> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.evolink.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Doubao Seed 2.0 - Vollstaendige API-Referenz > - Doubao Seed 2.0 Modelle im OpenAI-SDK-Format aufrufen - Synchroner Verarbeitungsmodus, Echtzeit-Antwort - **Text-Chat**: Einzel- oder Mehrrundenkonversation mit Kontext - **System-Prompts**: KI-Rolle und -Verhalten anpassen - **Multimodale Eingabe**: Unterstuetzung fuer Text + Bild + Video gemischte Eingabe - **Tiefes Denken**: Unterstuetzung fuer Chain-of-Thought-Modus fuer tiefes Reasoning - **Tool Calling**: Function-Calling-Unterstuetzung - **Strukturierte Ausgabe**: Unterstuetzung fuer JSON Object / JSON Schema Formatausgabe - Schnelleinstieg? Siehe [Schnellstart-Dokumentation](./doubao-seed-2.0-quickstart) **BaseURL**: Die Standard-BaseURL ist `https://direct.evolink.ai` und bietet bessere Unterstützung für Textmodelle sowie persistente Verbindungen. `https://api.evolink.ai` ist der primäre Endpunkt für multimodale Dienste und dient bei Textmodellen als Ausweichadresse. ## OpenAPI ````yaml de/api-manual/language-series/doubao-seed-2.0/doubao-seed-2.0-reference.json POST /v1/chat/completions openapi: 3.1.0 info: title: Doubao Seed 2.0 Vollstaendige API-Referenz description: >- Vollstaendige API-Referenz fuer die Doubao Seed 2.0 Chat-Schnittstelle, einschliesslich aller Parameter und erweiterten Funktionen license: name: MIT version: 1.0.0 servers: - url: https://direct.evolink.ai description: Produktion (empfohlen) - url: https://api.evolink.ai description: Alternative URL security: - bearerAuth: [] tags: - name: Chat-Generierung description: KI-Chat-Generierung zugehoerige APIs paths: /v1/chat/completions: post: tags: - Chat-Generierung summary: Doubao Seed 2.0 Chat-Schnittstelle description: >- - Doubao Seed 2.0 Modelle im OpenAI-SDK-Format aufrufen - Synchroner Verarbeitungsmodus, Echtzeit-Antwort - **Text-Chat**: Einzel- oder Mehrrundenkonversation mit Kontext - **System-Prompts**: KI-Rolle und -Verhalten anpassen - **Multimodale Eingabe**: Unterstuetzung fuer Text + Bild + Video gemischte Eingabe - **Tiefes Denken**: Unterstuetzung fuer Chain-of-Thought-Modus fuer tiefes Reasoning - **Tool Calling**: Function-Calling-Unterstuetzung - **Strukturierte Ausgabe**: Unterstuetzung fuer JSON Object / JSON Schema Formatausgabe - Schnelleinstieg? Siehe [Schnellstart-Dokumentation](./doubao-seed-2.0-quickstart) operationId: createChatCompletionDoubaoSeed20 requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest' examples: simple_text: summary: Einzelrunden-Text-Chat value: model: doubao-seed-2.0-pro messages: - role: user content: Bitte stellen Sie sich vor multi_turn: summary: Mehrrunden-Konversation (Kontextverstaendnis) value: model: doubao-seed-2.0-pro messages: - role: user content: Was ist Python? - role: assistant content: Python ist eine hoehere Programmiersprache... - role: user content: Was sind die Vorteile? system_prompt: summary: System-Prompt verwenden value: model: doubao-seed-2.0-pro messages: - role: system content: >- Sie sind ein professioneller Python-Programmierassistent, der Fragen praegnant beantwortet. - role: user content: Wie liest man eine Datei? vision: summary: Multimodale Eingabe (Text + Bild) value: model: doubao-seed-2.0-pro messages: - role: user content: - type: text text: >- Bitte beschreiben Sie die Szene und die Hauptelemente in diesem Bild ausfuehrlich. - type: image_url image_url: url: https://example.com/image.png thinking_mode: summary: Tiefes-Denken-Modus aktivieren value: model: doubao-seed-2.0-pro messages: - role: user content: >- Beweisen Sie, dass die Quadratwurzel von 2 irrational ist thinking: type: enabled max_completion_tokens: 16384 code_generation: summary: Code-Spezialmodell verwenden value: model: doubao-seed-2.0-code messages: - role: system content: Sie sind ein fortgeschrittener Programmierassistent. - role: user content: Implementieren Sie einen Quicksort-Algorithmus in Python responses: '200': description: Chat-Generierung erfolgreich content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse' '400': description: Ungueltige Anfrageparameter content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 400 message: Invalid request parameters type: invalid_request_error '401': description: Nicht authentifiziert, Token ungueltig oder abgelaufen content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 401 message: Invalid or expired token type: authentication_error '402': description: Unzureichendes Kontingent, Aufladung erforderlich content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 402 message: Insufficient quota type: insufficient_quota_error fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/billing '403': description: Kein Zugriff erlaubt content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 403 message: Access denied for this model type: permission_error param: model '404': description: Ressource nicht gefunden content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 404 message: Specified model not found type: not_found_error param: model fallback_suggestion: doubao-seed-2.0-pro '413': description: Anfrage zu gross content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 413 message: Image file too large type: request_too_large_error param: content fallback_suggestion: compress image to under 10MB '429': description: Anfragelimit ueberschritten content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 429 message: Rate limit exceeded type: rate_limit_error fallback_suggestion: retry after 60 seconds '500': description: Interner Serverfehler content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 500 message: Internal server error type: internal_server_error fallback_suggestion: try again later '502': description: Upstream-Dienstfehler content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 502 message: Upstream AI service unavailable type: upstream_error fallback_suggestion: try different model '503': description: Dienst voruebergehend nicht verfuegbar content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 503 message: Service temporarily unavailable type: service_unavailable_error fallback_suggestion: retry after 30 seconds components: schemas: ChatCompletionRequest: type: object required: - model - messages properties: model: type: string description: >- Chat-Modellname - `doubao-seed-2.0-pro`: Flaggschiff-Version, staerkste Gesamtleistung, geeignet fuer komplexes Reasoning und hochwertige Generierung - `doubao-seed-2.0-lite`: Leichtversion, schneller, gutes Preis-Leistungs-Verhaeltnis - `doubao-seed-2.0-mini`: Ultraschnelle Version, schnellste Antwort, geeignet fuer einfache Aufgaben - `doubao-seed-2.0-code`: Code-Spezialversion, optimiert fuer Codegenerierung und -verstaendnis enum: - doubao-seed-2.0-pro - doubao-seed-2.0-lite - doubao-seed-2.0-mini - doubao-seed-2.0-code default: doubao-seed-2.0-pro example: doubao-seed-2.0-pro messages: type: array description: >- Chat-Nachrichtenliste, unterstuetzt Mehrrunden-Konversation und multimodale Eingabe (Text, Bild, Video) items: $ref: '#/components/schemas/Message' minItems: 1 thinking: type: object description: |- Steuert, ob das Modell den Tiefes-Denken-Modus aktiviert Ob und welcher Standardwert gilt, haengt vom jeweiligen Modell ab properties: type: type: string description: >- Denkmodus - `enabled`: Denkmodus aktiviert, Modell denkt zuerst und antwortet dann - `disabled`: Denkmodus deaktiviert, Modell antwortet direkt ohne zu denken - `auto`: Automatischer Denkmodus, Modell entscheidet selbst ob Denken noetig ist enum: - enabled - disabled - auto example: enabled required: - type stream: type: boolean description: >- Ob die Antwort als Stream zurueckgegeben wird - `false`: Modell generiert den gesamten Inhalt und gibt das Ergebnis auf einmal zurueck - `true`: Gibt den Modellinhalt blockweise per SSE-Protokoll zurueck, endet mit einer `data: [DONE]` Nachricht. Wenn stream true ist, kann stream_options fuer Token-Verbrauchsstatistiken gesetzt werden default: false example: false stream_options: type: object nullable: true description: >- Optionen fuer Streaming-Antworten. Kann gesetzt werden, wenn stream true ist properties: include_usage: type: boolean nullable: true description: >- Ob bei Streaming-Ausgabe vor dem Ende die Token-Verbrauchsinformationen ausgegeben werden - `true`: Vor der `data: [DONE]` Nachricht wird ein zusaetzlicher Chunk zurueckgegeben, dessen usage-Feld den Token-Verbrauch der gesamten Anfrage enthaelt, choices-Feld ist ein leeres Array - `false`: Vor dem Ende wird kein Chunk mit Token-Verbrauchsinformationen zurueckgegeben default: false example: true chunk_include_usage: type: boolean nullable: true description: >- Ob bei Streaming-Ausgabe jeder Chunk die kumulierten Token-Verbrauchsinformationen bis zu diesem Zeitpunkt enthaelt - `true`: Im usage-Feld wird der kumulative Token-Verbrauch bis zu diesem Chunk ausgegeben - `false`: Nicht in jedem Chunk Token-Verbrauchsinformationen zurueckgeben default: false max_tokens: type: integer nullable: true description: >- Maximale Antwortlaenge des Modells (in Token) **Hinweis**: - Modellantwort enthaelt keinen Chain-of-Thought-Inhalt (Modellantwort = Modellausgabe - Modell-Chain-of-Thought) - Die Gesamtlaenge der Ausgabe-Token wird auch durch die Kontextlaenge des Modells begrenzt - Kann nicht gleichzeitig mit max_completion_tokens gesetzt werden default: 4096 example: 4096 max_completion_tokens: type: integer nullable: true description: >- Steuert die maximale Ausgabelaenge des Modells, einschliesslich Antwort- und Chain-of-Thought-Inhalt (in Token) **Hinweis**: - Wertebereich: [0, 65536] - Nach Konfiguration wird der Standardwert von max_tokens ungueltig, Modell gibt Inhalt (Antwort und Chain-of-Thought) nach Bedarf aus, bis dieser Wert erreicht ist - Kann nicht gleichzeitig mit max_tokens gesetzt werden - Empfohlen bei aktiviertem Tiefes-Denken-Modus minimum: 0 maximum: 65536 example: 16384 temperature: type: number nullable: true description: >- Sampling-Temperatur, steuert die Zufaelligkeit der Ausgabe **Hinweis**: - Wertebereich: [0, 2] - Niedrigere Werte (z.B. 0.2): Deterministischere, fokussiertere Ausgabe - Hoehere Werte (z.B. 0.8): Zufaelligere, kreativere Ausgabe - Bei Wert 0 beruecksichtigt das Modell nur den Token mit der hoechsten Log-Wahrscheinlichkeit - Es wird empfohlen, nur temperature oder top_p anzupassen, nicht beides minimum: 0 maximum: 2 default: 1 example: 0.7 top_p: type: number nullable: true description: >- Nucleus-Sampling-Wahrscheinlichkeitsschwelle **Hinweis**: - Wertebereich: [0, 1] - Das Modell beruecksichtigt Token-Ergebnisse innerhalb der top_p Wahrscheinlichkeitsmasse - 0.1 bedeutet, dass nur die Top 10% der wahrscheinlichsten Token beruecksichtigt werden - Hoehere Werte erzeugen mehr Zufaelligkeit, niedrigere Werte mehr Determinismus - Es wird empfohlen, nur temperature oder top_p anzupassen, nicht beides minimum: 0 maximum: 1 default: 0.7 example: 0.9 stop: description: >- Das Modell stoppt die Generierung, wenn es auf die im stop-Feld angegebenen Zeichenketten trifft. Das Wort selbst wird nicht ausgegeben. Maximal 4 Zeichenketten **Hinweis**: Tiefes-Denken-Modelle unterstuetzen dieses Feld nicht nullable: true oneOf: - type: string - type: array items: type: string maxItems: 4 example: - Hallo - Wetter reasoning_effort: type: string nullable: true description: >- Begrenzt den Denkaufwand, weniger Denktiefe kann die Geschwindigkeit erhoehen und weniger Token verbrauchen - `minimal`: Denken deaktiviert, direkte Antwort - `low`: Leichtes Denken, Fokus auf schnelle Antwort - `medium`: Ausgewogener Modus, Balance zwischen Geschwindigkeit und Tiefe - `high`: Tiefenanalyse, fuer komplexe Probleme enum: - minimal - low - medium - high default: medium example: medium response_format: type: object description: |- Antwortformat des Modells festlegen Drei Formate unterstuetzt: text (Standard), json_object, json_schema properties: type: type: string description: >- Antwortformattyp - `text`: Standard-Textformat - `json_object`: Modellantwort als JSON-Objektstruktur - `json_schema`: Modellantwort folgt der im schema-Feld definierten JSON-Struktur enum: - text - json_object - json_schema default: text example: text json_schema: type: object description: JSON-Strukturdefinition (erforderlich wenn type json_schema ist) properties: name: type: string description: Benutzerdefinierter JSON-Strukturname description: type: string nullable: true description: >- Beschreibung des Antwortzwecks, das Modell entscheidet anhand dieser Beschreibung, wie es in diesem Format antwortet schema: type: object description: >- JSON-Formatdefinition des Antwortformats, beschrieben als JSON-Schema-Objekt strict: type: boolean nullable: true description: >- Ob der strikte Befolgungsmodus aktiviert werden soll - `true`: Modell folgt immer strikt der im schema-Feld definierten Struktur - `false`: Modell versucht, der im schema-Feld definierten Struktur zu folgen default: false required: - name - schema required: - type frequency_penalty: type: number nullable: true description: >- Frequenzbestrafungskoeffizient **Hinweis**: - Wertebereich: [-2.0, 2.0] - Bei positiven Werten werden neue Token basierend auf ihrer Haeufigkeit im Text bestraft, wodurch die Wahrscheinlichkeit woertlicher Wiederholungen verringert wird minimum: -2 maximum: 2 default: 0 example: 0 presence_penalty: type: number nullable: true description: >- Praesenzbestrafungskoeffizient **Hinweis**: - Wertebereich: [-2.0, 2.0] - Bei positiven Werten werden neue Token bestraft, wenn sie bereits im Text vorkommen, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhoeht wird, dass das Modell neue Themen anspricht minimum: -2 maximum: 2 default: 0 example: 0 logprobs: type: boolean nullable: true description: >- Ob Log-Wahrscheinlichkeiten der Ausgabe-Token zurueckgegeben werden - `false`: Keine Log-Wahrscheinlichkeitsinformationen zurueckgeben - `true`: Log-Wahrscheinlichkeiten fuer jeden Ausgabe-Token im Nachrichteninhalt zurueckgeben **Hinweis**: Tiefes-Denken-Modelle unterstuetzen dieses Feld nicht default: false top_logprobs: type: integer nullable: true description: >- Anzahl der wahrscheinlichsten Token mit Log-Wahrscheinlichkeiten an jeder Token-Position - Wertebereich: [0, 20] - logprobs muss auf true gesetzt sein, um diesen Parameter zu verwenden minimum: 0 maximum: 20 tools: type: array nullable: true description: >- Liste der vom Modell aufrufbaren Werkzeuge. Derzeit wird nur function als Werkzeugtyp unterstuetzt items: $ref: '#/components/schemas/Tool' tool_choice: description: >- Steuert, wie das Modell Werkzeuge aufruft - `none`: Modell ruft keine Werkzeuge auf, generiert eine Nachricht - `auto`: Modell entscheidet selbst, ob es ein Werkzeug aufruft oder eine Nachricht generiert - `required`: Modell muss mindestens ein Werkzeug aufrufen - Objekt: Bestimmtes Werkzeug zum Aufrufen angeben nullable: true oneOf: - type: string enum: - none - auto - required - $ref: '#/components/schemas/ToolChoiceObject' default: auto ChatCompletionResponse: type: object properties: id: type: string description: Eindeutige Kennung dieser Anfrage example: 0217714854126607f5a9cf8ed5b018c76e4ad3dc2810db57ffb50 model: type: string description: Tatsaechlich verwendeter Modellname und Version dieser Anfrage example: doubao-seed-2-0-pro-260215 object: type: string enum: - chat.completion description: Antworttyp, fester Wert chat.completion example: chat.completion service_tier: type: string description: |- Service-Stufe dieser Anfrage - `default`: Standard-Service-Stufe - `scale`: Garantiepaket-Kontingent verwendet enum: - default - scale example: default created: type: integer description: Unix-Zeitstempel der Anfrageerstellung (Sekunden) example: 1771485416 choices: type: array description: Modellausgabeinhalt dieser Anfrage items: $ref: '#/components/schemas/Choice' usage: $ref: '#/components/schemas/Usage' ErrorResponse: type: object properties: error: type: object properties: code: type: integer description: HTTP-Status-Fehlercode message: type: string description: Fehlerbeschreibung type: type: string description: Fehlertyp param: type: string description: Zugehoeriger Parametername fallback_suggestion: type: string description: Vorschlag bei Fehler Message: type: object required: - role - content properties: role: type: string description: |- Nachrichtenrolle - `system`: Systemnachricht, definiert das Verhalten der KI - `user`: Benutzernachricht - `assistant`: Assistentenantwort - `tool`: Werkzeugaufruf-Ergebnis enum: - system - user - assistant - tool content: description: Nachrichteninhalt, unterstuetzt Text oder multimodale Inhaltsliste oneOf: - type: string description: Reiner Textinhalt - type: array description: Multimodale Inhaltsliste (Text, Bild, Video) items: $ref: '#/components/schemas/ContentPart' tool_calls: type: array nullable: true description: Vom Modell generierte Werkzeugaufrufe (nur fuer assistant-Rolle) items: $ref: '#/components/schemas/ToolCall' tool_call_id: type: string description: >- Vom Modell generierte Werkzeugaufruf-Anfrage-ID (nur fuer tool-Rolle erforderlich) Dient zur Zuordnung von Werkzeugergebnissen zu Modellanfragen, um Verwechslungen bei mehreren Werkzeugaufrufen zu vermeiden Tool: type: object required: - type - function properties: type: type: string description: Werkzeugtyp, derzeit wird nur function unterstuetzt enum: - function function: type: object required: - name description: Funktionsdefinition properties: name: type: string description: Name der aufzurufenden Funktion description: type: string description: >- Beschreibung der Funktion, das Modell verwendet diese, um zu entscheiden, ob dieses Werkzeug aufgerufen werden soll parameters: type: object description: >- Funktionsanfrageparameter, beschrieben im JSON-Schema-Format **Hinweis**: - Alle Feldnamen sind gross-/kleinschreibungssensitiv - parameters muss ein gueltiges JSON-Schema-Objekt sein - Es wird empfohlen, englische Feldnamen zu verwenden und Chinesisch im description-Feld zu platzieren ToolChoiceObject: type: object required: - type - function description: Bereich der aufzurufenden Werkzeuge festlegen properties: type: type: string description: Aufruftyp enum: - function function: type: object required: - name properties: name: type: string description: Name des aufzurufenden Werkzeugs Choice: type: object properties: index: type: integer description: Index des aktuellen Elements in der choices-Liste example: 0 message: $ref: '#/components/schemas/AssistantMessage' finish_reason: type: string description: >- Grund fuer das Stoppen der Token-Generierung - `stop`: Modellausgabe natuerlich beendet oder durch stop-Parameter abgeschnitten - `length`: Modellausgabe durch max_tokens / max_completion_tokens / Kontextlaengenlimit abgeschnitten - `content_filter`: Modellausgabe durch Inhaltsmoderation blockiert - `tool_calls`: Modell hat ein Werkzeug aufgerufen enum: - stop - length - content_filter - tool_calls example: stop logprobs: type: object nullable: true description: Log-Wahrscheinlichkeitsinformationen des aktuellen Inhalts properties: content: type: array nullable: true description: >- Token-Log-Wahrscheinlichkeitsinformationen fuer jedes content-Element items: $ref: '#/components/schemas/LogprobContent' moderation_hit_type: type: string nullable: true description: >- Wenn die Modellausgabe sensible Informationen enthaelt, wird die getroffene Risikokategorie zurueckgegeben - `severe_violation`: Modellausgabe enthaelt schwere Verstoesse - `violence`: Modellausgabe enthaelt aggressive Inhalte enum: - severe_violation - violence Usage: type: object description: Token-Verbrauch dieser Anfrage properties: total_tokens: type: integer description: >- Gesamtanzahl der verbrauchten Token dieser Anfrage (Eingabe + Ausgabe) example: 271 prompt_tokens: type: integer description: Anzahl der Token des an das Modell uebergebenen Inhalts example: 15 prompt_tokens_details: type: object description: Details zur Eingabe-Token-Anzahl properties: cached_tokens: type: integer description: Token-Verbrauch fuer gecachten Eingabeinhalt example: 0 completion_tokens: type: integer description: Token-Verbrauch fuer die Modellausgabe example: 256 completion_tokens_details: type: object description: Details zum Ausgabe-Token-Verbrauch properties: reasoning_tokens: type: integer description: Token-Verbrauch fuer Chain-of-Thought-Ausgabe example: 0 ContentPart: oneOf: - $ref: '#/components/schemas/TextContent' - $ref: '#/components/schemas/ImageContent' - $ref: '#/components/schemas/VideoContent' ToolCall: type: object properties: id: type: string description: ID des aufgerufenen Werkzeugs, vom Modell generiert type: type: string description: Werkzeugtyp, derzeit wird nur function unterstuetzt enum: - function function: type: object properties: name: type: string description: Name der aufzurufenden Funktion arguments: type: string description: >- Eingangsparameter der aufzurufenden Funktion, im JSON-Format **Hinweis**: Das Modell generiert nicht immer gueltiges JSON und kann undefinierte Parameter erfinden. Es wird empfohlen, die Parameter vor dem Funktionsaufruf zu validieren AssistantMessage: type: object properties: role: type: string description: Ausgaberolle, fester Wert assistant enum: - assistant example: assistant content: type: string description: Vom Modell generierter Nachrichteninhalt example: >- Hallo! Doubao Seed 2.0 ist ein von ByteDance entwickeltes Sprachmodell der neuen Generation mit staerkeren Reasoning-, multimodalen Verstaendnis- und Tiefes-Denken-Faehigkeiten. reasoning_content: type: string nullable: true description: |- Chain-of-Thought-Inhalt der Modellverarbeitung Wird nur bei aktiviertem Tiefes-Denken-Modus zurueckgegeben tool_calls: type: array nullable: true description: Vom Modell generierte Werkzeugaufrufe items: $ref: '#/components/schemas/ToolCall' LogprobContent: type: object properties: token: type: string description: Aktueller Token bytes: type: array nullable: true description: UTF-8-Wert des aktuellen Tokens, als Integer-Liste items: type: integer logprob: type: number description: Log-Wahrscheinlichkeit des aktuellen Tokens top_logprobs: type: array description: >- Liste der wahrscheinlichsten Token und ihrer Log-Wahrscheinlichkeiten an der aktuellen Token-Position items: type: object properties: token: type: string description: Aktueller Token bytes: type: array nullable: true description: UTF-8-Wert des aktuellen Tokens items: type: integer logprob: type: number description: Log-Wahrscheinlichkeit des aktuellen Tokens TextContent: title: Textinhalt type: object required: - type - text properties: type: type: string enum: - text description: Inhaltstyp text: type: string description: Textinhalt example: Bitte beschreiben Sie dieses Bild ausfuehrlich ImageContent: title: Bildinhalt type: object required: - type - image_url properties: type: type: string enum: - image_url description: Inhaltstyp image_url: type: object required: - url properties: url: type: string format: uri description: |- Bild-URL-Adresse oder Base64-Kodierung **Unterstuetzte Formate**: - Bildlink (oeffentlich zugaenglich) - Base64-Kodierung des Bildes example: https://example.com/image.png detail: type: string nullable: true description: |- Detailgrad der Bildanalyse - `low`: Niedriger Detailgrad - `high`: Hoher Detailgrad - `xhigh`: Sehr hoher Detailgrad enum: - low - high - xhigh VideoContent: title: Videoinhalt type: object required: - type - video_url properties: type: type: string enum: - video_url description: Inhaltstyp video_url: type: object required: - url properties: url: type: string format: uri description: |- Video-URL-Adresse oder Base64-Kodierung **Unterstuetzte Formate**: - Videolink (oeffentlich zugaenglich) - Base64-Kodierung des Videos **Hinweis**: Audioinhalte im Video werden nicht unterstuetzt example: https://example.com/video.mp4 fps: type: number nullable: true description: >- Frame-Extraktionsrate - Wertebereich: [0.2, 5] - Hoehere Werte: Empfindlicher gegenueber Bildaenderungen im Video - Niedrigere Werte: Weniger empfindlich gegenueber Bildaenderungen, aber weniger Token-Verbrauch und schneller minimum: 0.2 maximum: 5 default: 1 example: 1 securitySchemes: bearerAuth: type: http scheme: bearer description: >- ##Alle APIs erfordern Bearer-Token-Authentifizierung## **API-Schluessel erhalten:** Besuchen Sie die [API-Schluesselverwaltungsseite](https://evolink.ai/dashboard/keys), um Ihren API-Schluessel zu erhalten **Zum Anfrage-Header hinzufuegen:** ``` Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` ````