Doubao-Seed-2.1-turbo

doubao-seed-2-1-turbo-260628

Seed2.1 系列面向规模化生产场景的低成本、低时延版本，功能齐备，效果比肩 Doubao-Seed-2.1-pro。完整支持 Coding、Agent、GUI 任务与图像视频理解，具备 256K 上下文与 256K 最大回答，适合稳定承接大量线上调用。

上下文窗口256K

提供商豆包

创建时间2026/10/20

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入	输出	缓存命中	缓存写入
0.45/M	2.24/M	0.09/M	<0.01/M

介绍

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文本

Doubao-Seed-2.1-turbo API：效果比肩 Pro 的低成本、低时延版本，适合规模化生产调用

Doubao-Seed-2.1-turbo 是字节跳动豆包 Seed2.1 系列中面向规模化生产的档位。它与旗舰 Doubao-Seed-2.1-pro 同在 2026 年 6 月 23 日的火山引擎 FORCE 大会上发布，版本号 260628。火山方舟对它的官方定位是「面向规模化生产场景的低成本、低时延版本，功能齐备，效果比肩 doubao-seed-2-1-pro」，用来稳定承接大量线上调用的 Coding、Agent 与多模态理解任务。

从 Seed 官方公布的评测看，Turbo 与 Pro 的差距集中在长链路 Agent 和视频动作感知上，其他大部分基准只差 1～3 分，部分甚至反超：数学推理 BeyondAIME 88.0（Pro 为 87.0），办公类 Workspace Bench 54.7（Pro 为 53.0）。能力几乎全量保留，同时官方单价只有 Pro 的一半，是 Seed2.1 系列里性价比最高的通用档位。

需要提前知道两件事：上下文窗口是 256K（Pro 的 260915 版为 1024K），超长文档场景要注意；最大回答虽然是 256K，但默认只输出 4K，长输出任务必须显式设置 max_tokens。深度思考默认开启，思维链计入输出，开启思考时请为 max_tokens 留足余量。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 Doubao-Seed-2.1-turbo，支持图像与视频输入、深度思考、工具调用与结构化输出。

获取 API 密钥 · 模型 ID：doubao-seed-2-1-turbo-260628

为什么选择 Doubao-Seed-2.1-turbo

效果比肩 Pro —— Terminal Bench 2.1 67.6（Pro 71.0）、MMMU-Pro 80.1（Pro 81.6），多数基准差距在 3 分以内
数学推理反超 Pro —— BeyondAIME 88.0，高于 Pro 的 87.0 和 Claude Opus 4.7 的 79.0
空间与视觉感知强 —— ERQA 71.3、BabyVision 62.9，均高于官方对比中的 GPT-5.5（64.5、55.9）
长视频理解 —— VideoMME 89.0，高于官方对比中 Gemini 3.1 Pro 的 86.7
256K 上下文 + 256K 输出 —— 最大回答与最大思维链均为 256K
单价是 Pro 的一半 —— 大批量线上调用、Agent 多轮调用成本显著降低

核心能力

01 规模化 Coding 与 Agent

Turbo 保留了 Seed2.1 的完整 Coding 与 Agent 能力：需求分析、功能实现、问题修复、环境搭建与验证的全周期交付，以及 GUI 任务处理与工具调用。官方评测中 Terminal Bench 2.1 得分 67.6，NL2Repo-Bench 43.7，Workspace Bench 54.7，适合作为高并发场景下的智能体执行层。

终端环境下的多步工程任务
批量代码修改、代码审查与测试生成
GUI 自动化与工具调用链路

02 多模态理解

Turbo 的多模态成绩与 Pro 非常接近：MathVision 90.1、MMMU-Pro 80.1、CharXiv-RQ 82.5、ERQA 71.3、MMLongBench-128K 76.9。视觉知识 WorldVQA 48.6，高于 GPT-5.5（34.6）和 Claude Opus 4.7（35.9）。

图表、表格、文档图片的理解与抽取
空间推理与界面截图理解
多图长上下文问答

03 视频理解

视频方向官方评测 VideoMME 89.0、OVOBench（流式视频）79.2、VideoSimpleQA 71.4、Minerva 65.9，长视频与流式视频理解都处于第一梯队，适合大规模视频内容审核、检索与摘要。

长视频摘要与片段检索
流式视频实时问答
视频内容审核与标签生成

04 推理与工程特性

深度思考默认开启，可通过 reasoning_effort 调节思考程度。BeyondAIME 88.0 说明它在数学与逻辑推理上并不比 Pro 弱。同时支持函数调用、结构化输出（推荐 json_schema 模式），以及隐式缓存和前缀缓存、Session 缓存等显式缓存。

可调思考强度，平衡效果与时延
工具调用与 JSON 结构化输出
上下文缓存降低长前缀重复调用成本

最佳使用场景

场景	说明
高并发线上服务	客服、助手、问答等大量调用，成本与吞吐优先
批量处理	文档抽取、结构化输出、批量代码修改
Agent 执行层	搭配 Pro 做规划，Turbo 执行大量子任务
视频内容处理	长视频摘要、审核、检索
多模态理解	图表、截图、文档图片的问答与抽取
数学与推理任务	BeyondAIME 88.0，推理类任务无需上 Pro

Doubao-Seed-2.1-turbo 与 Doubao-Seed-2.1-pro、Doubao-Seed-2.1-lite 的差异

能力	Doubao-Seed-2.1-turbo	Doubao-Seed-2.1-pro	Doubao-Seed-2.1-lite
模型 ID	`doubao-seed-2-1-turbo-260628`	`doubao-seed-2-1-pro-260915`	`doubao-seed-2-1-lite-260915`
发布时间	2026 年 6 月 23 日	2026 年 9 月 16 日（系列首发 6 月 23 日）	2026 年 9 月
上下文窗口	256K token	1024K token	1024K token
最大回答 / 思维链	256K / 256K	256K / 256K	256K / 256K
输入模态	文本、图像、视频	文本、图像、视频	文本、图像、视频、音频
Terminal Bench 2.1	67.6	71.0（6 月首发版）	—
Agent Startup Bench	54.0	68.8（6 月首发版）	—
VideoMME	89.0	89.2（6 月首发版）	—
定位	低成本、低时延，效果比肩 Pro	系列旗舰，生产级 Agent 与 Coding	轻量高频，办公与多模态

规格来自火山方舟模型列表与模型发布公告；评测分数来自 Seed 官方 Seed2.1 页面，Pro 的分数对应 6 月首发的 260628 版，官方未公布 Lite 的独立评测。具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

常见问题

Doubao-Seed-2.1-turbo 什么时候发布的？ 2026 年 6 月 23 日随 Seed2.1 系列在火山引擎 FORCE 大会发布，版本号 260628，同期在火山方舟上线 API。

和 Doubao-Seed-2.1-pro 差多少？ 官方评测中多数基准差距在 1～3 分：Terminal Bench 2.1 67.6 对 71.0，MMMU-Pro 80.1 对 81.6，VideoMME 89.0 对 89.2；BeyondAIME（88.0 对 87.0）和 Workspace Bench（54.7 对 53.0）反而略高。差距明显的是长链路 Agent（Agent Startup Bench 54.0 对 68.8）和视频动作感知（TOMATO 56.8 对 79.5）。

上下文和输出上限是多少？ 上下文与最大输入均为 256K token，最大回答 256K token，最大思维链 256K token。默认回答长度只有 4K，需要长输出时请显式设置 max_tokens。

深度思考怎么设置？ 深度思考默认开启，可通过 reasoning_effort 调节思考程度。复杂编码和推理任务保持较高档位；对话、分类、抽取等延迟敏感任务建议调低，以减少输出 token 和等待时间。

支持哪些工具和特性？ 支持图像与视频输入、函数调用、结构化输出（推荐 json_schema 模式）、GUI 任务处理，以及隐式缓存和前缀缓存、Session 缓存等显式缓存。不支持音频输入，需要直接理解语音时可选 Doubao-Seed-2.1-lite。

Doubao-Seed-2.1-turbo 有落后的地方吗？ 有。一是长链路 Agent 明显弱于 Pro，Agent Startup Bench 54.0 比 Pro 低 14.8 分，xDailyBench 56.4 也低于 Pro 的 61.0；二是代码调试与长程仓库开发偏弱，SWE-Atlas Debugging 30.6、NL2Repo-Bench 43.7，低于 GPT-5.5（44.7）和 Claude Opus 4.7（58.2）；三是视频动作感知 TOMATO 56.8，远低于 Pro 的 79.5；四是上下文只有 256K，超长文档需要切分或改用 Pro。知识类的 SuperGPQA 67.4 也低于 Gemini 3.1 Pro 的 76.6。

该选 Turbo、Pro 还是 Lite？ 大量线上调用、成本和时延优先、256K 上下文够用时选 Turbo；需要 1024K 超长上下文或最复杂的长链路 Agent 任务选 Pro；高频轻量办公、需要音频输入时选 Lite。三者可以在海鲸AI 同一账户下用同一套代码直接对比。

为什么选择海鲸AI 使用 Doubao-Seed-2.1-turbo API

免开通火山引擎账号 —— 一个密钥直接调用，无需单独申请方舟模型接入
OpenAI 兼容接口 —— 多模态请求格式与 OpenAI 一致，现有代码改模型名即可
同系列同账户对比 —— 与 Doubao-Seed-2.1-pro、2.1-lite 及其他国产旗舰共用密钥
按量计费 —— 按实际 token 用量扣费，无最低消费

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

doubao-seed-2-1-turbo-260628

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

doubao-seed-2-1-turbo-260628 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "doubao-seed-2-1-turbo-260628",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="doubao-seed-2-1-turbo-260628",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'doubao-seed-2-1-turbo-260628',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}