Type
Spéc.
Tarif
Entrée
par 1M de jetons d’invite
$0.63
Sortie
par 1M de jetons générés
$3.13
Seed 2.1 Turbo et Seed 2.0 Pro côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
ByteDance Génération de texteSeed 2.1 Turbo et Seed 2.0 Pro sont deux modèles ByteDance de la catégorie Génération de texte, disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | Seed 2.1 Turbo | Seed 2.0 Pro |
|---|---|---|
| ID du modèle | seed-2-1-turbo | seed-2-0-pro |
| Auteur | ByteDance | ByteDance |
| Publié | 13 juil. 2026 | 14 févr. 2026 |
| Fenêtre de contexte | 229.1K tokens | 229.1K tokens |
| Sortie max | 65 536 tokens | 128 000 tokens |
| Entrée | Texte Image Vidéo | Texte Image Vidéo Document |
| Sortie | Texte | Texte |
| Sortie structurée | JSON Schema | JSON Schema |
| Batch API | - | Disponible |
| Région | 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 |
| 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 2.1 Turbo | Seed 2.0 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 à 65536 | 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: high | 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 |
| response_format | enum | enum |
La tarification par jeton est stable sur toute la fenêtre contextuelle, sans taux supérieur à 128K. Le raisonnement est activé par défaut; réglez enable_thinking sur faux pour répondre directement sans cela.
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 2.1 Turbo 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-2-1-turbo. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur seed-2-1-turbo ou seed-2-0-pro. 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-2-1-turbo",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Seed 2.1 Turbo est la version la plus récente (13 juil. 2026) ; Seed 2.0 Pro est sorti le 14 févr. 2026. Les deux modèles ont une fenêtre de contexte de 229.1K tokens. Seed 2.0 Pro renvoie jusqu'à 128 000 tokens de sortie par réponse, Seed 2.1 Turbo jusqu'à 65 536. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.
Seed 2.1 Turbo est la version la plus récente (13 juil. 2026) ; Seed 2.0 Pro est sorti le 14 févr. 2026.
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.