Dola Seed 2.0 Lite vs Dola Seed 2.0 Pro
Welches Modell wofür
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.
Benchmarks
Dola Seed 2.0 Pro: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| Dola Seed 2.0 Lite | Dola Seed 2.0 Pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $0.25 | $0.5 | 0.5× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $2 | $3 | 0.67× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.05 | $0.1 | 0.5× |
Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| Dola Seed 2.0 Lite | Dola Seed 2.0 Pro | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | konfigurierbar |
| Strukturierte Ausgabe | ja | - |
| Prompt-Caching | implizit + explizit | implizit + explizit |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | nicht veröffentlicht |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | 1024 Tokens | 1024 Tokens |
Spezifikationen
| Dola Seed 2.0 Lite | Dola Seed 2.0 Pro | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild Audio Video | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-02-14 | 2026-02-14 |
| Kontextfenster | 256K | 256K |
| Maximale Ausgabe | 131K | 131K |
| Thinking-Parameter |
|
|
| Zulässige Werte | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| Standardwert | enabled, with reasoning_effort medium | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on |
Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: Dola Seed 2.0 Lite · Dola Seed 2.0 Pro
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
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 Thinking) 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 Thinking) Latenz 9.4 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
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 Thinking) 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 Thinking) Latenz 16.7 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
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 Thinking) 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 Thinking) Latenz 8.6 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
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 Thinking) 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 Thinking) Latenz 11.4 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Eine Zeile genügt für den Wechsel
Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.
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(""));FAQ
Welches Modell ist günstiger: Dola Seed 2.0 Lite oder Dola Seed 2.0 Pro?
Dola Seed 2.0 Lite ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.25 vs. $0.5, Faktor 2.0). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich Dola Seed 2.0 Lite gegen Dola Seed 2.0 Pro A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?
Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.
Unterstützen Dola Seed 2.0 Lite und Dola Seed 2.0 Pro Prompt-Caching?
Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.