Doubao Seed 2.0 - 전체 API 레퍼런스

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Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

채팅 모델 이름 - `doubao-seed-2.0-pro`: 플래그십 버전, 종합 능력 최강, 복잡한 추론 및 고품질 생성에 적합 - `doubao-seed-2.0-lite`: 경량 버전, 더 빠른 속도, 높은 가성비 - `doubao-seed-2.0-mini`: 초고속 버전, 가장 빠른 응답, 간단한 작업에 적합 - `doubao-seed-2.0-code`: 코드 전용 버전, 코드 생성 및 이해에 최적화

"doubao-seed-2.0-pro"

채팅 메시지 목록, 다중 턴 대화 및 멀티모달 입력 (텍스트, 이미지, 비디오) 지원

[
  {
    "role": "user",
    "content": [
      null
    ],
    "reasoning_content": "string",
    "tool_calls": [
      {
        "id": "string",
        "type": "function",
        "function": {
          "name": null,
          "arguments": null
        }
      }
    ],
    "tool_call_id": "string"
  }
]

모델의 심층 사고 모드 활성화 여부 제어 모델에 따라 지원 여부 및 기본값이 다릅니다

{
  "type": "enabled"
}

응답 내용의 스트리밍 반환 여부 - `false`: 모델이 모든 내용을 생성한 후 한 번에 결과 반환 - `true`: SSE 프로토콜에 따라 모델 생성 내용을 청크 단위로 반환하며, `data: [DONE]` 메시지로 종료. stream이 true일 때 stream_options 필드를 설정하여 토큰 사용량 통계를 받을 수 있습니다

false

스트리밍 응답 옵션. stream이 true일 때 이 필드를 설정할 수 있습니다

{
  "include_usage": true,
  "chunk_include_usage": false
}

모델 응답 최대 길이 (토큰 단위) **참고**: - 모델 응답에는 사고 체인 내용이 포함되지 않습니다 (모델 응답 = 모델 출력 - 모델 사고 체인) - 출력 토큰의 총 길이는 모델의 컨텍스트 길이 제한을 받습니다 - max_completion_tokens와 동시에 설정할 수 없습니다

4096

모델 출력의 최대 길이 제어, 모델 응답과 사고 체인 내용 길이 포함 (토큰 단위) **설명**: - 값 범위: [0, 65536] - 설정 시 max_tokens 기본값이 무효화되며, 모델이 필요에 따라 내용 (응답 및 사고 체인)을 출력하다가 이 값에 도달하면 중단 - max_tokens와 동시에 설정할 수 없습니다 - 심층 사고 모드 활성화 시 이 매개변수 사용을 권장합니다

16384

샘플링 온도, 출력의 무작위성 제어 **설명**: - 값 범위: [0, 2] - 낮은 값 (예: 0.2): 더 확정적이고 집중된 출력 - 높은 값 (예: 0.8): 더 무작위적이고 창의적인 출력 - 값이 0이면 모델은 로그 확률이 가장 높은 하나의 토큰만 고려 - temperature 또는 top_p 중 하나만 조정하는 것을 권장합니다

0.7

핵 샘플링 확률 임계값 **설명**: - 값 범위: [0, 1] - 모델은 확률 질량이 top_p 이내인 토큰 결과를 고려 - 0.1은 확률 질량 상위 10%의 토큰만 고려함을 의미 - 값이 클수록 생성의 무작위성이 높아지고, 값이 작을수록 확정성이 높아짐 - temperature 또는 top_p 중 하나만 조정하는 것을 권장합니다

0.9

모델이 stop 필드에 지정된 문자열을 만나면 생성을 중단하며, 해당 단어 자체는 출력되지 않습니다. 최대 4개의 문자열 지원 **참고**: 심층 사고 모델은 이 필드를 지원하지 않습니다

[
  "hello",
  "weather"
]

사고의 작업량을 제한하여, 사고 깊이를 줄이면 속도가 향상되고 사고에 소비되는 토큰이 줄어듭니다 - `minimal`: 사고 비활성화, 직접 답변 - `low`: 경량 사고, 빠른 응답 중심 - `medium`: 균형 모드, 속도와 깊이 모두 고려 - `high`: 심층 분석, 복잡한 문제 처리

"medium"

모델 응답 형식 지정 세 가지 형식 지원: text (기본값), json_object, json_schema

{
  "type": "text",
  "json_schema": {
    "name": "string",
    "description": "string",
    "schema": {},
    "strict": false
  }
}

빈도 페널티 계수 **설명**: - 값 범위: [-2.0, 2.0] - 양수일 때, 텍스트에서 새 토큰의 출현 빈도에 따라 페널티를 부여하여 모델이 동일한 내용을 반복할 가능성을 줄임

0

존재 페널티 계수 **설명**: - 값 범위: [-2.0, 2.0] - 양수일 때, 새 토큰이 현재까지 텍스트에 나타났는지 여부에 따라 페널티를 부여하여 모델이 새로운 주제를 다룰 가능성을 높임

0

출력 토큰의 로그 확률 반환 여부 - `false`: 로그 확률 정보를 반환하지 않음 - `true`: 메시지 내용의 각 출력 토큰에 대한 로그 확률 반환 **참고**: 심층 사고 모델은 이 필드를 지원하지 않습니다

false

각 출력 토큰 위치에서 반환할 가능성이 가장 높은 토큰 수 지정, 각 토큰에는 관련 로그 확률이 포함 - 값 범위: [0, 20] - logprobs가 true일 때만 설정 가능 **참고**: 심층 사고 모델은 이 필드를 지원하지 않습니다

0

지정된 토큰이 모델 출력 내용에 나타날 확률 조정 **설명**: - map을 받으며, 키는 어휘의 토큰 ID, 값은 편향값 - 편향값 범위: [-100, 100] - -1은 선택 가능성을 줄이고, 1은 선택 가능성을 높임 - -100은 해당 토큰 선택을 완전히 금지하고, 100은 해당 토큰만 선택 가능하게 함 **참고**: 심층 사고 모델은 이 필드를 지원하지 않습니다

{}

호출할 도구 목록, 모델 반환 정보에 도구 호출 요청이 포함될 수 있습니다

[
  {
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "string",
      "description": "string",
      "parameters": {}
    }
  }
]

이번 요청에서 모델 반환에 여러 호출 대기 도구를 포함할 수 있는지 여부 - `true`: 여러 호출 대기 도구 반환 허용 - `false`: 반환되는 호출 대기 도구 수 <= 1

true

이번 요청에서 모델 반환 정보에 호출 대기 도구가 있는지 여부 **문자열 모드**: - `none`: 모델 반환 정보에 호출 대기 도구를 포함하지 않음 - `required`: 모델 반환 정보에 반드시 호출 대기 도구를 포함 - `auto`: 모델이 반환 정보에 호출 대기 도구 포함 여부를 자체 판단 (도구 존재 시 기본값) **객체 모드**: 호출할 도구의 범위 지정