Dola Seed 2.0 Lite vs DeepSeek V4.1 Flash
Cuál usar y cuándo
Elige Dola-Seed-2.0-lite cuando la propia entrada sea video o audio, ya que acepta texto, imagen, video y audio, mientras que deepseek-v4.1-flash solo acepta texto e imagen, y permite desactivar el razonamiento; su entrada también es ligeramente más barata, $0.25 frente a $0.3 por millón. Elige deepseek-v4.1-flash para trabajar con texto e imágenes en contextos largos: aproximadamente 3.9x más contexto, con 1000000 tokens, cerca de 3x más salida máxima, con 393216, y una salida de $1.2 por millón frente a $2, por lo que Dola cuesta aproximadamente 1.67x más por token de salida.
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| Dola Seed 2.0 Lite | DeepSeek V4.1 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.25 | $0.3 | 0.83× |
| Salida / 1M tokens | $2 | $1.2 | 1.7× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.05 | $0.006 | 8.3× |
| Escritura en caché | - | sin cargo aparte | - |
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 80 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| Dola Seed 2.0 Lite | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | configurable | sí el proveedor no publica cómo ajustarlo |
| Salida estructurada | sí | - |
| Caché de prompts | implícito + explícito | implícito (automático) |
| Duración de la caché | no publicado | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Prefijo mínimo en caché | 1,024 tokens | no publicado |
Especificaciones
| Dola Seed 2.0 Lite | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen audio vídeo | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-02-14 | 2026-09-10 |
| Ventana de contexto | 256K | 1M |
| Salida máxima | 131K | 393K |
| Parámetro de razonamiento |
| - |
| Valores aceptados | thinking.type
reasoning_effort
| - |
| Valor por defecto | enabled, with reasoning_effort medium | - |
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 · DeepSeek V4.1 Flash
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
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
DeepSeek V4.1 Flash superado · 3 sentences
Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.
salida 423 tok (+327 razonamiento) latencia 14.6 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.
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
DeepSeek V4.1 Flash superado · 8/8 cases
```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 ``` The bug is that `cur` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.
salida 918 tok (+733 razonamiento) latencia 11.4 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.
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
DeepSeek V4.1 Flash superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
salida 1707 tok (+1667 razonamiento) latencia 15.1 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
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
DeepSeek V4.1 Flash superado · 116 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.
salida 917 tok (+770 razonamiento) latencia 9.0 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="deepseek-v4.1-flash", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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",
// model: "deepseek-v4.1-flash", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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",
# "model": "deepseek-v4.1-flash", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"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",
// Model: "deepseek-v4.1-flash", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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")
// .model("deepseek-v4.1-flash") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Dola Seed 2.0 Lite o DeepSeek V4.1 Flash?
Dola Seed 2.0 Lite es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.25 frente a $0.3, una diferencia de 1.2×). 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 DeepSeek V4.1 Flash 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 DeepSeek V4.1 Flash 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.