Typ
Spezifikation
Preis
Eingabe
pro 1M Prompt-Token
$0.63
Ausgabe
pro 1 Million generierter Token
$3.13
Seed 2.1 Turbo und Seed 2.0 Pro im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
ByteDance TextgenerierungSeed 2.1 Turbo und Seed 2.0 Pro sind beide Modelle von ByteDance in der Kategorie Textgenerierung und über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | Seed 2.1 Turbo | Seed 2.0 Pro |
|---|---|---|
| Modell-ID | seed-2-1-turbo | seed-2-0-pro |
| Autor | ByteDance | ByteDance |
| Veröffentlicht | 13. Juli 2026 | 14. Feb. 2026 |
| Kontextfenster | 229.1K Token | 229.1K Token |
| Max. Ausgabe | 65.536 Token | 128.000 Token |
| Eingabe | Text Bild Video | Text Bild Video Dokument |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON Schema | JSON Schema |
| Batch API | - | Verfügbar |
| Region | Malaysia | Malaysia |
| 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/seed-2-0-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 | Seed 2.0 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 bis 65536 | 1 bis 128000 |
| frequency_penalty | -2 bis 2 Standard: 0 | -2 bis 2 Standard: 0 |
| presence_penalty | -2 bis 2 Standard: 0 | -2 bis 2 Standard: 0 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean Standard: true | boolean Standard: true |
| reasoning_effort | low, medium, high Standard: high | low, medium, high Standard: medium |
| enable_web_search | boolean Standard: false | boolean Standard: false |
| max_tool_calls | 1 bis 10 Standard: 3 | 1 bis 10 Standard: 3 |
| image_detail | low, high, xhigh Standard: high | low, high, xhigh Standard: high |
| video_fps | 0.2 bis 5 | 0.2 bis 5 |
| response_format | enum | enum |
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.
Die Preisgestaltung beträgt das 2x, wenn Eingabetoken >=128K. Temperatur und top_p sind serverfest (Temp=1, top_p=0,95), unabhängig vom Client-Wert.
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 seed-2-0-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."}
]
}'Seed 2.1 Turbo ist die neuere Veröffentlichung (13. Juli 2026); Seed 2.0 Pro erschien am 14. Feb. 2026. Beide Modelle haben ein Kontextfenster von 229.1K Token. Seed 2.0 Pro liefert bis zu 128.000 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); Seed 2.0 Pro erschien am 14. Feb. 2026.
Die beiden Modelle werden nach unterschiedlichen Einheiten oder Stufen abgerechnet. Vergleiche daher die Live-Preistabellen auf dieser Seite. Sie 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.