Dola Seed 2.0 Pro vs Qwen3.7 Plus

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Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle

Beide nehmen Text, Bild und Video als Eingabe und geben Text zurück, decken Chat, Code, Reasoning und Tools ab und lassen das Denken abschalten — es geht also um Kontext gegen Ausgabespielraum und Preis. Nehmen Sie qwen3.7-plus für Arbeit an großen Korpora: Sein Fenster von 1000000 Tokens ist rund 3.9x so groß wie das von Dola-Seed-2.0-pro, es führt das Langkontext-Flag und kostet mit $0.4 Eingabe / $1.6 Ausgabe weniger, wobei Dolas Ausgabetarif rund 1.875x höher liegt. Nehmen Sie Dola-Seed-2.0-pro, wenn eine einzelne Antwort lang werden muss, denn seine 131072 maximalen Ausgabetokens sind doppelt so viele wie die 65536 von qwen3.7-plus.

Preise

	Dola Seed 2.0 Pro	Qwen3.7 Plus	Δ
Input / 1M Token	$0.5	$0.4	1.3×
Output / 1M Token	$3	$1.6	1.9×
Cache-Read / 1M Token	$0.1	$0.08	1.3×
Cache-Schreiben	—	1.25x	—

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)

Dola Seed 2.0 Pro · $0.5 Qwen3.7 Plus · $0.4

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

Fähigkeiten

	Dola Seed 2.0 Pro	Qwen3.7 Plus
Tool-Nutzung	ja	ja
Thinking-Kontrolle	konfigurierbar	konfigurierbar
Strukturierte Ausgabe	—	ja
Prompt-Caching	implizit + explizit	implizit + explizit
Cache-Lebensdauer	nicht veröffentlicht	explicit: 5m, reset on hit
Minimales gecachtes Präfix	1024 Tokens	1024 Tokens

Spezifikationen

	Dola Seed 2.0 Pro	Qwen3.7 Plus
Input-Modalitäten	Text Bild Video	Text Bild Video
Ausgabemodalitäten	Text	Text
Veröffentlicht	2026-02-14	2026-06-01
Kontextfenster	256K	1M
Maximaler Output	131K	66K
Thinking-Parameter	thinking.type reasoning_effort	enable_thinking thinking_budget preserve_thinking
Zulässige Werte	thinking.type enabled disabled (no auto) reasoning_effort minimal low medium high	enable_thinking true false thinking_budget in tokens preserve_thinking true false
Standardwert	enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on	on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off

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 · Qwen3.7 Plus

Ein Prompt, beide Modelle — gemessen über das Gateway

Schlussfolgerndes Denken für einen CFO Eine 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. PRÜFEN 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 Denken) Latenz 9.4 s

Qwen3.7 Plus bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.

Ausgabe 1428 tok (+1345 Denken) Latenz 25.2 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.

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. PRÜFEN 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 Denken) Latenz 16.7 s

Qwen3.7 Plus bestanden · 8/8 cases

## Fixed Code ```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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]

Ausgabe 2317 tok (+2005 Denken) Latenz 40.5 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

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. PRÜFEN 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 Denken) Latenz 8.6 s

Qwen3.7 Plus bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 1807 tok (+1750 Denken) Latenz 31.6 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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. PRÜFEN 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 Denken) Latenz 11.4 s

Qwen3.7 Plus bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.

Ausgabe 4453 tok (+4312 Denken) Latenz 76.8 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="qwen3.7-plus",  # 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: "qwen3.7-plus",  // 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": "qwen3.7-plus",  # 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: "qwen3.7-plus",  // 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("qwen3.7-plus")  // 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 holen →

FAQ

Welches ist günstiger, Dola Seed 2.0 Pro oder Qwen3.7 Plus?

Qwen3.7 Plus ist günstiger bei input / 1m token ($0.4 vs. $0.5, 1.3× 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 Qwen3.7 Plus 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 Qwen3.7 Plus 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.

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