Dola Seed 2.0 Pro ist das Flaggschiff der Dola-Seed-2.0-Familie von ByteDance auf BytePlus ModelArk, offiziell beschrieben als vielseitiges agentisches Modell für das Agent-Zeitalter.
- Eingabe
- Text Bild Video $0.5/M
- Ausgabe
- Text $3/M
- Cache-Lesen
- $0.1/M
- Kontext
- 262K
- vs. GPT-4o
- ~90% günstiger
Prompts mit mehr als 128K Tokens: Die gesamte Anfrage wird mit $1/M Eingabe · $6/M Ausgabe berechnet
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 68 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. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 256.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 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 und aktivierter Thinking-Zusammenfassung gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Thinking-Verhalten | Die Thinking-Zusammenfassung ist standardmäßig aktiv, sodass reasoning_content neben encrypted_content eine Zusammenfassung statt der Rohspur enthält; bei Tool-Calling-Turns muss encrypted_content zurückgegeben werden, sonst sinkt die Inferenzqualität. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Video → Text |
|---|
Universelles Agent-Flaggschiff mit Deep Reasoning, Visual Grounding und Tool-Calling in einem 256K-Kontext.
Ein Prompt, 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 Thinking) Latenz 9.4 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.
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
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.
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
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten 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 Thinking) Latenz 11.4 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Dola Seed 2.0 Pro in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. 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-pro",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Dola Seed 2.0 Pro
- Die Release Notes heben stabile Leistung bei komplexem Reasoning und langfristigen Aufgaben hervor, darunter mehrstufige Planung, visuell-textuelles Reasoning, Videoverständnis und fortgeschrittene Analyse, und BytePlus nennt es das leistungsfähigste Modell der Serie, eine multimodale Engine für agentengetriebene Workflows mit Browser Use und Computer Use, mit Content-Moderation, Sicherheitsüberwachung von Kamerabildern, Webrecherche und Berichtserstellung, Finanzanalyse, Dokumentenverarbeitung und Kundenservice als Zielszenarien.
- Es bietet tiefes Reasoning, multimodales Verständnis, Visual Grounding und Tool-Calling innerhalb eines Kontextfensters von 256K und bis zu 128K Output einschließlich Chain-of-Thought, dazu Präfix- und Session-Caching in impliziter und expliziter Form.
- Zwei Unterschiede zu den kleineren Geschwistern sollten Sie kennen, bevor Sie sich darauf festlegen: Visual Grounding ist für Pro gelistet, nicht aber für die neuesten Lite- und Mini-Builds, während strukturierte Ausgaben für diese beiden gelistet sind, für Pro dagegen nicht; schema-gebundene Antworten sprechen also eher für Lite oder Mini.
- Thinking.type ist standardmäßig enabled, ohne automatischen Modus, und reasoning_effort reicht von minimal bis high, standardmäßig medium; der Output steht gegenüber der 128K-Obergrenze standardmäßig auf 4K.
- Synthorai stellt es hinter seinem OpenAI-kompatiblen Completions-Endpoint bereit.
FAQ
Lässt sich die Dola Seed 2.0 Pro API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $0.5/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 250 Anfragen an Dola Seed 2.0 Pro mit je ~8K Tokens.
Worin ist Dola Seed 2.0 Pro am besten?
Vielseitiges Agent-Modell für das Agent-Zeitalter; stabil bei komplexem Reasoning und langfristigen Aufgaben; Visual Grounding, Videoverständnis und Tool-Calling. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet Dola Seed 2.0 Pro?
Dola Seed 2.0 Pro kostet auf Synthorai $0.5 pro Million Eingabe-Tokens und $3 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.1/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von Dola Seed 2.0 Pro?
Dola Seed 2.0 Pro hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 262K Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 131,072 Tokens lang sein.
Unterstützt Dola Seed 2.0 Pro Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.1/M statt $0.5/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden. Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu Dola Seed 2.0 Pro?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="Dola-Seed-2.0-pro", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.