ByteDance-Seed-1.8 は BytePlus ModelArk 上のディープシンキング(deep-thinking)モデルで、現在ベータ段階です。
- 入力
- テキスト 画像 動画 $0.25/M
- 出力
- テキスト $2/M
- キャッシュ読み取り
- $0.05/M
- コンテキスト
- 262K
- GPT-4o 比
- 約 95% 割安
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 256,000 |
|---|---|
| 最大出力(ベンダー仕様) | 65,536 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 + 明示 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
思考
| ベンダー側パラメータ | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| デフォルト | enabled、reasoning_effort は medium リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | トレースは reasoning_content で返ります。seed-1.8 以降は破棄されず会話履歴に保持され、推論に戻すかどうかはモデルが判断します。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 → テキスト |
|---|
- 汎用エージェントモデル(検索/コード/GUI エージェント機能、ネイティブビジョン)。
- ModelArk id は seed-1-8(バージョン seed-1-8-251228、Beta)。
- 256K コンテキスト、CoT を含む 64K 最大出力。
- ディープリーズニングは minimal/low/medium/high。
- strict モードの関数呼び出し。
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
ByteDance Seed 1.8 パス · 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.
出力 741 tok (+581 思考) レイテンシ 11.1 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
ByteDance Seed 1.8 パス · 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). […]
出力 2072 tok (+1817 思考) レイテンシ 26.1 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
ByteDance Seed 1.8 パス · 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" }
出力 757 tok (+695 思考) レイテンシ 10.6 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
ByteDance Seed 1.8 失敗 · 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. […]
出力 1146 tok (+970 思考) レイテンシ 15.2 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で ByteDance Seed 1.8 を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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(""));ByteDance Seed 1.8 について
- モデルページでは、より強力なマルチモーダル理解とエージェント能力、そして幅広い複雑な実世界タスク全般での優れた性能を特長として挙げています。
- リリースノートには、アップグレードされたマルチモーダル理解とより柔軟なコンテキスト管理が追加されています。
- テキスト・画像・動画を入力として受け付けテキストを返し、256K コンテキストウィンドウ、最大 224K 入力、32K のチェーンオブソート予算を含む 64K 出力に加え、関数呼び出し、構造化出力、コンテキストキャッシュに対応します。
- 本番投入前に設定しておく価値のある点が 2 つあります。
- 最大出力の既定は 64K の上限をかなり下回る 4K であること、そして thinking.type は既定で有効で automatic モードがないため、深い推論を望まない場合は明示的にオフにする必要があることです。
- 深さは reasoning_effort により minimal、low、medium、high で別途調整でき、既定は medium です。
- この世代の目玉の変更はビジュアルエンコーダーです。
- 最大 4 メガピクセルの画像が旧版の 44.4% のトークンで済むようになり、高精細入力は 9 メガピクセルに達し、動画のフレーム上限は 2 倍の 1,280 になります。
- ただし Files API 経由で動画をアップロードする際はこのモデルを指定する必要があり、指定しなければ旧来のエンコーダーが使われます。
- キャッシュはプレフィックスとセッションの両レベルで暗黙的にも明示的にも機能し、コンテキスト編集は以前の思考やツール呼び出しを消去でき、バッチ推論にも対応します。
- Synthorai は OpenAI 互換のゲートウェイエンドポイント経由でこれを提供します。
よくある質問
ByteDance Seed 1.8 API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $0.25/M で計算すると、このクレジットだけで ByteDance Seed 1.8 に対して約 500 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
ByteDance Seed 1.8 は何が得意ですか?
より強力なマルチモーダル理解とエージェント能力、テキスト・画像・動画の入力、256K コンテキストと 32K チェーンオブソート予算。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
ByteDance Seed 1.8 の料金はいくらですか?
Synthorai 上の ByteDance Seed 1.8 は入力 100 万トークンあたり $0.25、出力 100 万トークンあたり $2 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.05/M で課金されます。
ByteDance Seed 1.8 はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい。自動キャッシュがデフォルトで有効なうえ、確実な割引を得られる明示モードもあります。キャッシュ済み入力トークンは $0.05/M(未キャッシュは $0.25/M)で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の安定したプレフィックスが必要です。 プロンプトキャッシュガイド →
ByteDance Seed 1.8 を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="ByteDance-Seed-1.8" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。