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-Read
- $0.1/M
- Kontext
- 262K
- vs. GPT-4o
- ~90% günstiger
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 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 die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
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 Denken) Latenz 9.4 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
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
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
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Dola Seed 2.0 Pro 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-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 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.5/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 250 Requests mit je ~8K Tokens gegen Dola Seed 2.0 Pro ab.
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. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet Dola Seed 2.0 Pro?
Dola Seed 2.0 Pro kostet auf Synthorai $0.5 pro Million Input-Tokens und $3 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.1/M abgerechnet.
Unterstützt Dola Seed 2.0 Pro Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Input-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. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu Dola Seed 2.0 Pro?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="Dola-Seed-2.0-pro", 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.