ByteDance-Seed-1.8 ist ein Deep-Thinking-Modell auf BytePlus ModelArk, derzeit in der Beta-Phase, dem seine Modellseite ein stärkeres multimodales Verständnis und bessere Agent-Fähigkeiten sowie überlegene Leistung über ein breites Spektrum komplexer realer Aufgaben zuschreibt.
- Eingabe
- Text Bild Video $0.25/M
- Ausgabe
- Text $2/M
- Cache-Lesen
- $0.05/M
- Kontext
- 262K
- vs. GPT-4o
- ~95% günstiger
Prompts mit mehr als 128K Tokens: Die gesamte Anfrage wird mit $0.5/M Eingabe · $4/M Ausgabe berechnet
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 68 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 256.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 65.536 |
Prompt-Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| Standardwert | enabled, mit reasoning_effort medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Die Spur wird in reasoning_content zurückgegeben; ab seed-1.8 bleibt sie im Gesprächsverlauf erhalten, statt verworfen zu werden, und das Modell entscheidet, ob es sie wieder in die Inferenz einspeist. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Video → Text |
|---|
- Generalistisches Agent-Modell (Such-, Code- und GUI-Agent-Fähigkeiten, native Vision)
- ModelArk-id seed-1-8 (Version seed-1-8-251228, Beta)
- 256K Kontext, 64K max. Output inkl. CoT
- Deep Reasoning minimal/low/medium/high
- Function Calling im Strict-Modus
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
ByteDance Seed 1.8 bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning capabilities means our LLMs now run multi-step inference chains instead of generating short, direct responses, which doubles the compute resources consumed per query since each step requires processing additional context and intermediate outputs to arrive at a logical conclusion. Additionally, teams across finance, legal, and operations have rapidly adopted these reasoning tools for high-complexity workflows—like automated contract clause analysis and quarterly forecast variance checks—that were previously done manually, leading to a 20% uptick in overall query volume on top of higher per-query costs. While this has temporarily doubled our LLM bill, the time saved on labor-intensive tasks is already reducing overtime costs for senior staff, and we project these efficiency gains will offset the increased LLM expenses and generate net savings by Q4 of this year.
Ausgabe 741 tok (+581 Thinking) Latenz 11.1 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
ByteDance Seed 1.8 bestanden · 8/8 cases
### Fixed Function ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i-1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Bug Explanation The original function had two critical bugs: 1) It initialized `best` and `cur` to 0, ignoring that any non-empty list has a minimal run length of 1 (causing single-element inputs to return 0 instead of 1). 2) It counted consecutive equal transitions (e.g., for a run of 3 elements, it counted 2 transitions) instead of the actual run length, leading to off-by-one errors for all runs—including those ending at the last index (like [2,2,2] returning 2 instead of 3). […]
Ausgabe 2072 tok (+1817 Thinking) Latenz 26.1 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
ByteDance Seed 1.8 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
Ausgabe 757 tok (+695 Thinking) Latenz 10.6 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
ByteDance Seed 1.8 verfehlt · 147 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re launching a cross-provider prompt caching feature for our API gateway, built to solve key challenges for teams leveraging multiple AI service providers. Many teams reuse standardized prompts across tools but incur unnecessary latency and inflated costs from resubmitting identical requests to different platforms. This feature automatically detects and stores matching prompts across all connected providers in an encrypted, user-configurable cache, cutting redundant API calls by up to 55% and reducing average request latency by 40% for repeated prompts. It supports all major AI providers and integrates with existing gateway workflows, with options to set cache expiration times per prompt category. […]
Ausgabe 1146 tok (+970 Thinking) Latenz 15.2 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
ByteDance Seed 1.8 in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="ByteDance-Seed-1.8",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "ByteDance-Seed-1.8",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "ByteDance-Seed-1.8",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "ByteDance-Seed-1.8",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("ByteDance-Seed-1.8")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über ByteDance Seed 1.8
- Die Release Notes ergänzen ein verbessertes multimodales Verständnis und ein flexibleres Kontext-Management.
- Es verarbeitet Text-, Bild- und Videoeingaben und gibt Text aus, mit einem Kontextfenster von 256K, maximal 224K Input und 64K Output einschließlich eines 32K-Chain-of-Thought-Budgets, dazu Function Calling, strukturierte Ausgaben und Context-Caching.
- Zwei Details sollten Sie vor dem Produktivbetrieb setzen: Der maximale Output steht standardmäßig auf 4K, deutlich unter der Obergrenze von 64K, und thinking.type ist standardmäßig enabled, ohne automatischen Modus, sodass tiefes Reasoning ausdrücklich abgeschaltet werden muss, wenn Sie es nicht wollen.
- Die Tiefe wird separat über reasoning_effort mit minimal, low, medium oder high abgestimmt, wobei medium der Standard ist.
- Die prägende Änderung dieser Generation ist der visuelle Encoder: Bilder mit bis zu vier Megapixeln kosten jetzt 44,4% der Token, die die vorherige Version berechnete, hochdetaillierte Eingaben reichen bis neun Megapixel, und die Obergrenze für Videoframes verdoppelt sich auf 1.280; wer Video über die Files API hochlädt, muss allerdings dieses Modell benennen, sonst wird der ältere Encoder verwendet.
- Caching funktioniert implizit und explizit sowohl auf Präfix- als auch auf Session-Ebene, Context Editing kann frühere Thinking-Blöcke oder Tool-Aufrufe löschen, und Batch-Inferenz wird unterstützt.
- Synthorai stellt es über seinen OpenAI-kompatiblen Gateway-Endpoint bereit.
FAQ
Lässt sich die ByteDance Seed 1.8 API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $0.25/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 500 Anfragen an ByteDance Seed 1.8 mit je ~8K Tokens.
Worin ist ByteDance Seed 1.8 am besten?
Stärkeres multimodales Verständnis und Agent-Fähigkeiten; Text-, Bild- und Videoeingabe; 256K Kontext mit 32K-Chain-of-Thought-Budget. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet ByteDance Seed 1.8?
ByteDance Seed 1.8 kostet auf Synthorai $0.25 pro Million Eingabe-Tokens und $2 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.05/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von ByteDance Seed 1.8?
ByteDance Seed 1.8 hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 262K Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 65,536 Tokens lang sein.
Unterstützt ByteDance Seed 1.8 Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.05/M statt $0.25/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden. Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu ByteDance Seed 1.8?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="ByteDance-Seed-1.8", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Verwandte Modelle
Vergleichen
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