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火山方舟

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豆包大模型1.8

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。

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。

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）。

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

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

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
	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

Responses API

第一轮请求：触发工具调用

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。

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。

第一轮请求：触发工具调用

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。

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。

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

使用教程参见上下文编辑。

最近更新时间：2026.07.22 23:09:23

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