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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": "自己紹介をしてください" } ] } '
{
  "id": "0217714854126607f5a9cf8ed5b018c76e4ad3dc2810db57ffb50",
  "model": "doubao-seed-2-0-pro-260215",
  "object": "chat.completion",
  "service_tier": "default",
  "created": 1771485416,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "こんにちは！Doubao Seed 2.0はByteDanceが発表した次世代大規模言語モデルで、より強力な推論、マルチモーダル理解、ディープシンキング能力を備えています。",
        "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
    }
  }
}

承認

​
Authorization
string
header
必須

##すべてのAPIにBearer Token認証が必要です##

APIキーの取得：

APIキー管理ページにアクセスしてAPIキーを取得してください

リクエストヘッダーに追加：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

ボディ

application/json
​
model
enum<string>
デフォルト:doubao-seed-2.0-pro
必須

チャットモデル名

  • doubao-seed-2.0-pro: フラッグシップ版、総合能力最強、複雑な推論と高品質生成に最適
  • doubao-seed-2.0-lite: 軽量版、より高速、コストパフォーマンスが高い
  • doubao-seed-2.0-mini: 超高速版、レスポンス最速、シンプルなタスクに最適
  • doubao-seed-2.0-code: コード専用版、コード生成と理解に最適化
利用可能なオプション:
doubao-seed-2.0-pro,
doubao-seed-2.0-lite,
doubao-seed-2.0-mini,
doubao-seed-2.0-code
例:

"doubao-seed-2.0-pro"

​
messages
object[]
必須

チャットメッセージリスト，マルチターン会話とマルチモーダル入力（テキスト、画像、動画）に対応

Minimum array length: 1
​
thinking
object

控制模型是否ディープシンキングモードを有効化

モデルによってサポート状況やデフォルト値が異なります

​
stream
boolean
デフォルト:false

レスポンスコンテンツをストリーミングで返すかどうか

  • false: モデルがすべてのコンテンツを生成した後に一括で結果を返す
  • true: SSEプロトコルに従いモデル生成コンテンツをチャンクごとに返し、data: [DONE]メッセージで終了します。streamがtrueの場合、stream_optionsフィールドを設定してトークン使用量統計情報を取得できます
例:

false

​
stream_options
object

ストリーミングレスポンスのオプション。streamがtrueの場合、このフィールドを設定できます

​
max_tokens
integer | null
デフォルト:4096

モデル回答の最大長（単位: トークン）

注意:

  • 模型回答不包含思考チェーンの内容（模型回答 = モデル出力 - モデル思考チェーン）
  • 出力トークンの総長はモデルのコンテキスト長制限も受けます
  • max_completion_tokensと同時に設定できません
例:

4096

​
max_completion_tokens
integer | null

控制模型输出的最大长度，包括模型回答和思考チェーンの内容长度（单位 token）

说明:

  • 値の範囲: [0, 65536]
  • 設定後max_tokensのデフォルト値は無効になり、モデルは必要に応じてコンテンツ（回答と思考チェーン）を出力し、この値に達するまで続けます
  • max_tokensと同時に設定できません
  • 建议在ディープシンキングモードを有効化时使用此参数
必須範囲: 0 <= x <= 65536
例:

16384

​
temperature
number | null
デフォルト:1

サンプリング温度、出力のランダム性を制御

说明:

  • 値の範囲: [0, 2]
  • 低い値（例: 0.2）: より確定的で集中した出力
  • 高い値（例: 0.8）: よりランダムで創造的な出力
  • 値が0の場合、モデルは対数確率が最大の1つのトークンのみを考慮
  • temperatureまたはtop_pのいずれか一方のみを調整することを推奨
必須範囲: 0 <= x <= 2
例:

0.7

​
top_p
number | null
デフォルト:0.7

核サンプリング確率閾値

说明:

  • 値の範囲: [0, 1]
  • モデルはtop_p内の確率質量を持つトークン結果を考慮します
  • 0.1 確率質量が最も高い上位10%のトークンのみを考慮することを意味します
  • 値が大きいほど生成のランダム性が高く、値が小さいほど生成の確定性が高い
  • temperatureまたはtop_pのいずれか一方のみを調整することを推奨
必須範囲: 0 <= x <= 1
例:

0.9

​
stop

モデルはstopフィールドで指定された文字列に遭遇すると生成を停止し、その文字列自体は出力されません。最大4つの文字列をサポート

注意: ディープシンキングモデルはこのフィールドをサポートしていません

例:
["こんにちは", "天気"]
​
reasoning_effort
enum<string> | null
デフォルト:medium

思考の作業量を制限し、思考深度を減らすと速度が向上し、思考に費やすトークンが少なくなります

  • minimal: 思考を無効化、直接回答
  • low: 軽量思考、高速レスポンス重視
  • medium: バランスモード、速度と深度を両立
  • high: 深層分析、複雑な問題を処理
利用可能なオプション:
minimal,
low,
medium,
high
例:

"medium"

​
response_format
object

モデルの回答形式を指定

3つの形式に対応: text（デフォルト）、json_object、json_schema

​
frequency_penalty
number | null
デフォルト:0

頻度ペナルティ係数

说明:

  • 値の範囲: [-2.0, 2.0]
  • 正の値の場合、新しいトークンのテキスト中の出現頻度に基づいてペナルティを課し、モデルが逐語的に繰り返す可能性を低減します
必須範囲: -2 <= x <= 2
例:

0

​
presence_penalty
number | null
デフォルト:0

存在ペナルティ係数

说明:

  • 値の範囲: [-2.0, 2.0]
  • 正の値の場合、新しいトークンがこれまでのテキストに出現したかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます
必須範囲: -2 <= x <= 2
例:

0

​
logprobs
boolean | null
デフォルト:false

出力トークンの対数確率を返すかどうか

  • false: 対数確率情報を返さない
  • true: 返回メッセージの内容中每个输出 token 的对数概率

注意: ディープシンキングモデルはこのフィールドをサポートしていません

​
top_logprobs
integer | null
デフォルト:0

各出力トークン位置で最も返される可能性の高いトークン数を指定、各トークンには関連する対数確率があります

  • 値の範囲: [0, 20]
  • logprobsがtrueの場合のみ設定可能

注意: ディープシンキングモデルはこのフィールドをサポートしていません

必須範囲: 0 <= x <= 20
​
logit_bias
object

指定トークンがモデル出力に出現する確率を調整

说明:

  • mapを受け取り、キーは語彙のトークンID、値はバイアス値
  • バイアス値の範囲: [-100, 100]
  • -1 は選択の可能性を減少させ、1は選択の可能性を増加させます
  • -100は完全にそのトークンの選択を禁止し、100はそのトークンのみ選択可能にします

注意: ディープシンキングモデルはこのフィールドをサポートしていません

​
tools
object[] | null

呼び出すツールのリスト、モデルの返信にツール呼び出しリクエストを含めることができます

​
parallel_tool_calls
boolean
デフォルト:true

このリクエストで、モデルの返信に複数の呼び出すべきツールを含めることを許可するかどうか

  • true: 複数の呼び出すべきツールの返却を許可
  • false: 返される呼び出し可能なツール数 <= 1
​
tool_choice

このリクエストで、モデルの返信に呼び出すべきツールがあるかどうか

文字列モード:

  • none: モデルの返信に呼び出すべきツールを含めない
  • required: モデルの返信に呼び出すべきツールを必ず含める
  • auto: モデルが返信情報に呼び出すべきツールがあるかどうかを自動判断（ツールが存在する場合のデフォルト値）

オブジェクトモード: 呼び出すツールの範囲を指定

利用可能なオプション:
none,
auto,
required

レスポンス

チャット生成成功

​
id
string

このリクエストの一意識別子

例:

"0217714854126607f5a9cf8ed5b018c76e4ad3dc2810db57ffb50"

​
model
string

本次请求実際に使用されたモデル名和版本

例:

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

​
object
enum<string>

レスポンスタイプ，chat.completionに固定

利用可能なオプション:
chat.completion
例:

"chat.completion"

​
service_tier
enum<string>

今回のリクエストのサービスティア

  • default: デフォルトサービスティア
  • scale: 保証パッケージ枠を使用
利用可能なオプション:
default,
scale
例:

"default"

​
created
integer

このリクエストの作成時刻のUnixタイムスタンプ（秒）

例:

1771485416

​
choices
object[]

このリクエストのモデル出力コンテンツ

​
usage
object

このリクエストのトークン使用量