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ベンダー別パラメーターの違い

Doubao のパラメーターとプロトコルの違い

互換プロトコルにおける Doubao のパラメーターの違いと使い方を確認します。

Doubao は本ページに従ってパラメーターを調整してください。完全な構造は Chat Completions、Responses、Messages を参照してください。

対象モデル

モデル適用範囲
doubao-seed-2-1-lite-260915、doubao-seed-evolving、doubao-seed-2-1-pro-260915すべて Chat、Responses、Messages 対応。思考・ツールルールを共通化し、音声は Lite 対応範囲のみ記載
doubao-seed-evolving継続更新されるモデル ID。特定日付の Pro と同じ版とはみなさず、同一 Session の設定を安定させる

Chat Completions の差分

フィールド差分の説明
thinking.typeenabled/disabled に対応。思考は既定で有効
reasoning_effort既定値 high。実効深度 low/medium/high、minimal は思考無効。互換値は none→minimal、xhigh/max→high
max_tokens既定値 4096。思考を含まず最終回答だけを制限。合計予算ではない
max_completion_tokens思考と最終回答を含み、公式 Chat の範囲は 1~65536。max_tokens と排他。モデル仕様の最大出力をこの上限に流用しない
temperature、top_p範囲は [0,2]、[0,1]。旧 Seed 2.0 の一部版の温度 1 固定は適用しない
frequency_penalty、presence_penaltySeed 2.0 以降は非対応。能力上の制限で、公式の非推奨ではない
stop、logprobs公式では深い思考モデルは既定で非対応。対象三モデルはいずれも例外に含まれない
reasoning_content、encrypted_content既定で思考要約と暗号化原文を返す。ツール会話は encrypted_content を変更せず再送。要約は代替不可。両方送る場合は暗号文優先
stream_options.chunk_include_usage既定値 false。true は各チャンクで累積使用量を返す。累積値を再合計しない
stream_options.include_usage終了前の合計使用量チャンクを制御。Lite は既定で返し、他は明示有効化が必要。チャンク累積と最後の合計は別設定
response_formatjson_object/json_schema に対応し公式の Beta 扱いを維持。strict: true は対応 Schema サブセットを制約し、全 JSON Schema を意味しない

Responses の差分

フィールド差分の説明
reasoning.effortminimal/low/medium/high と互換値を使用、既定値は Chat と同じ。リクエスト直下には置かない
max_output_tokens思考と最終回答を含む。Chat の回答のみの予算や上限を転用しない
text.formattext.format 内で name/schema/strict を指定。Qwen の text.format.json_schema 入れ子構造ではない
store、previous_response_idstore は既定で true。応答 ID で履歴と元の思考を継続。前の instructions は自動継承されない
履歴の手動再送応答 ID を使わない場合、reasoning、メッセージ、ツール項目を完全再送し、暗号文を要約で置換しない
max_tool_calls範囲 1~10。組み込みツールのラウンド数を制限し、各ラウンド内は制限しない。ベストエフォートであり全関数呼び出しの厳密な上限ではない
service_tier、store提供元の flex モードでは store は false のみ。サーバー側保存を同時利用できない

Messages の差分

フィールド差分の説明
max_tokens公式では任意で、Claude の必須要件とは異なる。例は明示的に予算を設定
output_config.effortモデルの既定値と互換変換に従って深度を制御。Chat の直下フィールドを移さない
output_formatトップレベル拡張で text/json_object/json_schema に対応。Schema は output_format.schema で、Claude の output_config.format ではない
temperature、top_p範囲 [0,2]、[0,1]。top_p: 0 も有効
stop_sequences一般フィールドは文字列/配列だが、公式では深い思考モデルは既定で非対応。存在だけで停止動作に依存しない
過去の thinking ブロック実際の thinking、signature を完全再送し値と順序を保持。署名を作ったり要約で履歴を再構成しない

キャッシュの差分

フィールド差分の説明
暗黙キャッシュChat/Responses は自動有効で無効化不可。同一プレフィックスは最低 1024 Token が必要だがヒットは保証しない
prompt_cache_keyChat/Responses のルーティングヒント。会話内で一定に保つ。同じキーでも固定インスタンスやヒットを保証しない
Responses caching提供元の明示的キャッシュ拡張。type: "enabled" で有効、prefix: true はプレフィックスのみ書き込み、false は生成と書き込み
caching の組み合わせ制限instructions、または Function 以外の tools と併用不可。他社の TTL や Session Header は転用しない
キャッシュ使用量Chat は usage.prompt_tokens_details.cached_tokens、Responses は usage.input_tokens_details.cached_tokens、Messages は実際の usage.cache_read_input_tokens、usage.cache_creation_input_tokens

メディア入力の差分

入力プロトコルのブロック差分の説明
画像image_urlChat:image_url.url に公開 URL/Base64 Data URL、精度は image_url.detail
動画video_urlChat:video_url.url に動画。fps は video_url 内で url と同階層
PDFfileChat:file.file_url/file_data/file_id のいずれか一つ。現在 PDF のみ
音声input_audioLite のみ、Chat:input_audio.url/data/file_id のいずれか一つ。data は生の Base64 で format も指定
画像input_imageResponses:image_url 文字列または提供元ファイル ID。Chat の入れ子形式ではない
動画input_videoResponses:video_url 文字列に動画 URL を置き、fps は同じブロック上
PDFinput_fileResponses:file_url/file_data/file_id を使用。Base64/URL ファイルは最大 50 MB
音声input_audioLite のみ、Responses:audio_url に URL/Base64 Data URL または提供元ファイル ID。Chat の input_audio.data とは異なる
画像imageMessages:source で公開 URL、または media_type と生の Base64 data
PDFdocumentMessages:document ブロックの source で PDF。Chat の file を移さない
フィールド差分の説明
fps範囲 0.2~5、既定値 1。Chat/Responses の位置は上表を参照
Lite 音声音声ファイル最大 25 MB、一リクエストの音声のみ合計は最大 120 分間。Chat/Responses で入力
Evolving メディア画像、動画映像、文書に対応。音声と動画の伴音は非対応
提供元ファイル IDArk Files API の ID で、アップロード先プロジェクトと種類に関連。AGTCloud のアップロード API を保証するものではない

呼び出し例

MODEL_ID をプラットフォームの完全なモデル ID に置換し、自分の API Key を使用してください。

curl 'https://api.agtcloud.cn/v1/chat/completions' \
  -H 'Authorization: Bearer your-api-key' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "MODEL_ID",
    "messages": [{"role": "user", "content": "API のタイムアウトの調査方法を三点で説明してください"}],
    "reasoning_effort": "low",
    "max_completion_tokens": 4096
  }'

公式資料

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