Skip to main content
POST
Chat completion with Seed 2.1 Turbo
Используйте Playground справа: поместите Bearer sk-your-api-key в Authorization. В примере по умолчанию deep thinking отключен (thinking.disabled), поэтому при первой отправке вы получите быстрый ответ.
У модели deep thinking включен по умолчанию — даже на простые вопросы сначала уходят сотни reasoning tokens. Во время отладки сохраняйте "thinking": {"type": "disabled"} из примера; переключайтесь на reasoning_effort (low / medium / high), когда вам действительно нужно reasoning. Возможности, тарификация и кэширование описаны в Обзор Seed 2.1 Turbo.
  • При включенном thinking оставляйте запас max_tokens (reasoning учитывается в бюджете вывода) — рекомендуется 3000+
  • Опечатка в названии модели возвращает 503 (нет доступного канала), а не 404

Краткая справка по параметрам

Ключевые моменты ответа

  • При включённом рассуждении choices[0].message содержит reasoning_content (полный текст рассуждения) помимо content
  • Расход на рассуждение: usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens
  • Неявные попадания в кэш: usage.prompt_tokens_details.cached_tokens (повторяющийся длинный префикс попадает в кэш со 2-го запроса)

Авторизации

Authorization
string
header
обязательно

API Key from the APIYI console

Тело

application/json
model
enum<string>
по умолчанию:dola-seed-2-1-turbo-260628
обязательно

Model ID, fixed to dola-seed-2-1-turbo-260628

Доступные опции:
dola-seed-2-1-turbo-260628
messages
object[]
обязательно

Conversation messages, standard OpenAI format

max_tokens
integer
по умолчанию:500

Max output tokens. Reasoning counts against this too - give it headroom (e.g. 2000+) when thinking is on

thinking
object

Deep-thinking switch. ON by default; pass {"type": "disabled"} to turn it off and cut latency and output tokens sharply

reasoning_effort
enum<string>

Thinking depth tier (do not combine with thinking.disabled). Measured: low ~226, high ~960 reasoning tokens

Доступные опции:
low,
medium,
high
stream
boolean
по умолчанию:false

Stream via SSE. Combine with stream_options.include_usage to get usage in the final chunk

temperature
number

Sampling temperature

response_format
object

Structured output. Supports {"type": "json_schema", "json_schema": {name, strict, schema}}

tools
object[]

Function-calling tool list, standard OpenAI format

Ответ

Chat completion succeeded

id
string

Request ID

model
string
choices
object[]

Completion results. Besides content, message carries reasoning_content when thinking is on

usage
object

Usage. completion_tokens_details.reasoning_tokens = thinking spend; prompt_tokens_details.cached_tokens = implicit cache hits