輸出: $4.17/百萬	-20%

模型簡介

穩定的模型身分可供搜尋與評估使用，搭配可能變動的即時目錄資料，無需重寫頁面的核心 SEO 結構。

穩定識別

Doubao-Seed-Evolving 是什麼？

doubao-seed-evolving 專為程式開發與智能代理場景而設計，並透過統一的模型 ID 每週提供能力更新。

即使價格與限制有所變動，標準模型身分仍保持穩定。

即時模型資料

目前目錄快照

可用性

可用

起始價格

$0.6667 / 100 萬輸入 tokens

上下文

查看功能

目錄日期

Jun 23, 2026

Playground 2.0／決策台

先做決策，再放心整合。

在同一個工作區中比較模型、調校提示詞、檢查路由、遷移程式碼，並推出經過測試的起始方案。

依據 Doubao-Seed-Evolving

工作流程

先比較，再決定

使用相同提示詞在主流模型上執行，並取得有實證依據的建議。

3 個模型 · 1 次執行

評估提示詞

程式設計溫度 0.2JSON 輸出

GPT-5

OpenAI

品質

91/100

延遲

1.2s

預估成本

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AI 精選

品質

95/100

延遲

1.8s

預估成本

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

品質

89/100

延遲

0.9s

預估成本

$0.011

建議：高風險程式碼審查請選擇 Claude Opus 5；例行檢查則交由 Gemini 3 Pro，以降低約 54% 的成本。

概覽

Doubao-Seed-Evolving 的實用總覽,涵蓋重要行為與整合注意事項。

Seed Evolving 的技術規格

項目	Doubao Seed Evolving
提供方	ByteDance Seed Team
模型類型	自我改進的多模態基礎模型框架
家族	Seed / Doubao 生態系
模態	文字、圖像、影片、音訊、Agent 任務
架構重點	透過評估、資料生成、訓練與基礎設施回饋循環實現自我演進
主要目標	持續改進模型並擴展自主能力
可用性	研究框架，整合於 Seed 家族的開發之中
最新相關世代	Seed 2.1
部署重點	Agent 系統、推理、多模態理解、真實世界任務執行

什麼是 Seed Evolving?

此概念在 Seed 2.1 釋出時更加明確，ByteDance 討論了一個由下列部分組成的自我演進生命週期：

評估循環
資料循環
訓練循環
基礎設施循環

這些系統允許較新的 Seed 模型參與產生訓練訊號並改進後續的模型世代。

Seed Evolving 的主要特性

自我改進的訓練管線，讓模型能為未來模型的開發作出貢獻。
自動化評估系統，用於識別弱點並產生改進目標。
以 Agent 為中心的最佳化，旨在支援長期任務執行，而非僅限於簡單的對話互動。
多模態學習，涵蓋文字、圖像、音訊、影片與 GUI 環境。
面向真實世界任務，聚焦於工具使用、程式設計、瀏覽與多步驟工作流程。
可擴展的模型演進框架，旨在在不僅依賴人工資料集構建的情況下提升效能。

基準測試表現

ByteDance 尚未針對 "Seed Evolving" 公布基準測試數據，因為它是一種方法論，而非可部署的模型。

表現體現在較新的 Seed 家族模型上：

基準測試	Seed 家族結果
BrowseComp	77.3
τ²-Bench Retail	90.4
τ²-Bench Telecom	94.2
Terminal Bench 2.0	55.8

這些基準提升被視為更廣泛的 Seed 2.0 開發流程與不斷演進的訓練生態系的成果。

Seed Evolving 與傳統模型開發的對比

特性	Seed Evolving	傳統 AI 訓練
評估	持續的自動化回饋	定期的人為評估
資料生成	模型輔助生成	主要由人工整理
改進週期	持續	基於版本釋出
Agent 學習	核心重點	通常為次要
多模態最佳化	原生	經常為分離的系統
擴展策略	自我強化的循環	更大的資料集與算力

常見問題

模型決策中心

掌握成本，選擇合適的工作負載。

針對五個計費維度建模、測試實際工作負載，並在發布前判斷哪些情境值得使用價格較高的 Opus。

比官方價格低 20%每 100 萬輸入 Token：$0.6667，官方價格為 $0.8334

成本實驗室

計算真實代理執行的費用

重播真實工作負載，而不是單獨比較詞元價格。載入預設配置，然後調整每個計費維度。

全新輸入 Token

Token

輸出 Token

Token

$0.6667

/ 100 萬詞元

輸入

每一輪傳送的新指示、檔案和對話上下文。

在擷取的上下文送達模型前先加以精簡。

$3.33

/ 100 萬詞元

輸出

模型產生的推理、程式碼與文字。

使用明確的完成條件與輸出限制。

Opus 的溢價何時物有所值

最適合

儲存庫規模的工程任務

當任務涉及架構、多個檔案及模糊的實作取捨時，請使用 Opus。

最適合

長時間執行的代理程式

當代理程式必須在多次工具呼叫和復原步驟中維持原始意圖時，這是非常合適的選擇。

值得支付較高費用

高價值審查

將其保留用於安全性、遷移和正式環境審查，因為遺漏問題所造成的成本高於 Token 成本。

使用較輕量的模型

例行高流量工作

分類、擷取和簡單聊天通常使用 Sonnet 或 Haiku 能獲得更佳的單位經濟效益。

提示詞快取操作指南

穩定前綴

讓政策、工具結構描述與儲存庫對照表保持不變。

寫入一次

將快取中斷點放在可重複使用的上下文之後。

重複讀取

在後續輪次中，僅附加任務特定的差異內容。

無需重寫即可遷移

保留您偏好的 SDK，只需變更基礎 URL、金鑰與模型 ID。

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

複製可用的端點與程式碼範例,需要完整參數時再開啟完整 API 參考文件。

一個 API,直接對接正式環境模型

只需驗證一次,即可呼叫模型端點,並在各供應商間維持一致的計費與監控流程。

POST/v1/chat/completions

Doubao-Seed-Evolving 的範例程式碼和 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();

功能

在選擇架構或評估正式環境負載前,先掌握模型的關鍵資訊。

支援的功能

現有模型 API 回傳的功能。

text-to-text

輸入與輸出

輸入

text

輸出

text

正式環境資訊

供應商: Bytedance
上下文: 依模型而定
商業使用: 支援

應用場景

將 Doubao-Seed-Evolving 用於符合其 text 能力的正式工作流程,並在長期整合前比較其他選項。

正式環境聊天與 Agent 工作流程

程式撰寫、分析與結構化生成

透過單一 API 進行大量自動化

其他模型

比較 CometAPI 提供的其他模型,在品質、延遲、功能與價格間取得平衡。

開啟模型比較 →

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.

查看模型

Anthropic

Claude Fable 5.2

Claude Fable 5.2 是 Anthropic 的先進 AI 模型，用於處理需要在多個步驟中持續進行推理、規劃與執行的複雜、開放式的技術工作。

Tencent Hy4 是由 Tencent 的 Hunyuan 團隊開發的新一代大型語言模型，專為複雜推理、智能體工作流程、軟體工程與真實世界的生產力任務而設計。

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