Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Opus 5.5

vs

Welches Modell wofür

Dola-Seed-2.0-pro kostet $0.5 pro Million Input-Token und $3 beim Output im Vergleich zu $4 und $20 für claude-opus-5-5, womit die Raten 8x niedriger beim Input und etwa 6.7x niedriger beim Output sind; zudem ist es das einzige der beiden, das Video-Input akzeptiert und das Deaktivieren von Thinking ermöglicht. Wählen Sie claude-opus-5-5, wenn Sie dessen 1,000,000-Token-Kontext benötigen, der grob 3.9x so groß ist wie das 256,000-Fenster bei Dola-Seed-2.0-pro, und Sie mit immer aktivem Reasoning sowie einer 2x höheren Cache-Read-Rate ($0.2 gegenüber $0.1) arbeiten können. Beide rechnen pro Token ohne Rabatt-Multiplikatoren ab, sodass der Kostenvergleich direkt ist.

Benchmarks

Dola Seed 2.0 Pro: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittKeins besserClaude Opus 5.59 / 97 / 9
Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
Terminal-bench 4.0
N/A
kein anderes Modell war besser 66.4%
OSWorld 2.0 partial
N/A
kein anderes Modell war besser 81.8%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
58.7%
Humanity's Last Exam with tools
N/A
kein anderes Modell war besser 67.7%
AutomationBench
N/A
40%
Chartography with tools
N/A
kein anderes Modell war besser 89%

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

Preise

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 Δ
Eingabe / 1M Tokens $0.5 $4 0.13×
Ausgabe / 1M Tokens $3 $20 0.15×
Cache-Lesen / 1M Tokens $0.1 $0.2 0.5×
Cache-Schreiben - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 83 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Fähigkeiten

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Steuerung konfigurierbar immer aktiv
Strukturierte Ausgabe - ja
Prompt-Caching implizit + explizit explizit (Sie markieren das Präfix)
Cache-Lebensdauer nicht veröffentlicht 5m default, 1h option
Mindestlänge des gecachten Präfixes 1,024 Tokens 512 Tokens

Spezifikationen

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5
Eingabemodalitäten Text Bild Video Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-02-14 2026-09-22
Knowledge-Cutoff - 2026-06
Kontextfenster 256K 1M
Maximale Ausgabe 131K 128K
Thinking-Parameter
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort
Zulässige Werte
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on medium

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 Pro · Claude Opus 5.5

Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway

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 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

Claude Opus 5.5 bestanden · 3 sentences

When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.

Ausgabe 263 tok (+102 Thinking) Latenz 5.7 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 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

Claude Opus 5.5 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 ``` **Explanation:** The original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]

Ausgabe 723 tok (+303 Thinking) Latenz 10.4 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 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

Claude Opus 5.5 bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.

Ausgabe 829 tok (+488 Thinking) Latenz 10.9 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 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

Claude Opus 5.5 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.

Ausgabe 1263 tok (+1007 Thinking) Latenz 13.5 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-pro",
    # model="claude-opus-5-5",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Dola Seed 2.0 Pro oder Claude Opus 5.5?

Dola Seed 2.0 Pro ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.5 vs. $4, Faktor 8.0). 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 Pro gegen Claude Opus 5.5 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 Pro und Claude Opus 5.5 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.

Verwandte Vergleiche

Aus unseren Studien mit eigenen Messungen