**输入 | 输出** 文字、图片、视频 | 文字 **模型价格** 输入 ≥ 0.8，输出 ≥ 2.0 doubao\-seed\-1.8 有着更强的多模态理解能力和 Agent 能力，模型在真实世界诸多复杂任务中，能发挥更出色的表现，进一步帮助企业创造价值。 ## 模型价格 |条件

千 token |输入

元/百万 token |输入命中缓存

元/百万 token |输出单价

元/百万 token |缓存存储

元/百万 token\*小时 |输入单价[批量]

元/百万 token |输入命中缓存[批量]

元/百万 token |输出单价[批量]

元/百万 token | |---|---|---|---|---|---|---|---| |输入长度 [0, 32]

且输出长度 [0, 0.2] |0.80 |0.16 |2.00 |0.017 |0.40 |0.16 |1.00 | |输入长度 [0, 32]

且输出长度 (0.2,+∞) |0.80 |0.16 |8.00 |0.017 |0.40 |0.16 |4.00 | |输入长度 (32, 128] |1.20 |0.16 |16.00 |0.017 |0.60 |0.16 |8.00 | |输入长度 (128, 256] |2.40 |0.16 |24.00 |0.017 |1.20 |0.16 |12.00 | > 下面是计费项的简单说明，具体请参阅[模型价格](https://www.volcengine.com/docs/82379/1544106)。 > * 输入输出价位按照输入长度来定档，举例，在线推理场景，当输入长度为 16k ，则输入单价为0.8 元/百万 token，输出单价为8 元/百万 token。 > * 使用在线推理的上下文缓存能力，产生命中缓存的输入折后费用、创建的缓存存储费用。 > * 使用批量推理，产生输入[批量]费用、命中透明缓存的输入折后费用、输出[批量]费用。 ## 模型能力 **文本生成** Supported **深度思考** Supported **结构化输出** Supported **上下文缓存** Supported **批量推理** Supported **函数调用** Supported **图片理解** Supported **视频理解** Supported **文档理解** Supported ## 模型版本 **doubao\\-seed\\-1.8** | **251228** Model ID：doubao\\-seed\\-1\\-8\\-251228 | 更强 Agent 能力，多模态理解升级 ## 模型限制 **长度限制（token）** 上下文窗口：256k | 最大输入长度：224k 最大思维链内容长度：32k | 最大输出长度：64k **模型限流** RPM：30,000 TPM：5,000,000 ## API 支持范围 **Chat API** 使用广泛的 API，存量业务迁移成本低 **Batch API** 提升处理吞吐量，降低使用成本 **Responses API** 新推出的 API，推荐业务使用 ## Cookbook **代码** **Agent** 通过函数工具扩展模型能力实现闭环推理 **搜索 Agent** 集成 Web Search 等工具，完成复杂问题的搜索和解答 **多模态搜索 Agent** 集成Web Search、图像、视觉等工具，完成多模态信息搜索 **MCP Agent** 集成 GitHub API 等工具，通过工具调用及闭环推理完成任务 **图片理解** 通过对图片进行特征提取及内容识别，实现对图片的解读 **视觉定位（2D）** 通过边界框及中心点的方式定位目标，实现图像感知和推理 **视觉定位（3D）** 通过三维边界框及中心点方式定位目标，实现对 3D 空间理解 **视频理解** 支持长视频理解，高帧率回看片段，细节无遗漏 ## 使用说明 ### 深度思考 * 默认开启思考：通过 **thinking** 参数控制模型是否开启深度思考模式。 * 默认开启`medium`模式：支持`minimal`、`low`、`medium`、`high`四种模式调节思考长度。教程参见[深度思考](https://www.volcengine.com/docs/82379/1449737)。 ### 函数调用 * 默认启用 JSON 模式提高输出结果合法率。 * 支持 strict 模式。教程参见[Function Calling（函数调用）](https://www.volcengine.com/docs/82379/1262342)。 ### 视觉理解升级了视觉编码，token 用量更少，可处理更长视频： * 图片理解：[图片像素说明](https://www.volcengine.com/docs/82379/1362931#f141b9ef) * 更少的 tokens：400w 像素以内的图片 token 用量降至 44.4%。 * 默认高细节模式（High Detail）：图转 token 时，不缩放900w 像素内图片。 * 视频理解：[抽帧策略](https://www.volcengine.com/docs/82379/1895586#203baa92) 支持更长视频：最大抽帧数从 640 提升至 1280，同抽帧频率下，视频时长扩大为2倍。

注意

使用 Files API 上传视频文件，需设置 model 为doubao-seed-1-8-251228，否则采用旧视觉编码，影响抽帧、token用量，详细请参见上传文件。

### 工具调用开启深度思考的工具调用，将不会直接丢弃思维链内容，思维链内容可能参与后续轮次推理，输入 tokens 会增加。工具调用场景开启深度思考，为给出更详尽准确的回答，历史轮次的思维链内容按需（模型自主判断）参与推理，工作流程如下： |流程图 |说明 | |---|---| |![图片](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/d136b859e0c3469589850a74917c0669~tplv-goo7wpa0wc-image.image) |* 回答问题 1 时（请求 1.1 \- 1.2），模型进行多次思考 + 工具调用后给出答案，方舟会输入完整上下文包括思维链内容给模型处理。

* 开始回答问题2时（请求 2.1），方舟会自行判断并删除之前上下文中的思维链，输入给模型。 | 在整个请求过程中，用户回传完整上下文即可，由服务端自行判断，是否保留思维链内容。未输入给模型的思维链内容，不会计算 token 用量。

说明

推荐在 Responses API 中使用 previous_response_id，平台自动保存历史对话的上下文，并在多轮交互中回传给推理服务。

Chat API 和 Responses API 请求示例如下： Chat API **第一轮请求：触发工具调用** ```Bash curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \ -d '{ "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是人工智能助手。" }, { "role": "user", "content": "今天北京天气怎么样" } ], "tools": [ { "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "description": "天气查询", "parameters": { "properties": { "location": { "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。", "type": "string" } }, "required": [ "location" ], "type": "object" } } } ] }' ``` **第一轮响应：返回工具调用指令** 模型会返回`reasoning_content`、`tool_calls`等关键字段。 ```Bash { "choices": [ { "finish_reason": "tool_calls", "index": 0, "logprobs": null, "message": { "content": "", "reasoning_content": "我现在需要回答用户的问题“今天北京天气怎么样”，根据系统提示，应该调用get_weather工具，参数location是北京。首先按照格式来写，用\u003c|FunctionCallBegin|\u003e和\u003c|FunctionCallEnd|\u003e包裹，里面的name是get_weather，parameters里location的值是北京。检查一下，required参数location已经有了，没问题。就直接生成对应的函数调用内容。", "role": "assistant", "tool_calls": [ { "function": { "arguments": " {\"location\": \"北京\"}", "name": "get_weather" }, "id": "call_wiezxeyae8jzxl3jx8nhfgb5", "type": "function" } ] } } ], ... } ``` **第二轮请求：回传完整上下文并生成最终响应** 在第一轮请求的基础上，还需要回传思维链信息、工具调用结果，模型生成自然语言回答。 ```Bash curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \ -d '{ "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是人工智能助手。" }, { "role": "user", "content": "今天北京天气怎么样" }, { "reasoning_content": "我现在需要回答用户的问题“今天北京天气怎么样”，根据系统提示，应该调用get_weather工具，参数location是北京。首先按照格式来写，用\u003c|FunctionCallBegin|\u003e和\u003c|FunctionCallEnd|\u003e包裹，里面的name是get_weather，parameters里location的值是北京。检查一下，required参数location已经有了，没问题。就直接生成对应的函数调用内容。", "role": "assistant", "tool_calls": [ { "function": { "arguments": " {\"location\": \"北京\"}", "name": "get_weather" }, "id": "call_wiezxeyae8jzxl3jx8nhfgb5", "type": "function" } ] }, { "role": "tool", "tool_call_id":"call_wiezxeyae8jzxl3jx8nhfgb5", "content": "5度" } ], "tools": [ { "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "description": "天气查询", "parameters": { "properties": { "location": { "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。", "type": "string" } }, "required": [ "location" ], "type": "object" } } } ] }' ``` Responses API **第一轮请求：触发工具调用** ```Bash curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses \ -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215", "input": [ { "role": "system", "content": "你是人工智能助手." }, { "role": "user", "content": "今天北京天气怎么样" } ], "thinking":{"type": "enabled"}, "tools": [ { "type": "function", "name": "get_weather", "description": "天气查询", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string", "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。", } }, "required": ["location"] } } ] }' ``` **第一轮响应：返回工具调用指令** 模型返回信息包含`id`、`call_id`、`arguments`等关键字段。 ```Bash { "created_at": 1766126702, "id": "resp_0217661267019147d8950efa0e2f7c9d9cc7a1cc971272cf4548c", "max_output_tokens": 32768, "model": "doubao-seed-1-8-251228", "object": "response", "output": [ { "id": "rs_02176612670248500000000000000000000ffffac154e10754f5c", "type": "reasoning", "summary": [ { "type": "summary_text", "text": "用户问今天北京的天气怎么样，我需要调用get_weather工具，参数location是北京。按照格式要求来写函数调用。" } ], "status": "completed" }, { "arguments": " {\"location\": \"北京\"}", "call_id": "call_t885uulopdd499rn0pioze7l", "name": "get_weather", "type": "function_call", "id": "fc_02176612670345400000000000000000000ffffac154e10a6753e", "status": "completed" } ], .... } ``` **第二轮请求：回传结果并生成最终响应** 传入上一轮 response_id、工具调用结果等信息，模型生成自然语言回答。 ```Bash curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses \ -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215", "input": [ { "type": "function_call_output", "call_id": "call_t885uulopdd499rn0pioze7l", "output": "5度" } ], "previous_response_id": "resp_0217661267019147d8950efa0e2f7c9d9cc7a1cc971272cf4548c", "thinking":{"type": "enabled"}, "tools": [ { "type": "function", "name": "get_weather", "description": "天气查询", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string", "description": "地点的位置信息，例如北京、上海。" } }, "required": ["location"] } } ] }' ``` ### 上下文编辑支持管理上下文中的思考块及工具结果内容，具备以下优势。 * 工具使用效果提升：能够让模型利用历史上下文中思考的内容，提高工具触发及使用效果。 * 上下文窗口管理：自动保持在模型上下文窗口限制内。 * 智能缓存：与缓存功能协同工作，提升性能。使用上下文编辑时，推荐配置如下： |功能策略 |推荐配置 | |---|---| |思考块清除

`clear_thinking` |```JSON```
```{```
``` "type": "clear_thinking",```
``` "keep": {```
``` "type": "thinking_turns",```
``` "value": 1```
``` }```
```}```
| |工具结果清除

`clear_tool_uses` |```JSON```
```{```
``` "type": "clear_tool_uses",```
``` "trigger": {```
``` "type": "tool_uses",```
``` "value": 30```
``` },```
``` "keep": {```
``` "type": "tool_uses",```
``` "value": 20```
``` }```
```}```
| 使用 Responses API 的请求示例如下： ```Bash curl https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/responses \ -H "Authorization: Bearer $ARK_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "doubao-seed-2-0-lite-260215", "input": [ { "role": "system", "content": "你是人工智能助手。" }, { "role": "user", "content": "今天北京天气怎么样" } ], "thinking":{"type": "enabled"}, "tools": [ { "type": "function", "name": "get_weather", "description": "根据城市名称查询该城市当日天气（含温度、天气状况）", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": { "type": "string", "description": "城市名称，如北京、上海（仅支持国内地级市）" } }, "required": ["location"] } } ], "context_management": { "edits": [ { "type": "clear_thinking", "keep": { "type": "thinking_turns", "value": 3 } }, { "type": "clear_tool_uses", "trigger": { "type": "tool_uses", "value": 30 }, "keep": { "type": "tool_uses", "value": 20 } } ] } }' ``` 使用教程参见[上下文编辑](https://www.volcengine.com/docs/82379/2123215)。

火山方舟