ByteDance-Seed-1.8 是 BytePlus ModelArk 上的深度思考模型，目前處於 beta 階段。
- 輸入
- 文字 影像 影片 $0.25/M
- 輸出
- 文字 $2/M
- 快取讀取
- $0.05/M
- 上下文
- 262K
- 相較 GPT-4o
- 便宜約 95%
價格在同類中的位置
價格在 60 個同類模型中的位置
這條線顯示該模型的價格，在 Synthorai 上同類模型裡處於什麼位置。兩端標出了最便宜和最貴的那個。這裡是基礎價，批次、區域與快取寫入的折扣見價格頁。
規格與限制
Token
| 上下文視窗(廠商規格) | 256,000 |
|---|---|
| 最大輸出(廠商規格) | 65,536 |
提示詞快取
| 快取方式 | 自動 + 顯式 |
|---|---|
| 最低前綴 | 1,024 |
思考
| 廠商參數 | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| 可選值 | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| 預設值 | enabled，且 reasoning_effort 為 medium 請求未指定時生效 |
| 可關閉 | 支援 |
| 思考行為 | 思考軌跡透過 reasoning_content 回傳；自 seed-1.8 起，它會保留在對話歷史中而非被丟棄，並由模型決定是否把它重新送入推理。 |
| 參數 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 閘道側參數面——以上方廠商映射為準 |
模型
| 模態 | 文字 + 影像 + 影片 → 文字 |
|---|
- 通用智慧體模型（搜尋/程式碼/GUI 智慧體能力，原生視覺）
- ModelArk id 為 seed-1-8（版本 seed-1-8-251228，Beta）
- 256K 上下文，64K 最大輸出（含思維鏈）
- 深度推理 minimal/low/medium/high
- strict 模式函式呼叫
單一提示詞 — 經由閘道測量
ByteDance Seed 1.8 通過 · 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.
輸出 741 tok (+581 思考) 延遲 11.1 s
指令遵循（恰好三句，可數）、受眾適配（面向 CFO 的語氣），以及下方 token 計量所暴露的隱藏思考計費缺口。
ByteDance Seed 1.8 通過 · 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). […]
輸出 2072 tok (+1817 思考) 延遲 26.1 s
修復是否真的正確（可執行）、解釋的資訊密度，以及在一個邊界明確的任務上的 token 效率。
ByteDance Seed 1.8 通過 · 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" }
輸出 757 tok (+695 思考) 延遲 10.6 s
schema 服從度（不臆造欄位）、幻覺壓力（guidance 明確被暫緩給出），以及結構化輸出路徑的差異。
ByteDance Seed 1.8 未命中 · 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. […]
輸出 1146 tok (+970 思考) 延遲 15.2 s
約束服從度（字數預算、禁用詞表、唯一的那句問句）、文風指紋，以及長度控制。
30 秒用上 ByteDance Seed 1.8
OpenAI 相容:換掉 base_url,SDK 不用改。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(""));關於 ByteDance Seed 1.8
- 其模型頁稱它具備更強的多模態理解與智慧體能力，並在大量複雜真實任務中表現出色；釋出說明還提到升級的多模態理解和更靈活的上下文管理。
- 它接受文字、影像和影片輸入並輸出文字，提供 256K 上下文視窗、224K 最大輸入、64K 輸出（含 32K 思維鏈預算），並支援函式呼叫、結構化輸出和上下文快取。
- 上生產之前有兩處值得先設定：最大輸出預設為 4K，遠低於 64K 上限；thinking.type 預設為 enabled 且沒有自動模式，因此若不需要深度推理，就必須明確關閉。
- 推理深度則另由 reasoning_effort 調節，取值 minimal、low、medium 或 high，預設為 medium。
- 這一代的頭號變化是視覺編碼器：四百萬畫素以內的影像現在只消耗上一版本 44.4% 的 token，高細節輸入可達九百萬畫素，影片影格數上限翻倍到 1,280；不過透過 Files API 上傳影片時必須指名該模型，否則會使用舊版編碼器。
- 快取在前綴與會話兩個層級上都支援隱式與顯式兩種形式，上下文編輯可以清除先前的思考或工具呼叫，並支援批次推理。
- Synthorai 透過其 OpenAI 相容閘道器端點提供該模型。
常見問題
ByteDance Seed 1.8 API 可以免費試用嗎?
可以,新帳號可獲得 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度,無需信用卡。以輸入 $0.25/M 計算,光是這筆額度就足以對 ByteDance Seed 1.8 發出約 500 次 ~8K token 的請求。
ByteDance Seed 1.8 最擅長什麼?
更強的多模態理解與智慧體能力、文字、影像、影片輸入、256K 上下文，32K 思維鏈預算。完整能力請見「關於」一節,內容取自廠商官方發布說明。
ByteDance Seed 1.8 的價格是多少?
在 Synthorai 上,ByteDance Seed 1.8 輸入 $0.25/百萬 token、輸出 $2/百萬 token,即廠商牌價,無平台加價。快取命中的輸入 token 以 $0.05/M 計費。
ByteDance Seed 1.8 支援提示詞快取(prompt caching)嗎?
支援:自動快取預設開啟,另有顯式模式可獲得確定的折扣。快取命中的輸入 token 以 $0.05/M 計費(未命中 $0.25/M);提示詞需有 1,024 個 token 以上的穩定前綴才能命中快取。 提示詞快取指南 →
如何開通 ByteDance Seed 1.8?
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 設為 "ByteDance-Seed-1.8" 即可。一組 API key 通用閘道上的所有模型。
相關模型
對比
本頁每個值都轉錄自廠商自己的文件(連結見上),並帶有核對日期。價格在全目錄範圍內比較;各廠商定義不同的規格值,只說明差異而不作圖表對比。此處沒有任何由我們測量的資料,也不做評分。