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Doubao Seed 2.1 Pro

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doubao-seed-2-1-pro
Tipo de modelo ProTurbo

Doubao Seed 2.1 Pro es el modelo insignia de la serie Doubao Seed 2.1 de ByteDance, pensado para razonamiento, programación y trabajo con agentes, con entrada de imágenes. Por defecto piensa antes de responder, con el razonamiento en reasoning_content; con reasoning_effort: "minimal" suele saltarse el razonamiento y responder directamente (8 de 10 llamadas en nuestras pruebas, sin garantía). Admite llamadas a herramientas, salida JSON y streaming, y las imágenes pueden enviarse en base64 o como enlaces públicos. Totalmente compatible con OpenAI: indica model=doubao-seed-2-1-pro. Pago por uso y sin cargo por las llamadas fallidas.

ChatRazonamientoProgramaciónEntrada de imágenesCompatible con OpenAI
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Acerca de Doubao Seed 2.1 Pro

Doubao Seed 2.1 Pro es el modelo insignia de la serie Doubao Seed 2.1 de ByteDance, disponible en NezhaGate mediante la API compatible con OpenAI. Está pensado para razonamiento, programación y trabajo con agentes, y acepta entrada de imágenes. Por defecto piensa antes de responder: el razonamiento llega en message.reasoning_content y la respuesta en content; con reasoning_effort: "minimal" suele saltarse el razonamiento y responder directamente, aunque no siempre. Admite llamadas a herramientas, salida JSON y streaming. Indica model=doubao-seed-2-1-pro; pago por uso y sin cargo por las llamadas fallidas.

Casos de uso

Razonamiento complejo y matemáticas

Por defecto piensa antes de responder, lo que conviene a problemas de varios pasos, matemáticas y lógica; el razonamiento se ve en reasoning_content.

Código y agentes

tools / tool_calls con formato OpenAI y salida JSON que se integran en cualquier framework de agentes para búsqueda, llamadas a funciones y tareas de varios pasos.

Comprensión de imágenes

Preguntas y respuestas sobre capturas, recibos y gráficos; en nuestras pruebas leyó con precisión el texto de una imagen. Envía las imágenes en base64 o como enlaces públicos.

Respuestas rápidas, solo el resultado

Con reasoning_effort: "minimal" suele saltarse el razonamiento (8 de 10 llamadas en nuestras pruebas), lo que conviene a tareas sencillas donde solo necesitas la respuesta, con menos tokens de salida.

Cómo elegir

Elige Pro cuando necesites el razonamiento, la programación y el trabajo con agentes del modelo insignia de la serie Doubao Seed 2.1; elige Turbo para el chat diario, trabajos de gran volumen o cuando el precio unitario importe más: cuesta aproximadamente la mitad por token y guarda en caché automáticamente un prefijo largo repetido. Ambos pertenecen a la familia Doubao Seed 2.1, así que cambiar es solo el campo model.

Preguntas frecuentes

¿Puedo desactivar el razonamiento?
Normalmente sí, pero no está garantizado. Con reasoning_effort: "minimal" el modelo suele responder directamente: en nuestras pruebas 8 de 10 llamadas se saltaron el razonamiento y las otras 2 siguieron devolviéndolo. thinking: {"type": "disabled"} no tiene efecto en este modelo. Si no lo indicas, el modelo piensa primero incluso ante peticiones triviales (un saludo de cinco palabras usó entre 362 y 802 tokens en nuestras pruebas), y los tokens de razonamiento se facturan a la tarifa de salida dentro de usage.completion_tokens.
¿max_tokens limita la salida?
No. max_tokens se acepta pero no corta la salida (con max_tokens 100, un saludo de cinco palabras siguió produciendo entre 362 y 802 tokens en nuestras pruebas), y se factura por los tokens reales de usage. Para respuestas cortas, pide brevedad en el prompt; reasoning_effort: "minimal" también suele ayudar.
¿Admite caché de prompts?
Con cache_control {"type": "ephemeral"} en una parte del contenido, un prefijo largo repetido puede acertar en la caché: en nuestras pruebas los 9.827 tokens de entrada de la segunda llamada quedaron en caché y esa parte se liquidó a la tarifa de caché. Sin la marca no vimos aciertos. Si acierta o no lo decide el proveedor, y la facturación sigue el usage devuelto. Si quieres caché automática, elige Turbo.
¿Qué debo saber sobre las respuestas largas?
El modelo piensa primero, y una respuesta de un párrafo tardó 50-90 segundos en nuestras pruebas. Para salidas largas o llamadas sensibles a la latencia usa stream=true: el razonamiento llega en delta.reasoning_content y la respuesta en delta.content, mientras que una petición sin streaming que espera demasiado puede cortarse.
¿Se cobran las llamadas fallidas?
No. Solo se liquidan, según el uso real, las llamadas que responden con normalidad; los errores del proveedor y los tiempos de espera agotados nunca tocan tu saldo.

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