Dola Seed 2.0 Pro vs GPT-6.1 Terra

Eines der Modelle ändern vs

Welches Modell wofür

Für Prompts bis 128000 Eingabe-Tokens gilt: Dola-Seed-2.0-pro ist bei Ein- und Ausgabe günstiger und akzeptiert Videos. Wählen Sie gpt-6.1-terra für das deutlich größere Kontextfenster und strukturierte Ausgaben, wenn lange Texte und Bilder wichtiger sind als Videoeingaben.

Preise

	Dola Seed 2.0 Pro	GPT-6.1 Terra	Δ
Eingabe / 1M Tokens	$0.5	$1	0.5×
Ausgabe / 1M Tokens	$3	$5	0.6×
Cache-Lesen / 1M Tokens	$0.1	$0.05	2×
Cache-Schreiben	-	1.25x (30m) / 2.5x (12h)	-

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

Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 80 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

Dola Seed 2.0 Pro · $0.5 GPT-6.1 Terra · $1

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

Fähigkeiten

	Dola Seed 2.0 Pro	GPT-6.1 Terra
Tool-Nutzung	ja	ja
Thinking-Steuerung	konfigurierbar	konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe	-	ja
Prompt-Caching	implizit + explizit	implizit + explizit
Cache-Lebensdauer	nicht veröffentlicht	at least 30m by default, 12h option on the Responses API
Mindestlänge des gecachten Präfixes	1,024 Tokens	1,024 Tokens

Spezifikationen

	Dola Seed 2.0 Pro	GPT-6.1 Terra
Eingabemodalitäten	Text Bild Video	Text Bild
Ausgabemodalitäten	Text	Text
Veröffentlicht	2026-02-14	2026-10-26
Knowledge-Cutoff	-	2026-06
Kontextfenster	256K	1.1M
Maximale Ausgabe	131K	128K
Thinking-Parameter	thinking.type reasoning_effort	reasoning.effort
Zulässige Werte	thinking.type enabled disabled (no auto) reasoning_effort minimal low medium high	reasoning.effort none 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 · GPT-6.1 Terra

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 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

GPT-6.1 Terra bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.

Ausgabe 196 tok (+115 Thinking) Latenz 4.6 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

GPT-6.1 Terra bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.

Ausgabe 331 tok (+172 Thinking) Latenz 6.3 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

GPT-6.1 Terra bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": null, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

Ausgabe 317 tok (+261 Thinking) Latenz 6.9 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

GPT-6.1 Terra bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.

Ausgabe 579 tok (+440 Thinking) Latenz 9.1 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="gpt-6.1-terra",  # 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: "gpt-6.1-terra",  // 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": "gpt-6.1-terra",  # 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: "gpt-6.1-terra",  // 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("gpt-6.1-terra")  // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

API-Schlüssel erstellen →

FAQ

Welches Modell ist günstiger: Dola Seed 2.0 Pro oder GPT-6.1 Terra?

Dola Seed 2.0 Pro ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($0.5 vs. $1, Faktor 2.0). 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 GPT-6.1 Terra 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 GPT-6.1 Terra 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

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