ByteDance-Seed-1.8 es un modelo de pensamiento profundo en BytePlus ModelArk, actualmente en beta, al que su página de modelo atribuye una comprensión multimodal y unas capacidades de agente más fuertes y un rendimiento superior en una amplia gama de tareas complejas del mundo real.
- Entrada
- texto imagen vídeo $0.25/M
- Salida
- texto $2/M
- Lectura de caché
- $0.05/M
- Contexto
- 262K
- vs GPT-4o
- ~95% más barato
Prompts de más de 128K tokens: toda la solicitud se factura a $0.5/M de entrada · $4/M de salida
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 256.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 65.536 |
Caché de prompts
| Modo | automático + explícito |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| Valores admitidos | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| Valor por defecto | enabled, con reasoning_effort medium se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | La traza se devuelve en reasoning_content; a partir de seed-1.8 se conserva en el historial de la conversación en lugar de descartarse, y el modelo decide si la reintroduce en la inferencia. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen + vídeo → texto |
|---|
- Modelo agéntico generalizado (capacidades de búsqueda, código y agente GUI, visión nativa)
- id de ModelArk seed-1-8 (versión seed-1-8-251228, Beta)
- contexto de 256K, salida máxima de 64K incluida la CoT
- razonamiento profundo minimal/low/medium/high
- llamada a funciones en modo estricto
Un prompt, medido a través de la pasarela
ByteDance Seed 1.8 superado · 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.
salida 741 tok (+581 razonamiento) latencia 11.1 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
ByteDance Seed 1.8 superado · 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). […]
salida 2072 tok (+1817 razonamiento) latencia 26.1 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
ByteDance Seed 1.8 superado · 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" }
salida 757 tok (+695 razonamiento) latencia 10.6 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
ByteDance Seed 1.8 no superado · 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. […]
salida 1146 tok (+970 razonamiento) latencia 15.2 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa ByteDance Seed 1.8 en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu SDK. 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(""));Acerca de ByteDance Seed 1.8
- Las notas de lanzamiento añaden una comprensión multimodal mejorada y una gestión de contexto más flexible.
- Acepta entrada de texto, imagen y vídeo y devuelve texto, con una ventana de contexto de 256K, 224K de entrada máxima y 64K de salida, incluido un presupuesto de 32K para la cadena de pensamiento, además de llamada a funciones, salida estructurada y caché de contexto.
- Conviene fijar dos detalles antes de pasar a producción: la salida máxima toma por defecto 4K, muy por debajo del techo de 64K, y thinking.type está enabled por defecto sin modo automático, así que el razonamiento profundo hay que desactivarlo explícitamente si no se desea.
- La profundidad se ajusta por separado mediante reasoning_effort en minimal, low, medium o high, con medium por defecto.
- El cambio principal de esta generación es el codificador visual: las imágenes de hasta cuatro megapíxeles cuestan ahora el 44,4 % de los tokens que cobraba la versión anterior, la entrada de alto detalle llega a nueve megapíxeles y el techo de fotogramas de vídeo se duplica hasta 1280, aunque subir vídeo a través de la Files API exige nombrar este modelo o se usa el codificador antiguo.
- La caché funciona de forma implícita y explícita tanto a nivel de prefijo como de sesión, la edición de contexto puede borrar el pensamiento o las llamadas a herramientas previas, y se admite la inferencia por lotes.
- Synthorai lo sirve a través de su endpoint de gateway compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de ByteDance Seed 1.8?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.25/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 500 solicitudes de ~8K tokens a ByteDance Seed 1.8.
¿En qué destaca ByteDance Seed 1.8?
Comprensión multimodal y capacidades de agente más fuertes; entrada de texto, imagen y vídeo; 256K de contexto con presupuesto de 32K de cadena de pensamiento. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta ByteDance Seed 1.8?
ByteDance Seed 1.8 cuesta $0.25 por millón de tokens de entrada y $2 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.05/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de ByteDance Seed 1.8?
ByteDance Seed 1.8 tiene una ventana de contexto de 262K tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 65,536 tokens.
¿ByteDance Seed 1.8 admite caché de prompts?
Sí: la caché automática viene activada por defecto y hay un modo explícito para garantizar el ahorro. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.05/M frente a $0.25/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché. Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a ByteDance Seed 1.8?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="ByteDance-Seed-1.8" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
Modelos relacionados
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