Type
Spéc.
Tarif
Entrée
par 1M de jetons d’invite
<=128K $0.40 128K-256K $0.80
Sortie
par 1M de jetons générés
<=128K $2.40 128K-256K $4.80
Seed 2.0 Code et Seed 2.0 Mini côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
ByteDance Génération de texteSeed 2.0 Code et Seed 2.0 Mini sont deux modèles ByteDance de la catégorie Génération de texte, disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | Seed 2.0 Code | Seed 2.0 Mini |
|---|---|---|
| ID du modèle | seed-2-0-code | seed-2-0-mini |
| Auteur | ByteDance | ByteDance |
| Publié | 14 févr. 2026 | 14 févr. 2026 |
| Fenêtre de contexte | 229.1K tokens | 229.2K tokens |
| Sortie max | 128 000 tokens | 128 000 tokens |
| Entrée | Texte Image Vidéo Document | Texte Image Vidéo Document |
| Sortie | Texte | Texte |
| Sortie structurée | Non pris en charge | JSON Schema |
| Batch API | - | Disponible |
| Région | Malaysia | Malaysia |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-0-code:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-0-mini:generateContent |
| Capacités |
Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.
Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.
| Paramètre | Seed 2.0 Code | Seed 2.0 Mini |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 à 128000 | 1 à 128000 |
| frequency_penalty | -2 à 2 Par défaut: 0 | -2 à 2 Par défaut: 0 |
| presence_penalty | -2 à 2 Par défaut: 0 | -2 à 2 Par défaut: 0 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean Par défaut: true | boolean Par défaut: true |
| reasoning_effort | low, medium, high Par défaut: medium | low, medium, high Par défaut: medium |
| enable_web_search | boolean Par défaut: false | boolean Par défaut: false |
| max_tool_calls | 1 à 10 Par défaut: 3 | 1 à 10 Par défaut: 3 |
| image_detail | low, high, xhigh Par défaut: high | low, high, xhigh Par défaut: high |
| video_fps | 0.2 à 5 | 0.2 à 5 |
| temperature | - | 0 à 2 Par défaut: 0.7 |
| top_p | - | 0 à 1 Par défaut: 0.9 |
| response_format | - | enum |
La tarification est 2x lorsque les jetons d’entrée >=128K. La température et la top_p sont fixes par le serveur (temp=1, top_p=0,95) quelle que soit la valeur du client.
La tarification est 2x lorsque les jetons d’entrée >=128K. La température et la top_p sont fixes par le serveur (temp=1, top_p=0,95) quelle que soit la valeur du client.
Seed 2.0 Code sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle seed-2-0-code. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur seed-2-0-code ou seed-2-0-mini. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord 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-code",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Les deux modèles sont sortis le 14 févr. 2026. Seed 2.0 Mini a la plus grande fenêtre de contexte : 229.2K tokens, contre 229.1K pour Seed 2.0 Code. Capacités indiquées uniquement pour Seed 2.0 Code : code interpreter, agentic coding. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.
Les deux modèles sont tarifés sur des unités ou des paliers différents : comparez les grilles tarifaires en direct de cette page. Elles correspondent toujours à ce que l'API facture.
Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/chat/completions avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.
Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.