Dola Seed 2.0 Lite vs DeepSeek V4 Pro
Cuál usar y cuándo
Elige Dola-Seed-2.0-lite para trabajo multimodal económico: acepta entrada de imagen, vídeo y audio, y a $0.25 de entrada / $2 de salida resulta unas 5.3x más barato por token de entrada y unas 2x más barato por token de salida que deepseek-v4-pro con $1.32 / $3.96. Sus lecturas de caché a $0.05 ahora también quedan por debajo de los $0.132 de deepseek-v4-pro, así que el precio lo favorece en todas las tarifas. Elige deepseek-v4-pro, solo texto pero con indicador de razonamiento, cuando necesites su contexto de 1000000 tokens y su tope de salida de 393216 tokens frente a 256000 y 131072. Ambos permiten desactivar el pensamiento.
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 Pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.25 | $1.32 | 0.19× |
| Salida / 1M tokens | $2 | $3.96 | 0.51× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.05 | $0.132 | 0.38× |
| 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 76 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| Dola Seed 2.0 Lite | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | configurable | configurable |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompts | implícito + explícito | implícito (automático) |
| Duración de la caché | no publicado | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | no publicado |
Especificaciones
| Dola Seed 2.0 Lite | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen audio vídeo | texto |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-02-14 | 2026-04-24 |
| Ventana de contexto | 256K | 1M |
| Salida máxima | 131K | 393K |
| Parámetro de razonamiento |
|
|
| Valores aceptados | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| Valor por defecto | enabled, with reasoning_effort medium | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max |
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 Pro
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 Pro superado · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
salida 641 tok (+545 razonamiento) latencia 11.5 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 Pro 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
salida 2418 tok (+2131 razonamiento) latencia 35.6 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 Pro superado · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
salida 1204 tok (+1153 razonamiento) latencia 19.9 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 Pro sin respuesta que evaluar · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
El modelo no devolvió ningún texto de respuesta: todo el presupuesto de tokens se fue en razonamiento oculto.
salida 8193 tok (+8192 razonamiento) latencia 106.2 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-pro", # 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-pro", // 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-pro", # 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-pro", // 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-pro") // 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 Pro?
Dola Seed 2.0 Lite es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.25 frente a $1.32, una diferencia de 5.3×). 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 Pro 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 Pro 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.