Dola Seed 2.0 Lite ist die ausgewogene Stufe der Dola-Seed-2.0-Familie von ByteDance auf BytePlus ModelArk.
- Eingabe
- Text Bild Video Audio $0.25/M
- Ausgabe
- Text $2/M
- Cache-Read
- $0.05/M
- Kontext
- 262K
- vs. GPT-4o
- ~95% günstiger
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 256.000 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 131.072 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| Standardwert | enabled, mit reasoning_effort medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Die Spur wird in reasoning_content zurückgegeben und bleibt im Gesprächsverlauf erhalten; bei Tool-Calling-Turns muss nichts zurückgegeben werden, und ein Weglassen löst keinen Fehler aus. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Video + Audio → Text |
|---|
- Die Seed-2.0-Reihe startete am 2026-02-14
- ModelArk-id seed-2-0-lite (neueste Version 260428)
- 256K Kontext, 128K max. Output inkl. CoT
- Audioverständnis in der Beta-Phase auf Version 260428
- implizites und explizites Context-Caching
Ein Prompt, 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 Denken) Latenz 18.2 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.
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 Denken) Latenz 33.2 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 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 Denken) Latenz 20.2 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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 Denken) Latenz 23.1 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Dola Seed 2.0 Lite in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Dola Seed 2.0 Lite
- BytePlus beschreibt die neueste Version als das erste omnimodale Verständnismodell der Dola-Familie, das Video-, Bild-, Audio- und Textverständnis nativ vereint und über verbesserte Agent-, Coding- und GUI-Fähigkeiten verfügt; die vorherige Version wurde als kosteneffizientes, durchsatzstarkes Enterprise-Upgrade gegenüber seed-1-8 mit starkem Long-Context-Verständnis und zuverlässigen strukturierten Ausgaben für zentrale Produktions-Workflows angepriesen.
- Es bietet ein Kontextfenster von 256K mit bis zu 128K Output einschließlich Chain-of-Thought, das Doppelte des Gesamt-Outputs von 64K bei seed-1.8, was der konkrete Grund ist, lange Reasoning-Arbeit auf die 2.0-Generation zu verlagern.
- Der Output steht standardmäßig auf 4K, heben Sie ihn für lange Antworten also bewusst an.
- Thinking ist über thinking.type standardmäßig aktiv, wobei nur enabled und disabled zur Verfügung stehen und es keine automatische Einstellung gibt; die Reasoning-Tiefe wird separat über reasoning_effort mit minimal, low, medium oder high gesetzt, standardmäßig medium.
- Strukturierte Ausgaben mit einem JSON-Schema, Function Calling mit MCP-Tool-Integration, Thinking-Zusammenfassungen sowie implizites und explizites Caching auf Präfix- und Session-Ebene werden unterstützt, und die Ausgabe ist reiner Text, unabhängig davon, was hineingeht.
- BytePlus veröffentlicht keinen direkten Auswahlleitfaden für die Familie, daher ist die Positionierung in den Release Notes die offizielle Grundlage für die Wahl zwischen den Stufen.
- Synthorai vermittelt es über eine OpenAI-kompatible Chat-API.
FAQ
Lässt sich die Dola Seed 2.0 Lite API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.25/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 500 Requests mit je ~8K Tokens gegen Dola Seed 2.0 Lite ab.
Worin ist Dola Seed 2.0 Lite am besten?
Erstes omnimodales Verständnismodell seiner Familie; vereint nativ Video, Bild, Audio und Text; 256K Kontext mit bis zu 128K Output. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet Dola Seed 2.0 Lite?
Dola Seed 2.0 Lite kostet auf Synthorai $0.25 pro Million Input-Tokens und $2 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.05/M abgerechnet.
Unterstützt Dola Seed 2.0 Lite Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.05/M statt $0.25/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu Dola Seed 2.0 Lite?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="Dola-Seed-2.0-lite", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.