Dola Seed 2.0 Lite vs Kimi K2.7 Code
Welches Modell wofür
Beide teilen sich einen Kontext von 256000 Tokens - der Unterschied liegt also bei Kosten, Modalitäten und der Arbeitsweise des Denkens. Dola-Seed-2.0-lite kostet $0.25 Eingabe und $2 Ausgabe gegenüber $0.95 und $4 bei kimi-k2.7-code, das Moonshot-Modell verlangt also den 3.8-fachen Eingabe- und den 2-fachen Ausgabetarif; außerdem nimmt es neben Text, Bild und Video auch Audio an, bei 131072 Tokens maximaler Ausgabe. Nehmen Sie Dola-Seed-2.0-lite für Arbeit mit Audioeingabe, sehr lange Einzelantworten oder wenn Sie das Denken abschalten wollen; nehmen Sie kimi-k2.7-code, wenn Sie sein dauerhaft aktives Reasoning wollen und 32768 Ausgabetokens genügen.
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| Dola Seed 2.0 Lite | Kimi K2.7 Code | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $0.25 | $0.95 | 0.26× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $2 | $4 | 0.5× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.05 | $0.19 | 0.26× |
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 | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | immer aktiv |
| Strukturierte Ausgabe | 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 | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild Audio Video | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-02-14 | 2026-06 |
| Kontextfenster | 256K | 256K |
| Maximale Ausgabe | 131K | 33K |
| Thinking-Parameter |
|
|
| Zulässige Werte | thinking.type
reasoning_effort
| type
keep
|
| Standardwert | enabled, with reasoning_effort medium | thinking on with Preserved Thinking 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 · Kimi K2.7 Code
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
Kimi K2.7 Code bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.
Ausgabe 259 tok (+174 Thinking) Latenz 5.4 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
Kimi K2.7 Code bestanden · 8/8 cases
```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 ``` The bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.
Ausgabe 410 tok (+222 Thinking) Latenz 9.4 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.
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
Kimi K2.7 Code bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
Ausgabe 721 tok (+663 Thinking) Latenz 13.2 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
Kimi K2.7 Code bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.
Ausgabe 2375 tok (+2235 Thinking) Latenz 38.6 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="kimi-k2.7-code", # 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: "kimi-k2.7-code", // 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": "kimi-k2.7-code", # 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: "kimi-k2.7-code", // 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("kimi-k2.7-code") // 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 Kimi K2.7 Code?
Dola Seed 2.0 Lite ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.25 vs. $0.95, Faktor 3.8). 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 Kimi K2.7 Code 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 Kimi K2.7 Code 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.