Dola Seed 2.0 Lite vs Dola Seed 2.0 Pro

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Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle

Sowohl Dola-Seed-2.0-lite als auch Dola-Seed-2.0-pro erschienen am 2026-02-14 mit dem gleichen 256000-Token-Kontext, 131072 maximalen Ausgabe-Token, Chat/Code/Tools und der Option, das Thinking zu deaktivieren; die Unterscheidung liegt also beim Preis und den Eingaben. Wählen Sie Dola-Seed-2.0-lite, wenn Kosten oder Audio wichtig sind: Es akzeptiert Text, Bild, Video sowie Audio und kostet bei der Eingabe ($0.25 vs $0.50) und bei Cache-Reads ($0.05 vs $0.10) nur halb so viel, bei einer Ausgabe von $2 gegenüber $3. Wählen Sie Dola-Seed-2.0-pro, wenn Sie dessen Reasoning-Capability-Flag benötigen und Ihre Eingaben nur aus Text, Bild oder Video bestehen.

Preise

	Dola Seed 2.0 Lite	Dola Seed 2.0 Pro	Δ
Input / 1M Token	$0.25	$0.5	0.5×
Output / 1M Token	$2	$3	0.67×
Cache-Read / 1M Token	$0.05	$0.1	0.5×

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen — Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 63 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Dola Seed 2.0 Lite · $0.25 Dola Seed 2.0 Pro · $0.5

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

	Dola Seed 2.0 Lite	Dola Seed 2.0 Pro
Tool-Nutzung	ja	ja
Thinking-Kontrolle	konfigurierbar	konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe	ja	—
Prompt-Caching	implizit + explizit	implizit + explizit
Cache-Lebensdauer	nicht veröffentlicht	nicht veröffentlicht
Minimales gecachtes Präfix	1024 Tokens	1024 Tokens

Spezifikationen

	Dola Seed 2.0 Lite	Dola Seed 2.0 Pro
Input-Modalitäten	Text Bild Audio Video	Text Bild Video
Ausgabemodalitäten	Text	Text
Veröffentlicht	2026-02-14	2026-02-14
Kontextfenster	256K	256K
Maximaler Output	131K	131K
Thinking-Parameter	thinking.type reasoning_effort	thinking.type reasoning_effort
Zulässige Werte	thinking.type enabled disabled (no auto) reasoning_effort minimal low medium high	thinking.type enabled disabled (no auto) reasoning_effort minimal low medium high
Standardwert	enabled, with reasoning_effort medium	enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Dola Seed 2.0 Lite · Dola Seed 2.0 Pro

Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway

Schlussfolgerndes Denken für einen CFO Eine fehlerhafte Funktion korrigieren In ein Schema extrahieren Nach Vorgaben schreiben

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. PRÜFEN genau 3 Sätze

Dola Seed 2.0 Lite bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning on our production LLM requires the model to run resource-intensive multi-step chain-of-thought inference for every customer-facing query, rather than the single-pass inference that powered our original non-reasoning deployment, and GPU compute—which makes up 90% of our total LLM bill—scales directly with the number of compute cycles each query consumes. Our cloud provider’s LLM billing model charges per million processed tokens, and reasoning workflows generate an average of 2.1x more hidden processing tokens (the intermediate problem-solving steps the model never surfaces to end users) that are still billable, pushing our total monthly token consumption just over double what it was prior to enabling the feature. […]

Ausgabe 1306 tok (+1096 Denken) Latenz 18.2 s

Dola Seed 2.0 Pro bestanden · 3 sentences

Reasoning-enabled LLMs do not generate final answers in one pass: they run hundreds of unshown internal trial, cross-check, and correction steps for every user request, and every one of these hidden steps consumes billable GPU time just like the visible output text. Unlike our prior standard chat workload which only processed exactly what users typed, reasoning mode automatically executes these validation loops by default, with no visible indicator to end users that extra compute is being consumed. This 2x increase is not a billing error or rogue usage spike: industry benchmarks consistently put reasoning workloads at 1.7-2.6x the compute cost of equivalent standard LLM requests, and this pricing dynamic is almost never clearly disclosed on vendor rate cards.

Ausgabe 563 tok (+416 Denken) Latenz 9.4 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze — abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. PRÜFEN Fix besteht die Tests

Dola Seed 2.0 Lite bestanden · 8/8 cases

### Corrected Function ```python def longest_run(xs): if not xs: # Handle empty input edge case return 0 best = cur = 1 # Base run length of 1 for any non-empty single element for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 # Reset run length for the new, different element return best ``` ### Bug Explanation (single paragraph) The original function’s core flaw was that it counted the number of consecutive equal adjacent element pairs, rather than the number of elements in the run itself, leading to all results being off by one, which caused both reported issues: a run of k equal elements only has k-1 consecutive matching pairs, so the original function’s maximum `best` value was always one less than the true element count of the longest run. […]

Ausgabe 2620 tok (+2217 Denken) Latenz 33.2 s

Dola Seed 2.0 Pro bestanden · 8/8 cases

### Corrected Implementation ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` --- ### Bug Explanation The original code has three critical linked flaws: 1. It initialized run counters `best` and `cur` to `0` instead of `1`, failing to account for the fact that *every individual element is already a valid run of length 1* -- this causes single-element inputs to incorrectly return `0`. 2. `cur` only counted how many extra matching elements followed the start of a run, so it always tracked one less than the actual run length, and it reset to `0` (instead of `1`) when a new run began, preserving this off-by-one error for all runs. 3. […]

Ausgabe 1278 tok (+951 Denken) Latenz 16.7 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

Dola Seed 2.0 Lite bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending Q4 clos"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending Q4 close" }

Ausgabe 1502 tok (+1439 Denken) Latenz 20.2 s

Dola Seed 2.0 Pro bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 506 tok (+452 Denken) Latenz 8.6 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Dola Seed 2.0 Lite verfehlt · 141 words, 0 banned, 1 question

Today we launch Cross-Provider Prompt Cache, a new feature for our Core API Gateway built to cut redundant AI costs and latency for teams routing requests across multiple LLM providers. Many development teams rotate between OpenAI, Anthropic, and Google Gemini to balance performance, cost, and capability, but identical prompts get reprocessed from scratch with every provider switch, wasting tokens and slowing response times. This feature stores validated prompt responses at the gateway layer, so repeat requests pull from cache regardless of which provider they route to, with configurable TTLs and built-in compliance with all major provider data policies. […]

Ausgabe 1870 tok (+1695 Denken) Latenz 23.1 s

Dola Seed 2.0 Pro bestanden · 123 words, 0 banned, 1 question

Today we’re rolling out cross-provider prompt caching for our API gateway. For engineering teams routing LLM requests across OpenAI, Anthropic, Mistral and open source models, this feature stores identical prompt payloads at the gateway layer, rather than relying on per-provider cache implementations limited to single endpoints. How much time and compute could your team save by avoiding redundant token processing for repeated system prompts, context windows, or common user queries? Cache hits return responses in under 10ms, with configurable TTL, granular purge controls, and per-application cache partitioning. Early access teams running support bots, batch inference and internal assistants recorded 42-67% lower LLM spend. This feature is live for all gateway users today, with no required code changes to existing routing workflows. (120 words)

Ausgabe 1041 tok (+872 Denken) Latenz 11.4 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten — das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="Dola-Seed-2.0-lite",
    # model="Dola-Seed-2.0-pro",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://synthorai.io/v1",
  apiKey: "sk-syn-...",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "Dola-Seed-2.0-lite",
  // model: "Dola-Seed-2.0-pro",  // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Dola-Seed-2.0-lite",
    # "model": "Dola-Seed-2.0-pro",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)

func main() {
	client := openai.NewClient(
		option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
		option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
	)
	resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
		Model: "Dola-Seed-2.0-lite",
		// Model: "Dola-Seed-2.0-pro",  // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
		Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
			openai.UserMessage("Summarize this diff"),
		},
	})
	fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://synthorai.io/v1")
    .apiKey("sk-syn-...")
    .build();

ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
    ChatCompletionCreateParams.builder()
        .model("Dola-Seed-2.0-lite")
        // .model("Dola-Seed-2.0-pro")  // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

API-Schlüssel holen →

FAQ

Welches ist günstiger, Dola Seed 2.0 Lite oder Dola Seed 2.0 Pro?

Dola Seed 2.0 Lite ist günstiger bei input / 1m token ($0.25 vs. $0.5, 2.0× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten — die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.

Kann ich Dola Seed 2.0 Lite gegen Dola Seed 2.0 Pro ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt — der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen Dola Seed 2.0 Lite und Dola Seed 2.0 Pro Prompt-Caching?

Ja — beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

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Wie viele Tokens kostet ein Bild? 15 APIs im Vergleich LLM-Denksteuerung: Was 13 Modelle beachten oder ignorieren