隱藏式思維鏈邏輯
模型會在回應前生成內部推理軌跡以驗證邏輯，大幅降低多步驟數學與法律查詢中的幻覺。
Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250615)
Doubao Seed 1.6 Thinking API 將頂尖邏輯能力與 256k 上下文帶入您的工作流程。此 API 由 ByteDance 打造，運用隱藏式思維鏈推理，以精準且具成本效益的方式解決複雜的 STEM 與程式設計問題，適用於 GPTProto.com。
API 呼叫範例
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "doubao-seed-1-6-thinking-250615",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Doubao Seed 1.6 Thinking 250615 pricing
Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 15% below official rates.
你的用量
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GPTProto 在官方價基礎上提供模型折扣（約 10–30% off），再疊加儲值贈送額度——每單位都比直連更划算。
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Doubao Seed 1.6 Thinking API 功能
1.6 Seed 版本為進階 AI 開發提供的卓越技術能力。
MATH 基準測試得分 92.5%
模型專為奧林匹亞級數學調校，能以精準的教學方式，在 AIME 與 AMC 等級的題目中維持高準確率。
256k 長上下文處理
透過 256,000 個 token 的上下文視窗處理大型程式碼儲存庫或 100 頁文件，非常適合深度架構編碼與複雜資料擷取。
具成本效益的代理式規劃
以專有模型十分之一的成本，將高階目標分解為工具呼叫，成為多步驟代理式工作流程的理想核心。
Doubao Seed 1.6 Thinking API 常見問題
關於 1.6 seed thinking 模型功能、定價與整合的常見問題。
為什麼要使用 Doubao Seed 1.6 Thinking API 進行程式編寫？
Doubao Seed 1.6 Thinking API 在架構設計與程式編寫任務方面表現出色。不同於精簡版模型，它能夠重構大型程式碼儲存庫、找出分散式系統中細微的邊界案例，並以 94.2% 的 HumanEval 成功率，為複雜邏輯撰寫單元測試。其內部推理能力讓它能在撰寫程式碼前先規劃程式結構，確保多檔案軟體工程專案具備更高的教學準確性並減少錯誤。
Doubao Seed 1.6 Thinking API 的定價方式為何？
Doubao Seed 1.6 Thinking API 的價格極具競爭力，輸入代幣的費用為每 1M 個 $0.15，輸出代幣的費用為每 1M 個 $0.60。請注意，系統會根據輸出總量計費，其中包括「思考」階段產生的隱藏推理代幣。即使如此，其成本仍約為 o1-preview 等同類高推理模型的 1/10，能為企業級代理節省大量費用。
此 1.6 seed 模型的上下文視窗有多大？
此模型具備 256,000 個代幣的上下文視窗，能夠處理海量資料集。它非常適合從雜亂、超過 100 頁的法律或財務文件中擷取結構化實體，尤其適用於需要依賴上下文進行解讀的情境。高容量上下文可確保模型在極長的對話或大型程式碼庫稽核期間維持連貫性並「記住」細節，而不會失去邏輯脈絡。
Doubao Seed 1.6 Thinking API 是否相容於 OpenAI？
是的，Doubao Seed 1.6 Thinking API 完全相容於 OpenAI。開發人員只需在現有的 SDK 設定中替換基礎 URL 和模型名稱，即可輕鬆遷移。它支援 temperature、top_p 和 max_tokens 等標準參數。我們建議將 temperature 設定在 0.7 到 1.0 之間，讓內部思維鏈（Chain-of-Thought）流程能夠探索最佳推理路徑；此外也支援串流，可改善思考階段的使用者體驗。
為什麼 1.6 thinking 模型的延遲較高？
由於模型會在作答前先進行「思考」，其首次代幣延遲時間（TTFT）高於標準模型，通常介於 3 到 10 秒之間。這段延遲源於隱藏的推理階段，模型會在內部驗證邏輯並解決多步驟問題。雖然這對簡單聊天機器人而言不太理想，但對數學證明和複雜科學研究所需的極高準確度來說，這種延遲是必要的取捨。
Doubao Seed 1.6 是否能處理多模態輸入？
是的，Doubao Seed 1.6 Thinking API 支援多模態輸入，包括文字和圖片。這讓它能夠推理視覺資料，例如閱讀複雜圖表或找出架構圖中的錯誤，然後運用其邏輯思考流程提供詳細分析。它尤其擅長在數學或技術指令的上下文中解讀視覺資訊。
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