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Seed 2.1 Turbo(dola-seed-2-1-turbo-260628)是字节跳动 Seed 团队于 2026 年 6 月 23 日发布的高频生产型文本模型(BytePlus 产品名 Dola-Seed-2.1-turbo),主打低成本、低延迟的企业级高并发场景,家族标称 256K 上下文。API易已完成双端点全量实测(15/15 用例通过),Chat Completions 与 Responses 均可直接调用。
API易已接入 Seed 2.1 Turbo:模型名 dola-seed-2-1-turbo-260628default / svip 分组可用。与多数模型不同的是——该模型默认开启深度思考,对延迟和成本敏感的场景请显式传 thinking: {"type": "disabled"} 关闭(详见下方「深度思考控制」)。

核心优势

生产级性价比

输入 $0.50、输出 $2.50 每 1M tokens,是同代 Seed 2.1 Pro 的一半价格,适合高频调用。

双端点原生支持

Chat Completions 与 Responses 均为原生适配:Responses 端事件流、reasoning item、多轮 previous_response_id 全部可用。

深度思考可控

thinking 开关 + reasoning_effort 分档(low/high 实测思考量差 4 倍),按任务精确控制思考成本。

双层缓存降本

隐式缓存自动命中(第 2 次请求即生效);Responses 端显式缓存链式调用可整轮命中、延迟约减半。

模型信息

实测能力矩阵

以下为 API易 2026 年 7 月 21 日的实测结果(官方能力声明 vs 实际表现):

定价

价格说明:思考(reasoning)内容按输出 tokens 正常计费——这也是为什么建议按需控制思考深度。叠加充值加赠后实际成本更低,详见 充值优惠

深度思考控制

这是使用本模型最重要的一件事:默认开启深度思考,即使一句话的简单问题也会先输出数百 tokens 的思考内容。实测一句话自我介绍消耗 444 输出 tokens(其中思考 409),非流式总耗时 7–19 秒。
对延迟或成本敏感的场景(客服、高频短问答、批量处理),请显式传 "thinking": {"type": "disabled"}。实测关闭后 reasoning tokens 归零,响应显著加快。

三种思考档位实测

max_output_tokens 要给足:思考内容计入输出配额。Responses 端配额太小时会被思考吃满,返回 status: "incomplete"reason: length)且正文为空——看起来像没输出,其实是配额问题。建议 1500 起步,开 high 档给 4000+。

缓存降本

模型支持两层缓存,机制不同,注意区分:

隐式缓存(自动,两端点均有)

无需任何参数,相同长前缀(如固定的 system prompt)第 2 次请求即自动命中。实测约 2,600 tokens 的 system prompt,第 2/3 次请求 cached_tokens 达 2,360。命中量可在响应 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens(Chat)或 usage.input_tokens_details.cached_tokens(Responses)中查看。

显式缓存(仅 Responses,需链式调用)

显式缓存的正确姿势是 caching: {"type": "enabled"} 配合 previous_response_id 链式调用:第 2 轮携带上一轮响应 id 时,上一轮全部上下文整体命中(实测 7,873 tokens 全量命中,耗时从 8 秒降到 4 秒)。
只开 enabled 不链式会两头落空:实测开启 caching.enabled 后,如果不走 previous_response_id、只是重复相同前缀,cached_tokens 恒为 0——连隐式缓存的前缀命中也没有了。要么不传 caching 参数吃隐式缓存,要么开 enabled 并严格链式调用。

调用示例

Chat Completions

Responses(原生多轮 + 显式缓存)

最佳实践

  1. 默认关思考,按需开启:把 thinking: {"type": "disabled"} 作为基线配置,只在复杂推理任务上换成 reasoning_effort 分档,避免为简单问题支付思考成本。
  2. max_output_tokens 给足余量:开思考时建议 3000+,high 档 4000+,防止正文被思考挤掉。
  3. 固定 system prompt 放最前:隐式缓存按前缀匹配,把不变的内容放消息最前面,第 2 次请求起自动省钱。
  4. 多轮对话用 Responses 链式previous_response_id 免去重发历史消息,叠加显式缓存后长上下文多轮的成本与延迟都显著下降。
  5. 错误处理留意 503:模型名拼写错误或分组无权限时返回 503(无可用渠道),不是 OpenAI 惯例的 404,重试逻辑请勿按 404 判断。

常见问题

因为模型默认开启深度思考。一句话问题也会先生成数百 tokens 的思考内容(实测约 400),既慢又费钱。在请求体加 "thinking": {"type": "disabled"} 即可关闭,实测关闭后思考 tokens 归零。
max_output_tokens 太小,配额被思考内容吃满了(incomplete_details.reasonlength)。把配额提到 1500 以上,或关闭/调低思考档位。
单轮或自管历史的场景用 Chat Completions(生态兼容最广);多轮对话、需要显式缓存、或要用 MCP 工具的场景用 Responses——显式缓存和 MCP 仅 Responses 端支持。
显式缓存必须链式调用:第 2 轮起携带上一轮的 previous_response_id 才会命中。只开 caching.enabled 而每次独立发请求不会命中——而且此时连隐式前缀缓存也不生效。若不想改造成链式,直接去掉 caching 参数用隐式缓存即可。
官方能力图声明 Responses API 支持 MCP 工具。API易本轮实测未覆盖 MCP 场景(需外部 MCP server),如有需求建议小流量验证后再上生产。
先检查模型名拼写。该模型对不存在的模型名返回 503「无可用渠道」而非 404,模型名正确但仍 503 时再考虑分组权限(本模型需 defaultsvip 分组)或联系客服。

相关资源

Chat 在线调试

在 Playground 中直接调试 Chat Completions 端点

Responses 在线调试

在 Playground 中直接调试 Responses 端点

模型信息

查看所有可用模型及分组

API 基础手册

查看完整的 API 使用指南