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-260628,default / 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。三種思考檔位實測
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)。
呼叫示例
Chat Completions
Responses(原生多輪 + 顯式快取)
最佳實踐
- 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。 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。- 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。
- 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。 - 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
為什麼簡單問題響應也很慢、tokens 消耗很高?
為什麼簡單問題響應也很慢、tokens 消耗很高?
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。Responses 返回 incomplete、正文是空的,怎麼回事?
Responses 返回 incomplete、正文是空的,怎麼回事?
max_output_tokens 太小,配額被思考內容吃滿了(incomplete_details.reason 為 length)。把配額提到 1500 以上,或關閉/調低思考檔位。Chat Completions 和 Responses 怎麼選?
Chat Completions 和 Responses 怎麼選?
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。
開了顯式快取為什麼 cached_tokens 一直是 0?
開了顯式快取為什麼 cached_tokens 一直是 0?
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。支援 MCP 嗎?
支援 MCP 嗎?
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。
請求報 503 是服務掛了嗎?
請求報 503 是服務掛了嗎?
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
default 或 svip 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
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