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chat
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completions
curl --request POST \
  --url https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "doubao-seed-2.0-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Veuillez vous présenter"
    }
  ]
}
'
{
  "id": "0217714854126607f5a9cf8ed5b018c76e4ad3dc2810db57ffb50",
  "model": "doubao-seed-2-0-pro-260215",
  "object": "chat.completion",
  "service_tier": "default",
  "created": 1771485416,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！Doubao Seed 2.0 是字节跳动推出的新一代大语言模型，具备更强的推理、多模态理解和深度思考能力。",
        "reasoning_content": "<string>",
        "tool_calls": [
          {
            "id": "<string>",
            "type": "function",
            "function": {
              "name": "<string>",
              "arguments": "<string>"
            }
          }
        ]
      },
      "finish_reason": "stop",
      "logprobs": {
        "content": [
          {
            "token": "<string>",
            "bytes": [
              123
            ],
            "logprob": 123,
            "top_logprobs": [
              {
                "token": "<string>",
                "bytes": [
                  123
                ],
                "logprob": 123
              }
            ]
          }
        ]
      },
      "moderation_hit_type": "severe_violation"
    }
  ],
  "usage": {
    "total_tokens": 271,
    "prompt_tokens": 15,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens": 256,
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    }
  }
}

Autorisations

​
Authorization
string
header
requis

##Toutes les API nécessitent une authentification Bearer Token##

Obtenir une clé API :

Visitez la Page de gestion des clés API pour obtenir votre clé API

Ajouter à l'en-tête de requête :

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Corps

application/json
​
model
enum<string>
défaut:doubao-seed-2.0-pro
requis

对话模型名称

  • doubao-seed-2.0-pro: 旗舰版，综合能力最强，适合复杂推理和高质量生成
  • doubao-seed-2.0-lite: 轻量版，速度更快，性价比高
  • doubao-seed-2.0-mini: 极速版，响应最快，适合简单任务
  • doubao-seed-2.0-code: 代码专用版，针对代码生成和理解优化
Options disponibles:
doubao-seed-2.0-pro,
doubao-seed-2.0-lite,
doubao-seed-2.0-mini,
doubao-seed-2.0-code
Exemple:

"doubao-seed-2.0-pro"

​
messages
object[]
requis

对话消息列表，支持多轮对话和多模态输入（文本、图片、视频）

Minimum array length: 1
​
thinking
object

控制模型是否开启深度思考模式

不同模型是否支持以及默认取值不同

​
stream
boolean
défaut:false

响应内容是否流式返回

  • false: 模型生成完所有内容后一次性返回结果
  • true: 按 SSE 协议逐块返回模型生成内容，并以一条 data: [DONE] 消息结束。当 stream 为 true 时，可设置 stream_options 字段以获取 token 用量统计信息
Exemple:

false

​
stream_options
object

流式响应的选项。当 stream 为 true 时，可设置此字段

​
max_tokens
integer | null
défaut:4096

模型回答最大长度（单位 token）

注意:

  • 模型回答不包含思维链内容（模型回答 = 模型输出 - 模型思维链）
  • 输出 token 的总长度还受模型的上下文长度限制
  • 不可与 max_completion_tokens 同时设置
Exemple:

4096

​
max_completion_tokens
integer | null

控制模型输出的最大长度，包括模型回答和思维链内容长度（单位 token）

说明:

  • 取值范围: [0, 65536]
  • 配置后 max_tokens 默认值失效，模型按需输出内容（回答和思维链），直到达到此值
  • 不可与 max_tokens 同时设置
  • 建议在开启深度思考模式时使用此参数
Plage requise: 0 <= x <= 65536
Exemple:

16384

​
temperature
number | null
défaut:1

采样温度，控制输出的随机性

说明:

  • 取值范围: [0, 2]
  • 较低值 (如 0.2): 更确定、更聚焦的输出
  • 较高值 (如 0.8): 更随机、更有创意的输出
  • 取值为 0 时模型仅考虑对数概率最大的一个 token
  • 建议仅调整 temperature 或 top_p 其中之一
Plage requise: 0 <= x <= 2
Exemple:

0.7

​
top_p
number | null
défaut:0.7

核采样概率阈值

说明:

  • 取值范围: [0, 1]
  • 模型会考虑概率质量在 top_p 内的 token 结果
  • 0.1 意味着只考虑概率质量最高的前 10% 的 token
  • 取值越大生成的随机性越高，取值越低生成的确定性越高
  • 建议仅调整 temperature 或 top_p 其中之一
Plage requise: 0 <= x <= 1
Exemple:

0.9

​
stop

模型遇到 stop 字段所指定的字符串时将停止继续生成，这个词语本身不会输出。最多支持 4 个字符串

注意: 深度思考模型不支持该字段

Exemple:
["你好", "天气"]
​
reasoning_effort
enum<string> | null
défaut:medium

限制思考的工作量，减少思考深度可提升速度，思考花费的 token 更少

  • minimal: 关闭思考，直接回答
  • low: 轻量思考，侧重快速响应
  • medium: 均衡模式，兼顾速度与深度
  • high: 深度分析，处理复杂问题
Options disponibles:
minimal,
low,
medium,
high
Exemple:

"medium"

​
response_format
object

指定模型回答格式

支持三种格式: text（默认）、json_object、json_schema

​
frequency_penalty
number | null
défaut:0

频率惩罚系数

说明:

  • 取值范围: [-2.0, 2.0]
  • 值为正时，根据新 token 在文本中的出现频率对其进行惩罚，降低模型逐字重复的可能性
Plage requise: -2 <= x <= 2
Exemple:

0

​
presence_penalty
number | null
défaut:0

存在惩罚系数

说明:

  • 取值范围: [-2.0, 2.0]
  • 值为正时，根据新 token 到目前为止是否出现在文本中对其进行惩罚，增加模型谈论新主题的可能性
Plage requise: -2 <= x <= 2
Exemple:

0

​
logprobs
boolean | null
défaut:false

是否返回输出 tokens 的对数概率

  • false: 不返回对数概率信息
  • true: 返回消息内容中每个输出 token 的对数概率

注意: 深度思考模型不支持该字段

​
top_logprobs
integer | null
défaut:0

指定每个输出 token 位置最有可能返回的 token 数量，每个 token 都有关联的对数概率

  • 取值范围: [0, 20]
  • 仅当 logprobs 为 true 时可设置

注意: 深度思考模型不支持该字段

Plage requise: 0 <= x <= 20
​
logit_bias
object

调整指定 token 在模型输出内容中出现的概率

说明:

  • 接受一个 map，键为词表中的 token ID，值为偏差值
  • 偏差值取值范围: [-100, 100]
  • -1 会减少选择的可能性，1 会增加选择的可能性
  • -100 会完全禁止选择该 token，100 会导致仅可选择该 token

注意: 深度思考模型不支持该字段

​
tools
object[] | null

待调用工具的列表，模型返回信息中可包含工具调用请求

​
parallel_tool_calls
boolean
défaut:true

本次请求，模型返回是否允许包含多个待调用的工具

  • true: 允许返回多个待调用的工具
  • false: 允许返回的待调用工具数量 <= 1
​
tool_choice

本次请求，模型返回信息中是否有待调用的工具

字符串模式:

  • none: 模型返回信息中不包含待调用的工具
  • required: 模型返回信息中必须包含待调用的工具
  • auto: 模型自行判断返回信息是否有待调用的工具（存在工具时的默认值）

对象模式: 指定待调用工具的范围

Options disponibles:
none,
auto,
required

Réponse

Génération de chat réussie

​
id
string

本次请求的唯一标识

Exemple:

"0217714854126607f5a9cf8ed5b018c76e4ad3dc2810db57ffb50"

​
model
string

本次请求实际使用的模型名称和版本

Exemple:

"doubao-seed-2-0-pro-260215"

​
object
enum<string>

响应类型，固定为 chat.completion

Options disponibles:
chat.completion
Exemple:

"chat.completion"

​
service_tier
enum<string>

本次请求的服务等级

  • default: 默认服务等级
  • scale: 使用了保障包额度
Options disponibles:
default,
scale
Exemple:

"default"

​
created
integer

本次请求创建时间的 Unix 时间戳（秒）

Exemple:

1771485416

​
choices
object[]

本次请求的模型输出内容

​
usage
object

本次请求的 token 用量