Dola Seed 2.0 Pro vs DeepSeek V4 Flash (0731)
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Wählen Sie Dola-Seed-2.0-pro, wenn die Eingabe selbst kein Text ist: Es akzeptiert Bild und Video neben Text und ermöglicht es Ihnen, thinking zu deaktivieren, zu $0.5 pro Million Input und $3 pro Million Output. deepseek-v4-flash-0731 ist rein textbasiert, aber bei denselben Einheiten günstiger — rund 1.6x weniger beim Input und etwa 3.2x weniger beim Output, mit Cache-Reads zu $0.0308 gegenüber $0.1 — und es bietet einen 1000000-Token-Kontext mit bis zu 393216 Output-Token im Vergleich zu 256000 und 131072. Beide decken Chat, Code, Reasoning und Tools ab, die Wahl ist also letztlich Modalitäten gegenüber Kontextlänge und Kosten.
Preise
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4 Flash (0731) | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $0.5 | $0.308 | 1.6× |
| Output / 1M Token | $3 | $0.924 | 3.2× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.1 | $0.0308 | 3.2× |
| 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 Pro | DeepSeek V4 Flash (0731) | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | konfigurierbar | ja — Regler des Anbieters nicht veröffentlicht |
| Strukturierte Ausgabe | — | ja |
| Prompt-Caching | implizit + explizit | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Minimales gecachtes Präfix | 1024 Tokens | nicht veröffentlicht |
Spezifikationen
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4 Flash (0731) | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild Video | Text |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-02-14 | 2026-07-31 |
| Kontextfenster | 256K | 1M |
| Maximaler Output | 131K | 393K |
| Thinking-Parameter |
| — |
| Zulässige Werte | thinking.type
reasoning_effort
| — |
| Standardwert | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on | — |
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 Pro · DeepSeek V4 Flash (0731)
Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway
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 Denken) Latenz 9.4 s
DeepSeek V4 Flash (0731) bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning mode prompts the model to generate extensive internal chain-of-thought tokens before answering, often multiplying total token output per query by several times. This directly inflates costs because we are billed per token, and these reasoning tokens are processed at a premium compute tier that carries a higher price per million tokens. However, this spend buys measurably higher accuracy and fewer failed calls, so we are tracking it against specific error-reduction KPIs to ensure the ROI justifies the increase.
Ausgabe 365 tok (+266 Denken) Latenz 5.1 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 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 Denken) Latenz 16.7 s
DeepSeek V4 Flash (0731) 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 original bug stems from initializing `cur` to 0 and only incrementing it when adjacent elements are equal, which counts the number of *equal transitions* rather than the actual run length—so every run of length L is reported as L−1, and a single‑element run (with no transitions) yields 0. Moreover, because `best` is updated only inside the equality branch, it never accounts for a run that ends at the last element if that run is longer than any previously seen (though the real issue remains the off‑by‑one). […]
Ausgabe 1268 tok (+1016 Denken) Latenz 14.0 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 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 Denken) Latenz 8.6 s
DeepSeek V4 Flash (0731) bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null }
Ausgabe 1119 tok (+1072 Denken) Latenz 12.3 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
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 Denken) Latenz 11.4 s
DeepSeek V4 Flash (0731) verfehlt · 141 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache for API Gateway** We are pleased to announce Prompt Cache, a new feature that stores and reuses identical prompt prefixes across all connected LLM providers. By automatically recognizing repeated requests, this cache reduces token consumption and lowers latency without altering your application logic. Whether you use OpenAI, Anthropic, or open-source models, the cache operates transparently, ensuring consistent behavior while cutting costs. Developers can configure cache TTL and scoping rules via a simple API call, giving you precise control over data freshness and privacy. This feature also minimizes redundant upstream calls, freeing provider rate limits for more critical workloads. Start caching today through the dashboard or CLI, and watch your operational expenses drop significantly. […]
Ausgabe 254 tok (+80 Denken) Latenz 4.4 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-pro",
# model="deepseek-v4-flash-0731", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
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-pro",
// model: "deepseek-v4-flash-0731", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
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-pro",
# "model": "deepseek-v4-flash-0731", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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-pro",
// Model: "deepseek-v4-flash-0731", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
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-pro")
// .model("deepseek-v4-flash-0731") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches ist günstiger, Dola Seed 2.0 Pro oder DeepSeek V4 Flash (0731)?
DeepSeek V4 Flash (0731) ist günstiger bei input / 1m token ($0.308 vs. $0.5, 1.6× 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 Pro gegen DeepSeek V4 Flash (0731) 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 Pro und DeepSeek V4 Flash (0731) 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.