Dola Seed 2.0 Lite vs GPT-5.6
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Dola-Seed-2.0-lite berechnet $0.25 pro Million Eingabe und $2 pro Million Ausgabe, rund 20x und 15x weniger als gpt-5.6 mit $5 und $30 (Cache-Lesevorgänge $0.05 gegenüber $0.5), und nimmt Text, Bild, Video und Audio in einem Fenster von 256000 Tokens mit bis zu 131072 Ausgabetokens. Nehmen Sie gpt-5.6, wenn Sie seinen rund viermal größeren Kontext von 1050000 Tokens oder sein Reasoning-Flag für Text- und Bildeingaben brauchen; nehmen Sie Dola-Seed-2.0-lite für Chat-, Code- und Tool-Verkehr in großer Menge oder wenn Video- oder Audioeingaben im Spiel sind. Bei beiden lässt sich das Denken abschalten.
Preise
| Dola Seed 2.0 Lite | GPT-5.6 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $0.25 | $5 | 0.05× |
| Output / 1M Token | $2 | $30 | 0.067× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.05 | $0.5 | 0.1× |
| Cache-Schreiben | — | keine separate Gebühr | — |
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)
Fähigkeiten
| Dola Seed 2.0 Lite | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | konfigurierbar | konfigurierbar |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit + explizit | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | 5–10m, up to 1h |
| Minimales gecachtes Präfix | 1024 Tokens | 1024 Tokens |
Spezifikationen
| Dola Seed 2.0 Lite | GPT-5.6 | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild Audio Video | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-02-14 | 2026-07-09 |
| Wissensgrenze | — | 2026-02 |
| Kontextfenster | 256K | 1.1M |
| Maximaler Output | 131K | 128K |
| Thinking-Parameter |
| reasoning.effort |
| Zulässige Werte | thinking.type
reasoning_effort
| reasoning.effort
|
| Standardwert | enabled, with reasoning_effort medium | medium |
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 · GPT-5.6
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 Denken) Latenz 18.2 s
GPT-5.6 bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
Ausgabe 126 tok (+30 Denken) Latenz 3.0 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.
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
GPT-5.6 bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
Ausgabe 277 tok (+93 Denken) Latenz 4.2 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
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
GPT-5.6 bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
Ausgabe 179 tok (+118 Denken) Latenz 3.7 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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 Denken) Latenz 23.1 s
GPT-5.6 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
Ausgabe 628 tok (+473 Denken) Latenz 7.3 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="gpt-5.6", # 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: "gpt-5.6", // 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": "gpt-5.6", # 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: "gpt-5.6", // 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("gpt-5.6") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches ist günstiger, Dola Seed 2.0 Lite oder GPT-5.6?
Dola Seed 2.0 Lite ist günstiger bei input / 1m token ($0.25 vs. $5, 20× 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 GPT-5.6 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 GPT-5.6 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.