“Doubao API”가 실제로 의미하는 것
Doubao(豆包)는 ByteDance의 소비자용 챗봇입니다. 해외용 앱은 Dola이며, 이전에는 Cici라는 이름으로 제공되었습니다. 두 서비스의 기반에는 ByteDance의 Seed 연구 제품군이 있고, API로 사용할 수 있는 것은 채팅 앱이 아니라 바로 이 제품군입니다. Seed는 텍스트를 담당하고, Seedream은 이미지를 생성하며, Seedance는 동영상을 생성합니다. Volcano Engine(해외 브랜드는 BytePlus)은 이 모든 모델을 호스팅하는 클라우드입니다.
피해야 할 대표적인 오해는 이 모델들을 숫자가 클수록 항상 더 좋은 하나의 순위표로 보는 것입니다. 이들은 서로 비교 가능한 등급이 아니라 서로 다른 작업을 위한 모델입니다. GPT-5와 GPT-4 중 하나를 고르는 방식으로 “Seedance와 Seed 중 어느 쪽이 더 좋은가”를 판단하는 것이 아닙니다. 만들고 있는 서비스의 출력 유형에 맞는 모델을 선택해야 합니다. 이렇게 이해하면 “어떤 Doubao 모델을 호출해야 하지?”라는 질문은 조사 프로젝트가 아니라 간단한 조회 문제가 됩니다.
다음은 GPT Proto가 실제로 호스팅하는 모델 ID에 매핑한 선택표입니다.
| 작업 |
모델 |
출력 |
| 이미지 생성 |
Seedream 5.0(최신), 4.5, 4.0 |
이미지 |
| 동영상 생성 |
Seedance 2.0, 2.0 Fast, 1.5 Pro |
동영상(오디오 포함) |
| 텍스트 / 추론 |
Doubao 1.5 Pro, Seed 1.6 Thinking |
텍스트 |
| 가장 저렴한 텍스트 / 높은 처리량 |
Seed 1.6 Flash |
텍스트 |
| 이미지 이해, OCR |
Doubao 1.5 Vision Pro, Seed 1.6 |
이미지에서 추출한 텍스트 |
이 이름과 관련해 한 가지 주의할 점이 있습니다. 코드에서는 아래 샘플에 표시된 것처럼 전체 모델 ID를 전달해야 합니다. 예를 들어 doubao-seedream-5-0-260128처럼 하이픈과 날짜 접미사를 포함한 정확한 문자열을 사용해야 합니다. 이 긴 문자열이 실제 API 매개변수이고, 위의 짧은 이름은 이 가이드에서 모델을 지칭하기 위한 표현일 뿐입니다.
한 가지 빠진 부분은 코딩입니다. ByteDance는 코딩 특화 모델인 Seed 2.0 Code를 제공하지만 GPT Proto에서는 해당 모델이 지원 중단으로 표시되어 있으므로 추천하지 않겠습니다. 코드 중심 작업에는 현재 가장 가까운 선택지가 Seed 1.6 Thinking이지만, 이 모델은 코드 특화 모델이 아니라 추론 모델입니다. 프로젝트의 핵심이 전용 코딩 모델이라면 다른 곳을 살펴볼 이유가 됩니다. 과장해서 소개하기보다는 이 점을 분명히 말씀드리는 편이 낫습니다.
Volcano Engine을 직접 사용하면 안 될까?
사용할 수 있습니다. ByteDance는 해외 플랫폼도 운영하고 있으며, 중국 외 개발자도 가입할 수 있습니다. 중요한 것은 각 경로에서 감수해야 하는 번거로움이 무엇인지이므로, 네 가지 경로를 살펴보겠습니다.
소비자용 앱인 Dola는 무료지만 API가 아니며, 동영상 생성은 지역 제한이 있고 미국, 캐나다, 호주에서는 앱 자체를 사용할 수 없습니다. VPN과 중국 계정을 조합하는 방법은 앱에서는 작동할 수 있지만 계속 문제가 발생하며, 프로그래밍 방식의 사용에는 아무런 도움이 되지 않습니다. Volcano Engine / BytePlus 직접 사용은 진짜 API이지만 콘솔이 중국어로 설정되어 있고 가입 시 신분증 또는 기업 인증을 요구하며, 별도의 결제 관계를 추가로 관리해야 합니다. 이 가이드에서 사용하는 집계형 엔드포인트는 하나의 키, 하나의 기본 URL, OpenAI 스타일 호출을 제공하고 중국 신분증도 필요하지 않습니다. 대신 중간 계층을 신뢰해야 하므로, 실제 운영에 연결하기 전 가동 시간과 요금제를 확인해야 합니다.
요약하면, 오늘 당장 코드에서 Seedream이나 Seedance를 호출하려는 경우 집계형 엔드포인트가 두 가지 실질적인 장벽인 신원 확인과 중국어 콘솔을 제거해 줍니다. 다만 요금제를 확인해야 한다는 책임까지 없애 주는 것은 아닙니다. 특히 동영상에서는 이 부분이 대부분의 사용자를 놀라게 합니다.
각 모델의 실제 비용
이미지 — 이미지당 고정 요금
Seedream은 생성된 이미지당 과금되므로 페이지에 표시된 숫자가 실제 지불 금액입니다. 가격은 버전 순서대로 정렬되어 있지 않다는 점에 유의하세요. 4.5가 5.0보다 비싸고, 5.0은 4.0보다 비쌉니다.
| 이미지 모델 |
GPT Proto |
시장 참고가 |
비고 |
| Seedream 5.0 |
$0.0298 |
$0.035 |
최신 모델, 참고가보다 15% 저렴 |
| Seedream 4.5 |
$0.034 |
$0.04 |
세 모델 중 가장 비쌈 |
| Seedream 4.0 |
$0.0255 |
$0.03 |
가장 저렴, 128K 컨텍스트 |
동영상 — 고정 요금이 아닌 설정별 과금
이 부분은 정확히 이해해야 합니다. Seedance 동영상 비용은 클립당 고정 요금이 아니라 해상도, 화면 비율, 길이, 오디오 생성 여부에 따라 달라집니다. 모델 페이지의 대표 가격은 기본 설정을 기준으로 합니다. 더 높은 사양의 설정은 비용이 증가합니다. 실제 한 번의 실행에서는 오디오가 포함된 720p / 16:9 / 5초 클립이 약 $0.605로 계산되어 기본 가격보다 훨씬 높았습니다.
| 설정(Seedance 2.0 fast) |
대략적인 비용 |
| 480p / 1:1 / 4초(기본) |
$0.215 |
| 720p / 16:9 / 5초 / 오디오 켜짐 |
~$0.605 |
두 가지를 기억해야 합니다. 첫째, 여기서 Seedance 2.0은 시장 참고가보다 약 10% 높으며 낮지 않습니다. ByteDance 자체의 Dreamina에서 직접 렌더링하는 것이 더 저렴하다면 그 사실은 맞습니다. API를 사용하는 이유는 더 낮은 표시 가격이 아니라 안정적인 프로그래밍 방식의 액세스와 크레딧 시스템이 없다는 점입니다. 둘째, 비용은 매개변수에 따라 증가하므로 대표 가격만 보고 동영상 하나당 예산을 책정하지 마세요. 실제 설정에 대한 대시보드 예상 비용을 확인해야 합니다.
텍스트 — 토큰 100만 개당
표준 토큰 과금 방식입니다. 가장 저렴한 진입점은 Seed 1.6 Flash이고, 가장 비용이 높은 모델은 Vision Pro 계열입니다.
| 텍스트 모델 |
입력 / 1M |
출력 / 1M |
적합한 용도 |
| Seed 1.6 Flash |
$0.0172 |
$0.1815 |
높은 처리량, 짧은 지연 시간 |
| Doubao 1.5 Pro |
$0.0965 |
$0.2424 |
일반적인 이중 언어 추론 |
| Seed 1.6 Thinking |
$0.0965 |
$0.9706 |
연쇄적 사고 / 수학 |
| Doubao 1.5 Vision Pro |
$0.3641 |
$1.0924 |
문서 비전, OCR |
이 서비스에는 상시 무료 API 요금제가 없습니다. 첫 요청부터 호출당 비용을 지불하므로, 실험을 시작하는 가장 저렴한 방법은 입력 토큰 100만 개당 약 2센트인 Seed 1.6 Flash입니다.
빠른 시작: 키 하나, 두 가지 API 표면
시작하려면 대시보드에서 GPT Proto API 키를 발급받으면 됩니다. 하지만 첫 호출 전에 사용자를 가장 자주 혼란스럽게 하는 한 가지를 알아두세요. API 표면은 두 가지이며, 서로 동일하게 작동하지 않습니다.
텍스트 채팅은 OpenAI와 호환되며 /v1/chat/completions에서 동기 방식으로 작동합니다. 이미지와 동영상은 /api/v3/doubao/…에서 비동기 작업으로 처리됩니다. 요청을 제출하면 결과 ID가 반환되고, 파일이 준비될 때까지 두 번째 엔드포인트를 폴링해야 합니다.
첫 한 시간 동안 사용자를 곤란하게 만드는 부분은 인증 헤더가 두 API에서 동일하지 않다는 점입니다. 채팅 엔드포인트 문서에서는 키를 그대로 전달하지만, 이미지와 동영상 엔드포인트에서는 앞에 “Bearer ”를 붙여야 합니다. 이를 혼동하면 “Invalid signature”라는 401 오류가 발생합니다. 올바르게 구분하면 나머지는 일반적인 HTTP 요청과 같습니다.
텍스트 모델 호출하기(OpenAI 호환)
텍스트 API가 OpenAI 형식을 지원하므로 공식 OpenAI SDK를 그대로 사용하고 기본 URL과 모델, 두 가지만 바꾸면 됩니다. 먼저 문서 형식에 맞춘 cURL 예시를 보고, 다음으로 Python 예시를 살펴보겠습니다.
curl -X POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: YOUR_GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "doubao-seed-1-6-250615",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Who are you?" }
],
"stream": false
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_GPTPROTO_API_KEY",
base_url="https://gptproto.com/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="doubao-seed-1-6-250615", # or doubao-1-5-pro-32k-250115
messages=[{"role": "user", "content": "Who are you?"}],
stream=False,
)
print(resp.choices[0].message.content)
더 강력한 추론이 필요하면 Doubao 1.5 Pro를, 가장 저렴하고 빠른 응답이 필요하면 Seed 1.6 Flash를 사용하세요. 모델 필드를 해당 모델의 ID로 바꾸기만 하면 됩니다. 실제로 만나게 될 오류도 문서에 나와 있습니다. 401 “Invalid signature”(키가 잘못되었거나 헤더가 잘못됨), 403 “Insufficient balance”(크레딧 부족), 503 “Content policy violation”(프롬프트가 차단됨)입니다. 마지막 오류는 중요합니다. 이 엔드포인트에는 콘텐츠 정책이 적용되므로 제한 없는 사용을 전제로 설계해서는 안 됩니다.
Seedream API로 이미지 생성하기
Seedream은 비동기 패턴을 사용합니다. 먼저 POST로 제출한 다음 GET으로 결과를 가져옵니다. 요청 본문은 프롬프트, 크기, 두 개의 불리언 값으로 구성되어 간단합니다.
# 1. Submit the task
curl --request POST \
"https://gptproto.com/api/v3/doubao/doubao-seedream-5-0-260128/text-to-image" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"prompt": "Young woman with auburn hair reading in a rustic coffee shop, warm Edison-bulb light, rain on the window, photorealistic, 8k, 35mm lens, f/1.8",
"size": "2048x2048",
"enable_base64_output": false,
"enable_sync_mode": false
}'
# 2. Poll for the result using the id the submit call returned
curl --request GET \
"https://gptproto.com/api/v3/predictions/YOUR_RESULT_ID/result" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_GPTPROTO_API_KEY"
간단한 폴링 루프를 포함한 Python 방식은 다음과 같습니다.
import time, requests
API_KEY = "YOUR_GPTPROTO_API_KEY"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
# 1. Submit
submit = requests.post(
"https://gptproto.com/api/v3/doubao/doubao-seedream-5-0-260128/text-to-image",
headers=HEADERS,
json={
"prompt": "Young woman reading in a rustic coffee shop, warm Edison-bulb light, 8k",
"size": "2048x2048",
"enable_base64_output": False,
"enable_sync_mode": False,
},
)
result_id = submit.json()["id"] # confirm the exact field name in the docs response
# 2. Poll until the image is ready
while True:
r = requests.get(
f"https://gptproto.com/api/v3/predictions/{result_id}/result",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
)
data = r.json()
if data.get("status") in ("succeeded", "failed"):
break
time.sleep(2)
print(data)
실무적으로 두 가지를 기억하세요. 크기 구분자는 버전마다 다릅니다. Seedream 5.0 예시는 “x”를 사용한 2048x2048 형식이고, 4.x 예시는 별표를 사용한 2048*2048 형식입니다. 따라서 실제로 호출하는 모델의 형식을 그대로 복사하세요. 또한 enable_sync_mode는 폴링을 생략할 수 있는 방법입니다. true로 설정하면 연결을 더 오래 유지하는 대신 응답이 즉시 반환됩니다.
Seedance API로 동영상 생성하기
동영상도 제출 후 폴링하는 동일한 구조를 사용하지만, 본문에는 화면 비율, 길이, 해상도, 오디오 토글, 카메라 고정, 시드 등 더 많은 항목이 포함됩니다. 실무에서 다른 점은 소요 시간입니다. 동영상은 이미지보다 훨씬 오래 걸리므로 폴링 루프가 몇 초가 아니라 한동안 실행될 것을 예상해야 합니다.
# 1. Submit
curl --request POST \
"https://gptproto.com/api/v3/doubao/doubao-seedance-2-0-260128/text-to-video" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"prompt": "Cinematic wide shot of a sun-drenched Maldives beach, friends playing volleyball, turquoise water, 8k, 35mm lens",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 5,
"resolution": "720p",
"generate_audio": true,
"camera_fixed": false,
"seed": -1
}'
# 2. Poll (expect this to take a while for video)
curl --request GET \
"https://gptproto.com/api/v3/predictions/YOUR_RESULT_ID/result" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_GPTPROTO_API_KEY"
비용을 낮추고 더 빠른 결과를 원하며 약간의 완성도 저하를 감수할 수 있다면 Seedance 2.0 Fast를 선택하세요. 최신 모델이 과하다면 Seedance 1.5 Pro를 사용하면 됩니다. 앞서 설명한 가격 규칙도 기억하세요. 길이, 해상도, 오디오가 비용을 결정하므로 오디오가 포함된 5초 720p 클립은 기본 가격이 아니라 약 $0.60에 해당하는 사례입니다.
Doubao API로 실제 구축한 것들
동영상 모델로 생성한 두 가지 결과와 이를 만든 정확한 프롬프트를 소개합니다. 두 결과 모두 위의 동일한 제출 후 폴링 코드를 사용했으며, 프롬프트와 모델 ID만 다릅니다.
F1 방송 수준의 사실감 — Seedance 2.0
Seedance 2.0은 방송 스타일의 사실감과 움직임 표현에 강하며, 참조 이미지의 인물 정체성을 유지할 수도 있습니다. 다음 프롬프트는 이 세 가지 요소를 모두 활용합니다.
Prompt
Ultra-realistic F1 live TV broadcast screenshot, identity preserved exactly from reference image.
Young woman sitting in the VIP paddock / team garage during a Formula 1 race, shown on the official live race broadcast as the girlfriend of an F1 driver. It is the final lap, listening to the team radio through a professional racing headset, watching the garage monitors nervously, leaning forward with one hand near her mouth, proud tense expression.
She wears a fitted white tank top, oversized racing team jacket draped over her shoulders, large black team-radio headset with boom mic, gold jewelry, soft glam makeup. A slim paddock pass hangs from her neck.
Realistic F1 broadcast graphics: “FINAL LAP” banner, lap counter, driver timing tower on the left, small F1-style logo bug, “LIVE” indicator, lower-third identifying her as paddock guest.
Team staff, headsets, garage screens, mechanics blurred around her. Telephoto broadcast camera from across the garage, compression artifacts, digital noise, bright paddock lighting, natural skin texture, no smoothing, 8k.
다중 샷 감정 표현 — Seedance 2.0 Fast
Fast 버전도 연속성과 분위기를 유지하면서 5개 샷으로 구성된 시퀀스를 처리할 수 있습니다. 가이드 상단에 소개한 클립은 다음 프롬프트로 생성했습니다.
Prompt
An extremely frail elderly ballerina, 80s, in a tattered tutu, performs alone on an abandoned theater stage lit only by a single spotlight.
Shot 1: Close-up on her gnarled, arthritic feet sliding into first position on the dusty stage floor, the sound of creaking wood beneath her.
Shot 2: Wide shot — she raises her arms overhead with trembling elegance, spine straightening inch by inch, empty velvet seats stretching into darkness.
Shot 3: Medium shot — she begins to turn, slowly then faster, her tutu catching the light, dust swirling around her ankles like smoke.
Shot 4: Low-angle shot — she launches into a grand jeté, suspended in the air for a breathless moment, face locked in fierce concentration.
Shot 5: She lands, staggers one step, stands perfectly still — chest heaving, tears streaming silently — and takes a deep, solitary bow to no one.
The mood is bittersweet and haunting, soaked in faded glory and unbroken love for a life lived in motion.
모델 자체의 참고 사항에서도 인정하듯이, 빠르고 움직임이 많은 시퀀스에서는 질감의 입자감과 간헐적인 일관성 흔들림이 나타날 수 있습니다. 첫 번째 렌더링이 바로 사용할 수 있다고 가정하기보다는 핵심 장면에는 한두 번의 재시도를 예산에 포함하세요.
텍스트 및 멀티모달 기능 요약
“doubao api”의 채팅 측면 때문에 이 글을 찾았다면, 모델은 다음과 같이 정리할 수 있습니다. Doubao 1.5 Pro는 이중 언어 추론에 적합한 주력 모델이고, Seed 1.6 Flash는 저렴하고 빠른 선택지이며, Vision Pro 계열은 문서를 읽고 OCR을 수행합니다. 모두 위에서 소개한 OpenAI 형식을 지원합니다.
일반적인 최첨단 채팅은 이 플랫폼에서 Doubao가 가장 두각을 나타내는 영역이 아닙니다. 이곳을 사용할 이유는 이미지와 동영상 모델에 있습니다. 또한 코딩 특화 모델인 Seed 2.0 Code는 지원 중단되었으므로 현재 선택지가 아닙니다. 이미지 및 동영상 호출을 하나의 키로 함께 사용하면서 저렴한 이중 언어 추론이 필요할 때 텍스트 모델을 사용하세요. 영어 추론에서 서구권 최첨단 모델을 능가할 것이라고 기대해서는 안 됩니다.
컴플라이언스 및 조달 관련 참고 사항
ByteDance가 TikTok도 소유하고 있기 때문에 Doubao에는 순수한 기술 비교만으로는 놓치기 쉬운 조달 관련 질문이 따릅니다. 이러한 질문을 미리 언급할 필요가 있습니다. 마케팅 콘텐츠, 프로토타입, 내부 도구 등 대부분의 상업적 용도에는 이 모델들이 적합합니다. 하지만 규제 산업, 정부·국방 분야 또는 데이터 거주지가 계약상 고정된 환경에서는 신중하게 평가하거나 서구권 모델을 선택하세요. 일부 구매자는 정책만을 이유로 이 모델을 제외할 수 있으며, 이는 모델 품질에 대한 평가와는 별개로 정당한 판단입니다.
콘텐츠 측면에서는 503 “Content policy violation” 오류를 기억하세요. 이 엔드포인트에는 정책이 적용되며 일부 프롬프트는 거부됩니다. 제한 없는 생성을 전제로 하지 말고 이를 고려해 애플리케이션을 설계해야 합니다.
구축 시작하기
작업에 맞는 모델을 선택하고 해당 모델 페이지에서 요청 형식을 가져오세요. 이미지에는 Seedream 5.0 을, 동영상에는 Seedance 2.0을 사용하면 됩니다. 운영 환경에 연결하기 전, 특히 설정에 따라 비용이 달라지는 동영상의 경우 모델 페이지 에서 최신 요금을 확인하세요.
API가 아니라 Doubao의 제품 자체에 관한 내용, 즉 앱의 정체, ChatGPT와의 비교, 실제 사용 경험을 알고 싶었다면 별도의 글을 참고하세요. 전체 Doubao AI 리뷰를 확인해 보시기 바랍니다.
