Dola Seed 2.0 Lite vs. GLM-5.2: Preise und Spezifikationen, gemessen

Welches Modell wofür

Dola-Seed-2.0-lite ist die günstigere Option mit breiterem Input: Es nimmt Text, Bild, Video und Audio an und liegt mit $0.25 Input und $2 Output beim Input 5.6x und beim Output 2.2x unter glm-5.2 mit $1.4 und $4.4, bei Cache-Reads $0.05 gegenüber $0.26. Wählen Sie glm-5.2, wenn der Job reiner Text, aber lang ist: Sein Kontext von 1000000 Tokens ist etwa 3.9x so groß wie die 256000 von Dola-Seed-2.0-lite, und es trägt Reasoning- und Long-Context-Flags. Beide begrenzen den Output auf 131072 Tokens und lassen Thinking abschalten, also entscheidet multimodaler Input gegen Kontextlänge.

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besserDola Seed 2.0 Lite4 ~~/ 10~~3 ~~/ 10~~GLM-5.225 ~~/ 80~~1 ~~/ 80~~

Dola Seed 2.0 Lite GLM-5.2 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser

SWE-Bench Pro

N/A

62.1%

WenetSpeech test-net (CER)

kein anderes Modell war besser 4.47%

N/A

OSWorld-Verified

64.4%

N/A

Cybergym

N/A

77.2%

Finance Agent v2

N/A

49.7%

Harvey Lab-AA

N/A

91%

GPQA Diamond

88.4%

91.2%

BrowseComp

64%

N/A

MMVU

76.7%

N/A

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preise

	Dola Seed 2.0 Lite	GLM-5.2	Δ
Eingabe / 1M Tokens	$0.25	$1.4	0.18×
Ausgabe / 1M Tokens	$2	$4.4	0.45×
Cache-Lesen / 1M Tokens	$0.05	$0.26	0.19×

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)

Dola Seed 2.0 Lite · $0.25 GLM-5.2 · $1.4

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

Fähigkeiten

	Dola Seed 2.0 Lite	GLM-5.2
Tool-Nutzung	ja	ja
Thinking-Steuerung	konfigurierbar	konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe	ja	ja
Prompt-Caching	implizit + explizit	implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer	nicht veröffentlicht	nicht veröffentlicht
Mindestlänge des gecachten Präfixes	1024 Tokens	nicht veröffentlicht

Spezifikationen

	Dola Seed 2.0 Lite	GLM-5.2
Eingabemodalitäten	Text Bild Audio Video	Text
Ausgabemodalitäten	Text	Text
Veröffentlicht	2026-02-14	2026-06-16
Kontextfenster	256K	1M
Maximale Ausgabe	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 reasoning_effort none minimal low medium high xhigh max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
Standardwert	enabled, with reasoning_effort medium	enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it

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 · GLM-5.2

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

Reasoning, einem CFO erklärt 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. KRITERIUM 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 Thinking) Latenz 18.2 s

GLM-5.2 bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.

Ausgabe 1223 tok (+1138 Thinking) Latenz 17.1 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.

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. KRITERIUM 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 Thinking) Latenz 33.2 s

GLM-5.2 verfehlt · 1/8 cases (fails [1])

```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 […]

Ausgabe 4097 tok (+4036 Thinking) Latenz 58.4 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.

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. KRITERIUM 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 Thinking) Latenz 20.2 s

GLM-5.2 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

Ausgabe 1947 tok (+1893 Thinking) Latenz 30.9 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten 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. KRITERIUM 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 Thinking) Latenz 23.1 s

GLM-5.2 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.

Ausgabe 11125 tok (+10984 Thinking) Latenz 114.8 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="glm-5.2",  # 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: "glm-5.2",  // 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": "glm-5.2",  # 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: "glm-5.2",  // 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("glm-5.2")  // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Dola Seed 2.0 Lite oder GLM-5.2?

Dola Seed 2.0 Lite ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.25 vs. $1.4, Faktor 5.6). 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 GLM-5.2 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 GLM-5.2 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.

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen

GLM 5.3 API-Kosten: immer Thinking, pro Antwort 2.5x günstiger Bestes LLM für Übersetzungen: 9 Modelle, 400x Kosten LLM-Strukturausgaben: 4 von 12 APIs liefern valides, falsches JSON

Dola Seed 2.0 Lite vs GLM-5.2