Typ
Spezifikation
Preis
Eingabe
pro 1M Prompt-Token
$0.63
Ausgabe
pro 1 Million generierter Token
$3.13
Seed 2.1 Turbo und DeepSeek V4 Pro im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
ByteDance 
DeepSeek TextgenerierungSeed 2.1 Turbo von ByteDance und DeepSeek V4 Pro von DeepSeek gehören beide zur Kategorie Textgenerierung und sind über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | Seed 2.1 Turbo | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| Modell-ID | seed-2-1-turbo | deepseek-v4-pro |
| Autor | ByteDance | DeepSeek |
| Veröffentlicht | 13. Juli 2026 | 24. Apr. 2026 |
| Kontextfenster | 229.1K Token | 1M Token |
| Max. Ausgabe | 65.536 Token | 393.216 Token |
| Eingabe | Text Bild Video | Text |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON Schema | JSON Schema |
| Region | Malaysia | Germany |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-1-turbo:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | Seed 2.1 Turbo | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 bis 65536 | 1 bis 393216 |
| frequency_penalty | -2 bis 2 Standard: 0 | - |
| presence_penalty | -2 bis 2 Standard: 0 | - |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| reasoning_effort | low, medium, high Standard: high | none, low, medium, high, max Standard: medium |
| enable_web_search | boolean Standard: false | - |
| max_tool_calls | 1 bis 10 Standard: 3 | - |
| image_detail | low, high, xhigh Standard: high | - |
| video_fps | 0.2 bis 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 bis 2 Standard: 0.7 |
| top_p | - | 0 bis 1 Standard: 0.9 |
| thinking_budget | - | 1 bis 393216 Standard: 32768 |
| web_search_linkup | - | boolean Standard: false |
| disable_formatting | - | boolean Standard: false |
Die Preisgestaltung pro Token bleibt über das gesamte Kontextfenster unverändert, ohne einen höheren Zinssatz über 128K. Reasoning ist standardmäßig aktiviert; setze enable_thinking auf falsch, um direkt ohne sie zu antworten.
Seed 2.1 Turbo bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID seed-2-1-turbo. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf seed-2-1-turbo oder deepseek-v4-pro. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seed-2-1-turbo",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Prompt-Tests und Vergleichsläufe, die beide Modelle abdecken.
Seed 2.1 Turbo ist die neuere Veröffentlichung (13. Juli 2026); DeepSeek V4 Pro erschien am 24. Apr. 2026. DeepSeek V4 Pro hat das größere Kontextfenster: 1M Token gegenüber 229.1K bei Seed 2.1 Turbo. DeepSeek V4 Pro liefert bis zu 393.216 Ausgabe-Token pro Antwort, Seed 2.1 Turbo bis zu 65.536. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
Seed 2.1 Turbo ist die neuere Veröffentlichung (13. Juli 2026); DeepSeek V4 Pro erschien am 24. Apr. 2026.
Seed 2.1 Turbo hat den niedrigeren Preis für Eingabe (pro 1M Prompt-Token) und Ausgabe (pro 1 Million generierter Token). Beide Live-Preistabellen stehen auf dieser Seite und entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.
