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Doubao Seed 2.1 Pro

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모델 타입 Pro Turbo

Doubao Seed 2.1 Pro는 ByteDance Doubao Seed 2.1 시리즈의 플래그십 모델로, 추론, 코딩, 에이전트 작업을 위해 만들어졌고 이미지 입력도 지원합니다. 기본적으로 먼저 생각한 뒤 답하며 추론 과정은 reasoning_content로 반환됩니다. reasoning_effort: "minimal"을 보내면 대개 생각을 건너뛰고 바로 답합니다(측정 결과 10번 중 8번, 보장되지는 않음). 도구 호출, JSON 출력, 스트리밍을 지원하며, 이미지는 base64나 공개 링크로 보낼 수 있습니다. OpenAI 호환이므로 model을 doubao-seed-2-1-pro로 지정하면 되며, 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않습니다.

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소개: Doubao Seed 2.1 Pro

Doubao Seed 2.1 Pro는 ByteDance Doubao Seed 2.1 시리즈의 플래그십 모델로, NezhaGate에서 OpenAI 호환 API로 제공합니다. 추론, 코딩, 에이전트 작업을 위한 모델이며 이미지 입력도 지원합니다. 기본적으로 먼저 생각한 뒤 답하며, 추론 과정은 message.reasoning_content로, 답변은 content로 반환됩니다. reasoning_effort: "minimal"을 보내면 대개 생각을 건너뛰고 바로 답하지만, 매번 그렇지는 않습니다. 도구 호출, JSON 출력, 스트리밍을 지원합니다. model을 doubao-seed-2-1-pro로 지정하면 바로 쓸 수 있으며, 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않습니다.

활용 사례

복잡한 추론과 수학

기본적으로 먼저 생각한 뒤 답하므로 여러 단계의 추론, 수학, 논리 문제에 알맞습니다. 추론 과정은 reasoning_content에서 확인할 수 있습니다.

코드와 에이전트

OpenAI 형식의 tools / tool_calls와 JSON 출력을 지원해 여러 에이전트 프레임워크에서 검색, 함수 호출, 여러 단계의 작업에 쓸 수 있습니다.

이미지 이해

스크린샷, 영수증, 차트를 읽고 질문에 답합니다. 측정해 보니 이미지 속 글자를 정확하게 읽었습니다. 이미지는 base64나 공개 링크로 보낼 수 있습니다.

결과만 필요한 빠른 답변

reasoning_effort: "minimal"을 보내면 대개 생각을 건너뛰므로(측정해 보니 10번 중 8번), 답만 필요한 간단한 작업에 알맞고 출력 토큰도 줄어듭니다.

어떻게 고를까

Doubao Seed 2.1 시리즈 플래그십의 추론, 코딩, 에이전트 능력이 필요하다면 Pro를, 일상 대화나 대량 작업처럼 단가가 중요하면 Turbo를 고르세요. Turbo는 단가가 Pro의 약 절반이고 반복되는 긴 접두어를 자동으로 캐시합니다. 두 모델 모두 Doubao Seed 2.1 제품군이라 model 필드만 바꾸면 전환됩니다.

자주 묻는 질문

생각을 끌 수 있나요?

대개는 가능하지만 보장되지는 않습니다. reasoning_effort: "minimal"을 보내면 대부분 바로 답하며, 측정해 보니 10번 중 8번은 생각하지 않았고 나머지 2번은 추론 내용을 반환했습니다. thinking: {"type": "disabled"}는 이 모델에서 효과가 없습니다. 지정하지 않으면 아주 간단한 질문에도 먼저 생각한 뒤 답하며(측정해 보니 다섯 단어짜리 인사에 362~802 토큰), 추론 토큰은 usage.completion_tokens 안에서 출력 단가로 과금됩니다.

max_tokens로 출력을 제한할 수 있나요?

아니요. max_tokens는 보낼 수 있지만 출력이 잘리지 않습니다(측정해 보니 100으로 지정해도 다섯 단어짜리 인사에 362~802 토큰이 출력되었습니다). 요금은 usage에 나온 실제 토큰 수로 정산됩니다. 짧은 답이 필요하면 프롬프트에서 간결하게 답하라고 요청하세요. reasoning_effort: "minimal"도 대개 출력을 줄여 줍니다.

프롬프트 캐싱을 지원하나요?

콘텐츠 파트에 cache_control {"type": "ephemeral"}을 붙이면 반복되는 긴 접두어가 캐시에 적중할 수 있습니다. 측정해 보니 두 번째 호출의 입력 9,827 토큰이 모두 캐시되었고, 그 부분은 캐시 단가로 정산되었습니다. 표시가 없을 때는 적중하지 않았습니다. 적중 여부는 업스트림이 정하고 과금은 반환된 usage를 따릅니다. 자동 캐싱이 필요하면 Turbo를 고르세요.

긴 답변에서 주의할 점은?

모델이 먼저 생각하기 때문에 측정해 보니 한 단락짜리 답변에 50~90초가 걸렸습니다. 긴 출력이나 응답 시간이 중요한 호출에는 stream=true를 쓰세요. 추론은 delta.reasoning_content로, 답변은 delta.content로 흘러나오며, 스트리밍하지 않는 요청은 너무 오래 기다리면 중단될 수 있습니다.

실패한 호출에도 과금되나요?

아니요. 정상적으로 응답한 호출만 실제 사용량으로 정산합니다. 업스트림 오류와 타임아웃은 잔액에 전혀 영향을 주지 않습니다.

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