Tipo
Especificación
Tarifa
Entrada
por 1M de tokens de prompt
<=128K $0.31 128K-256K $0.62
Salida
por 1M de tokens generados
<=128K $2.50 128K-256K $5.00
Seed 2.0 Lite y Seed 2.0 Mini lado a lado: especificaciones, capacidades, parámetros y precios en vivo del catálogo de EmpirioLabs.
ByteDance Generacion de textoSeed 2.0 Lite y Seed 2.0 Mini son modelos de ByteDance en la categoría Generacion de texto, disponibles a través de la API de EmpirioLabs.
| Especificación | Seed 2.0 Lite | Seed 2.0 Mini |
|---|---|---|
| ID del modelo | seed-2-0-lite | seed-2-0-mini |
| Autor | ByteDance | ByteDance |
| Lanzado | 14 feb 2026 | 14 feb 2026 |
| Ventana de contexto | 229.1K tokens | 229.2K tokens |
| Salida máxima | 128.000 tokens | 128.000 tokens |
| Entrada | Texto Imagen Video Documento | Texto Imagen Video Documento |
| Salida | Texto | Texto |
| Salida estructurada | JSON Schema | JSON Schema |
| Batch API | Disponible | Disponible |
| Región | Malaysia | Malaysia |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-0-lite:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-0-mini:generateContent |
| Capacidades |
Tarifas en vivo del catálogo de EmpirioLabs para ambos modelos. Cada tabla de tarifas siempre coincide con lo que cobra la API.
Parámetros de solicitud que cada modelo indica en EmpirioLabs, con los valores permitidos o el rango cuando corresponde. Un guion marca un parámetro que el modelo no indica.
| Parámetro | Seed 2.0 Lite | Seed 2.0 Mini |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 a 128000 | 1 a 128000 |
| frequency_penalty | -2 a 2 Predeterminado: 0 | -2 a 2 Predeterminado: 0 |
| presence_penalty | -2 a 2 Predeterminado: 0 | -2 a 2 Predeterminado: 0 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean Predeterminado: true | boolean Predeterminado: true |
| reasoning_effort | low, medium, high Predeterminado: medium | low, medium, high Predeterminado: medium |
| enable_web_search | boolean Predeterminado: false | boolean Predeterminado: false |
| max_tool_calls | 1 a 10 Predeterminado: 3 | 1 a 10 Predeterminado: 3 |
| image_detail | low, high, xhigh Predeterminado: high | low, high, xhigh Predeterminado: high |
| video_fps | 0.2 a 5 | 0.2 a 5 |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 a 2 Predeterminado: 0.7 |
| top_p | - | 0 a 1 Predeterminado: 0.9 |
El precio es 2x cuando los tokens de entrada >=128K. La temperatura y la top_p son fijas por el servidor (temp=1, top_p=0,95) independientemente del valor del cliente.
El precio es 2x cuando los tokens de entrada >=128K. La temperatura y la top_p son fijas por el servidor (temp=1, top_p=0,95) independientemente del valor del cliente.
Seed 2.0 Lite sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo seed-2-0-lite. Ambos modelos se llaman a través del mismo endpoint. Establece model en seed-2-0-lite o seed-2-0-mini. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seed-2-0-lite",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Ambos modelos se lanzaron el 14 feb 2026. Seed 2.0 Mini tiene la ventana de contexto más grande: 229.2K tokens, frente a 229.1K de Seed 2.0 Lite. Las especificaciones, las tablas de tarifas y los parámetros de esta página provienen del catálogo en vivo de EmpirioLabs.
Los dos modelos se tarifican con unidades o niveles distintos, así que compara las tablas de tarifas en vivo de esta página. Siempre coinciden con lo que cobra la API.
Sí. Ambos modelos usan POST /v1/chat/completions con la misma clave de API de EmpirioLabs, así que la mayoría de las integraciones cambian con solo modificar el valor model. Revisa antes la tabla de parámetros de esta página si dependes de un parámetro específico de un modelo.
Sí. Abre cada modelo en el playground de EmpirioLabs y ejecuta el mismo prompt en ambos, con los parámetros que expone la API.
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