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Dola Seed 2.0 Lite vs Claude Fable 5.1

Claude Fable 5.1 solo está disponible por invitación. Las cifras de abajo son las tarifas en vivo, pero para llamarlo tu espacio de trabajo necesita antes un permiso: pídenos acceso antes de construir nada a partir de esta comparativa.

vs

Cuál usar y cuándo

Dola-Seed-2.0-lite es la opción más barata y con una entrada más amplia: $0.25 de entrada y $2 de salida por millón de tokens, 40x y 25x menos que los $10 y $50 de claude-fable-5-1, y acepta video y audio además de texto e imagen, con un pensamiento que se puede desactivar y un límite de salida ligeramente mayor de 131072 tokens. Elija claude-fable-5-1 cuando necesite su contexto de 1000000 tokens (aproximadamente cuatro veces los 256000 de Dola) más pensamiento siempre activo e indicadores de razonamiento en la entrada de texto e imagen, y pueda asumir las tarifas. Para ingesta multimodal de alto volumen, Dola es la opción predeterminada pragmática.

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejorDola Seed 2.0 Lite4 / 103 / 10Claude Fable 5.119 / 213 / 21
Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1 otros modelos medidos media de los modelos comparados ★ ningún otro modelo puntuó más alto
DeepSWE 1.1
N/A
67.4%
WenetSpeech test-net (CER)
ningún otro modelo puntuó más alto 4.47%
N/A
OSWorld-Verified
64.4%
N/A
HealthBench Professional
N/A
58.1%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
52.6%
GPQA Diamond
88.4%
93.7%
BrowseComp
64%
N/A
MMVU
76.7%
N/A

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Precios

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1 Δ
Entrada / 1M tokens $0.25 $10 0.025×
Salida / 1M tokens $2 $50 0.04×
Lectura de caché / 1M tokens $0.05 $0.25 0.2×
Escritura en caché - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.

Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 77 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Capacidades

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento configurable siempre activo
Salida estructurada sí sí
Caché de prompts implícito + explícito explícito (tú marcas el prefijo)
Duración de la caché no publicado 5m default, 1h option
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 1024 tokens

Especificaciones

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1
Modalidades de entrada texto imagen audio vídeo texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-02-14 2026-09-01
Corte de conocimiento - 2026-06
Ventana de contexto 256K 1M
Salida máxima 131K 128K
Parámetro de razonamiento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
Valores aceptados
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valor por defecto enabled, with reasoning_effort medium

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Dola Seed 2.0 Lite · Claude Fable 5.1

Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBACIÓN exactamente 3 frases

Dola Seed 2.0 Lite superado · 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. […]

salida 1306 tok (+1096 razonamiento) latencia 18.2 s

Claude Fable 5.1 superado · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model started generating a long chain of internal "thinking" tokens before producing each answer, and we're billed for those tokens at the same output rate even though users never see them. In practice, that hidden reasoning often runs several times longer than the visible response, so the total tokens per request roughly doubled while the number of requests stayed flat. The upside is measurably better accuracy on complex tasks, so the right conversation is whether that quality gain justifies the cost—and if not, we can restrict reasoning to the workflows that actually need it rather than turning it on globally.

salida 186 tok latencia 3.2 s

Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.

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. COMPROBACIÓN la corrección pasa las pruebas

Dola Seed 2.0 Lite superado · 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. […]

salida 2620 tok (+2217 razonamiento) latencia 33.2 s

Claude Fable 5.1 superado · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): cur = cur + 1 if xs[i] == xs[i - 1] else 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts *matches between adjacent elements* rather than *elements in the run*: it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i-1]`, so a run of length k produces a count of k−1. That's why a single element returns 0 instead of 1, and why every other run also comes out one short — the "misses runs at the end" reports are the same off-by-one seen on inputs like `[1, 2, 2]`, where the trailing run of length 2 is reported as 1 (the original code does update `best` inside the loop, so end-of-list runs aren't actually skipped, just undercounted). […]

salida 882 tok (+507 razonamiento) latencia 3.4 s

Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.

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. COMPROBACIÓN JSON válido, esquema exacto

Dola Seed 2.0 Lite superado · 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" }

salida 1502 tok (+1439 razonamiento) latencia 20.2 s

Claude Fable 5.1 superado · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3 (September quarter)", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on judgment calls (not part of the object): - **revenue_usd_m**: The text says "412 for the topline" but never states the currency or that the figure is in millions; it's also on a constant-currency basis and prefaced with "call it," so it's approximate. If you want strict literalism, this should be `null`. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11%; the exact figure isn't given. - **quarter**: "September quarter" is Q3 on a calendar basis, consistent with the reference to a pending Q4 close. - **guidance**: Explicitly withheld, so `null`.

salida 633 tok (+349 razonamiento) latencia 3.8 s

Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.

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. COMPROBACIÓN 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Dola Seed 2.0 Lite no superado · 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. […]

salida 1870 tok (+1695 razonamiento) latencia 23.1 s

Claude Fable 5.1 superado · 121 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for the Gateway.** Starting today, your API gateway can cache prompts once and reuse them across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route to. Long system instructions, retrieval context, and few-shot examples are stored at the gateway layer, so switching models no longer means paying to resend the same tokens. Why send the same 8,000-token preamble to three different vendors when you could send it once? Our cache normalizes prompt segments, fingerprints them, and serves matching prefixes from memory before the request ever reaches an upstream API. Early customers report token costs falling by 30 to 60 percent on high-volume workloads, with median latency dropping alongside. Available today on all Team and Enterprise plans.

salida 1722 tok (+1463 razonamiento) latencia 2.9 s

Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.

Cambia de uno a otro con una sola línea

Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.

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",
    # model="claude-fable-5-1",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Dola Seed 2.0 Lite o Claude Fable 5.1?

Dola Seed 2.0 Lite es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.25 frente a $10, una diferencia de 40×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Dola Seed 2.0 Lite frente a Claude Fable 5.1 sin dos integraciones?

Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.

¿Admiten Dola Seed 2.0 Lite y Claude Fable 5.1 caché de prompts?

Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.

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