
Codierung und Agentenmodell der nächsten Generation mit technischer Codelieferung, langfristiger Autonomie und 256K-Multimodalem Verständnis.
Codierung und Agentenmodell der nächsten Generation mit technischer Codelieferung, langfristiger Autonomie und 256K-Multimodalem Verständnis.
Auch bekannt als Seed Turbo, ByteDance Seed 2.1 Turbo
seed-2-1-turbo/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/seed-2-1-turbo:generateContentbytedance/seed-2-1-turbodola-seed-2.1-turbodola-seed-2-1-turbo-260628Live Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
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. 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."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="seed-2-1-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Seed 2.1 Turbo API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | number | 4096 | 1 bis 65536 | Maximale Ausgabetoken |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 bis 2 | Strafe für wiederholte Tokens. >0 reduziert die Wiederholung, <0 fördert sie. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 bis 2 | Strafe für neue vs. gesehene Token. >0 fördert neue Themen, <0 ermutigt, beim Thema zu bleiben. |
| stop | string | - | - | Komma-separierte Stop-Sequenzen |
| enable_thinking | boolean | true | - | Aktiviere den Modus für tiefes Denken und Denken. |
| reasoning_effort | enum | high | low, medium, high | Argumentationsaufwand-Stufe. Benutze enable_thinking=falsch, um das Schließen komplett zu deaktivieren. |
| enable_web_search | boolean | false | - | Websuche aktivieren: Ruft Live-Webergebnisse ab und stellt sie dem Modell als zusätzlichen Kontext zur Verfügung. |
| image_detail | enum | high | low, high, xhigh | Bildqualitätsstufe für Visionseingaben. |
| video_fps | number | - | 0.2 bis 5 | Bilder pro Sekunde, extrahiert aus dem Videoeingang. |
| response_format | enum | - | - | Beschränke die Ausgabe auf JSON. Verwenden Sie den JSON-Modus für jedes gültige JSON-Objekt oder ein JSON-Schema, um eine Ausgabe zu erzwingen, die mit einem von... |
Die Preisgestaltung pro Token ist im gesamten 256K-Kontext stabil, ohne einen höheren Zinssatz über 128K. Das Schließen ist standardmäßig aktiviert; enable_thinking auf falsch stellen, um direkt ohne Antwort zu antworten.
Auf EmpirioLabs wird Seed 2.1 Turbo nach Verbrauch abgerechnet: Eingabe $0.63 pro 1M Prompt-Token; Output $3.13 pro 1 Million generierter Token. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Seed 2.1 Turbo unterstützt ein Kontextfenster von 256K Token mit bis zu 65.536 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. Seed 2.1 Turbo bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID seed-2-1-turbo verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Seed 2.1 Turbo im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.