Dola Seed 2.0 Lite vs Gemini 3.7 Flash
Cuál usar y cuándo
Ambos aceptan texto, imagen, audio y vídeo y devuelven texto, así que la diferencia es sobre todo de tamaño y precio: Dola-Seed-2.0-lite va a $0.25 de entrada y $2 de salida con 256000 de contexto y hasta 131072 tokens de salida, mientras que gemini-3.7-flash cobra 3x más en entrada y 1.875x más en salida ($0.75 y $3.75) a cambio de un contexto 4x mayor de 1048576 tokens. Elige Dola-Seed-2.0-lite para chat, código y herramientas de alto volumen y bajo coste, generaciones largas, o cuando quieras apagar el pensamiento; elige gemini-3.7-flash cuando un solo prompt deba contener un corpus muy grande o necesites sus indicadores de razonamiento y visión.
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Precios
| Dola Seed 2.0 Lite | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.25 | $0.75 | 0.33× |
| Salida / 1M tokens | $2 | $3.75 | 0.53× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.05 | $0.075 | 0.67× |
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 | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | configurable | sí el proveedor no publica cómo ajustarlo |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompts | implícito + explícito | implícito + explícito |
| Duración de la caché | no publicado | no publicado |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | 4096 tokens |
Especificaciones
| Dola Seed 2.0 Lite | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen audio vídeo | texto imagen audio vídeo |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-02-14 | 2026-08-13 |
| Corte de conocimiento | - | 2026-03 |
| Ventana de contexto | 256K | 1M |
| Salida máxima | 131K | 66K |
| 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 · Gemini 3.7 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
Gemini 3.7 Flash superado · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
salida 878 tok (+799 razonamiento) latencia 6.9 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
Gemini 3.7 Flash superado · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```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 ``` ### Explanation of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
salida 1050 tok (+827 razonamiento) latencia 6.4 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
Gemini 3.7 Flash superado · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
salida 918 tok (+858 razonamiento) latencia 6.2 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
Gemini 3.7 Flash superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
salida 2858 tok (+2718 razonamiento) latencia 14.1 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="gemini-3.7-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: "gemini-3.7-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": "gemini-3.7-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: "gemini-3.7-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("gemini-3.7-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 Gemini 3.7 Flash?
Dola Seed 2.0 Lite es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.25 frente a $0.75, una diferencia de 3.0×). 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 Gemini 3.7 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 Gemini 3.7 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.