必须调用ArkLLMThinkingVision算子才能实现图片结构化理解，需开通白名单、确认版本≥Daft 0.6.14，图片支持HTTPS URL、Base64（带data:image/xxx;base64,前缀）或TOS预签名URL，请求体中images须为字符串数组、texts非空且≤512字符。
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要在火山引擎上让豆包大模型看懂你上传的图片并给出结构化回答，必须绕过豆包App界面限制，直接调用底层多模态深度思考算子 ArkLLMThinkingVision，否则只能走通用文本接口、图片被自动忽略。
确认可用模型与权限
登录火山引擎控制台 → 进入「火山方舟」→ 点击左侧「模型服务」→ 在搜索框输入 ArkLLMThinkingVision。若列表中无此模型，说明当前账号未开通多模态深度思考能力，需先提交工单申请「视觉理解模型白名单」，普通免费额度不包含该算子。
开通后，在模型详情页确认「支持版本」为 Daft 0.6.14 及以上——低于此版本将无法识别 images 字段，调用必报错 ParameterNotSupported。
准备图片数据源
方法一：使用 HTTPS URL（推荐用于公开可访问图片）
确保图片链接直出二进制流（如 https://xxx.com/abc.jpg），禁止跳转、禁止带登录态 Cookie 的私有链接；URL 中不能含中文或空格，否则需手动 URL 编码。
方法二：Base64 编码（适合本地小图、调试用）
用 Python 执行：import base64; print(base64.b64encode(open("a.jpg","rb").read()).decode())，复制输出结果；注意 Base64 字符串开头必须保留 data:image/jpeg;base64, 前缀，缺则触发 MIME 类型校验失败。
方法三：TOS 对象存储（生产环境首选）
将图片上传至火山引擎 TOS 桶，设为公共读；生成预签名 URL（有效期建议 ≥300 秒），该 URL 会自动携带鉴权参数，可直接传入 images 字段。
构造请求体并发送调用
第一步：打开火山方舟「在线调试」页，选择模型 ArkLLMThinkingVision，点击「开始调试」。
第二步：在 Request Body 区域粘贴如下 JSON（请严格按字段名、嵌套层级、类型书写）：
{<br> "images": ["https://example.com/photo.png"],<br> "texts": "请分析这张图：描述场景、人物动作、文字内容、是否存在安全隐患",<br> "thinking_type": "enabled"<br>}
⚠️ 注意：images 必须是字符串数组（哪怕只传一张图也要写成 ["url"]），写成字符串 "url" 或对象 {url:"..."} 均导致 400 错误；texts 字段不可为空，且长度建议控制在 512 字符内，超长可能截断推理链。
第三步：点击「发送请求」→ 查看 Response → 确认返回中 llm_result 为有效中文回答，reasoning_content 非空且含分步推导过程（如“第一步：检测到图像含消防通道标识；第二步：通道被纸箱堵塞…”），即表示多模态理解已生效。
