需通过调整system_text、max_tokens及detail参数组合控制精度：detail仅glm-4v-plus等特定模型支持，设"high"时max_tokens须≥2048；通用法为在system_text中强化提示词并添加负向约束。
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要在火山引擎中控制豆包或GLM系列视觉模型对图片的理解精细程度，必须通过调整请求体中的参数组合实现，而非在控制台界面直接滑动调节精度滑块——这类UI控件并不存在。
理解精度由哪些参数决定
视觉理解的“精细程度”实际体现为模型输出的详实性、结构化层级深度、区域定位粒度三方面。它不依赖单一参数，而是由 system_text 提示词强度、max_tokens 输出长度上限、以及是否启用 detail（仅部分模型支持）共同决定。
其中，detail 参数仅在 GLM-4V-Plus 和 Doubao-1.5-vision-pro 等明确标注支持多粒度视觉解析的模型中生效；填入 "high" 或 "low" 会强制模型切换特征提取通道，填错值（如 "medium"）将被静默忽略。
设置 high detail 模式（高精度图文联合分析）
第一步：确认模型支持 detail 参数
进入火山方舟「模型列表」→ 找到目标模型（如 Doubao-1.5-vision-pro）→ 查看右侧「能力说明」标签页 → 确认存在「支持 detail 参数：是」字样。若为 GLM-4V 或 GLM-4V-Flash，则跳过本方法，它们不识别该字段。
第二步：构造请求体时显式声明 detail 字段
在调用 ArkLLMVisionUnderstanding 算子或直连 API 的 JSON body 中，加入 "detail": "high" 键值对。注意：该字段必须与 images 同级，不可嵌套在 construct_args 内部。
第三步：同步提升 max_tokens 至 2048 以上
【max_tokens 小于 1024 时，即使设了 detail: high，模型也会自动降级为 low 模式】。因为高细节解析必然生成更长的描述、坐标数组和属性列表，token 不足将直接截断输出，导致关键区域信息丢失。
用 system_text 强引导替代 detail 参数（通用兼容法）
方法一：针对所有视觉模型都有效的提示词强化
在请求体的 system_text 字段中写入明确指令，例如：
"你是一个专业图像分析师，请逐区域描述图中所有可见物体，标注其相对位置（左/右/上/中/下），识别文字内容并转录，对模糊区域给出置信度评估。输出必须为 JSON 格式，包含 fields: objects[], texts[], confidence_score。"
方法二：用负向约束压缩冗余信息
在 system_text 末尾追加："禁止使用模糊词汇如‘某些’‘类似’‘可能’；禁止省略尺寸、颜色、朝向等可辨识属性；若图像含文字，必须100%转录，不得概括。"
这一步操作起来很简单，直接把上述两段提示词拼接后填入 system_text 即可生效，无需改动其他字段。
规避低精度陷阱的硬性检查项
① 检查图片预处理是否引入失真
上传前若用 veImageX 做了自动压缩，需确认未启用「质量优先」以外的模式。启用「体积优先」会导致 JPEG 有损压缩加剧，高频纹理丢失，模型无法识别细小文字或边缘特征。
② 验证图片格式与编码方式
GLM-4V-Flash 明确拒绝 base64 编码输入，必须传 URL 或二进制流；而 Doubao-1.5-vision-pro 接收 base64 时，若字符串末尾缺少正确填充（=号不足），会静默丢弃最后1～2个像素列，造成右侧区域理解缺失。
③ 禁止混用多图与 detail: high
当一次请求传入超过1张图片（images 字段为 list）时，detail: high 将被完全忽略，模型自动回落至单图 low 模式处理逻辑。如需多图高精度，必须拆分为多次独立请求。
