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Seed 2.1 Turbo(dola-seed-2-1-turbo-260628)是字節跳動 Seed 團隊於 2026 年 6 月 23 日釋出的高頻生產型文本模型(BytePlus 產品名 Dola-Seed-2.1-turbo),主打低成本、低延遲的企業級高併發場景,家族標稱 256K 上下文。API易已完成雙端點全量實測(15/15 用例通過),Chat Completions 與 Responses 均可直接呼叫。
API易已接入 Seed 2.1 Turbo:模型名 dola-seed-2-1-turbo-260628default / svip 分組可用。與多數模型不同的是——該模型預設開啟深度思考,對延遲和成本敏感的場景請顯式傳 thinking: {"type": "disabled"} 關閉(詳見下方「深度思考控制」)。

核心優勢

生產級價效比

輸入 $0.50、輸出 $2.50 每 1M tokens,是同代 Seed 2.1 Pro 的一半價格,適合高頻呼叫。

雙端點原生支援

Chat Completions 與 Responses 均為原生適配:Responses 端事件流、reasoning item、多輪 previous_response_id 全部可用。

深度思考可控

thinking 開關 + reasoning_effort 分檔(low/high 實測思考量差 4 倍),按任務精確控制思考成本。

雙層快取降本

隱式快取自動命中(第 2 次請求即生效);Responses 端顯式快取鏈式呼叫可整輪命中、延遲約減半。

模型資訊

實測能力矩陣

以下為 API易 2026 年 7 月 21 日的實測結果(官方能力宣告 vs 實際表現):

定價

價格說明:思考(reasoning)內容按輸出 tokens 正常計費——這也是為什麼建議按需控制思考深度。疊加充值加贈後實際成本更低,詳見 充值優惠

深度思考控制

這是使用本模型最重要的一件事:預設開啟深度思考,即使一句話的簡單問題也會先輸出數百 tokens 的思考內容。實測一句話自我介紹消耗 444 輸出 tokens(其中思考 409),非流式總耗時 7–19 秒。
對延遲或成本敏感的場景(客服、高頻短問答、批次處理),請顯式傳 "thinking": {"type": "disabled"}。實測關閉後 reasoning tokens 歸零,響應顯著加快。

三種思考檔位實測

max_output_tokens 要給足:思考內容計入輸出配額。Responses 端配額太小時會被思考吃滿,返回 status: "incomplete"reason: length)且正文為空——看起來像沒輸出,其實是配額問題。建議 1500 起步,開 high 檔給 4000+。

快取降本

模型支援兩層快取,機制不同,注意區分:

隱式快取(自動,兩端點均有)

無需任何引數,相同長字首(如固定的 system prompt)第 2 次請求即自動命中。實測約 2,600 tokens 的 system prompt,第 2/3 次請求 cached_tokens 達 2,360。命中量可在響應 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens(Chat)或 usage.input_tokens_details.cached_tokens(Responses)中檢視。

顯式快取(僅 Responses,需鏈式呼叫)

顯式快取的正確姿勢是 caching: {"type": "enabled"} 配合 previous_response_id 鏈式呼叫:第 2 輪攜帶上一輪響應 id 時,上一輪全部上下文整體命中(實測 7,873 tokens 全量命中,耗時從 8 秒降到 4 秒)。
只開 enabled 不鏈式會兩頭落空:實測開啟 caching.enabled 後,如果不走 previous_response_id、只是重複相同字首,cached_tokens 恆為 0——連隱式快取的字首命中也沒有了。要麼不傳 caching 引數吃隱式快取,要麼開 enabled 並嚴格鏈式呼叫。

呼叫示例

Chat Completions

Responses(原生多輪 + 顯式快取)

最佳實踐

  1. 預設關思考,按需開啟:把 thinking: {"type": "disabled"} 作為基線配置,只在複雜推理任務上換成 reasoning_effort 分檔,避免為簡單問題支付思考成本。
  2. max_output_tokens 給足餘量:開思考時建議 3000+,high 檔 4000+,防止正文被思考擠掉。
  3. 固定 system prompt 放最前:隱式快取按字首匹配,把不變的內容放訊息最前面,第 2 次請求起自動省錢。
  4. 多輪對話用 Responses 鏈式previous_response_id 免去重發歷史訊息,疊加顯式快取後長上下文多輪的成本與延遲都顯著下降。
  5. 錯誤處理留意 503:模型名拼寫錯誤或分組無權限時返回 503(無可用渠道),不是 OpenAI 慣例的 404,重試邏輯請勿按 404 判斷。

常見問題

因為模型預設開啟深度思考。一句話問題也會先生成數百 tokens 的思考內容(實測約 400),既慢又費錢。在請求體加 "thinking": {"type": "disabled"} 即可關閉,實測關閉後思考 tokens 歸零。
max_output_tokens 太小,配額被思考內容吃滿了(incomplete_details.reasonlength)。把配額提到 1500 以上,或關閉/調低思考檔位。
單輪或自管歷史的場景用 Chat Completions(生態相容最廣);多輪對話、需要顯式快取、或要用 MCP 工具的場景用 Responses——顯式快取和 MCP 僅 Responses 端支援。
顯式快取必須鏈式呼叫:第 2 輪起攜帶上一輪的 previous_response_id 才會命中。只開 caching.enabled 而每次獨立發請求不會命中——而且此時連隱式字首快取也不生效。若不想改造成鏈式,直接去掉 caching 引數用隱式快取即可。
官方能力圖宣告 Responses API 支援 MCP 工具。API易本輪實測未覆蓋 MCP 場景(需外部 MCP server),如有需求建議小流量驗證後再上生產。
先檢查模型名拼寫。該模型對不存在的模型名返回 503「無可用渠道」而非 404,模型名正確但仍 503 時再考慮分組權限(本模型需 defaultsvip 分組)或聯絡客服。

相關資源

Chat 線上除錯

在 Playground 中直接除錯 Chat Completions 端點

Responses 線上除錯

在 Playground 中直接除錯 Responses 端點

模型資訊

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API 基礎手冊

檢視完整的 API 使用指南