Dola Seed 2.0 Lite vs Kimi K2.7 Code

Cambiar cualquiera de los dos vs

Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks

Ambos comparten un contexto de 256000 tokens, así que la diferencia está en coste, modalidades y cómo funciona el pensamiento: Dola-Seed-2.0-lite va a $0.25 de entrada y $2 de salida frente a $0.95 y $4 de kimi-k2.7-code, con lo que el modelo de Moonshot cuesta 3.8x en entrada y 2x en salida, y además acepta audio junto a texto, imagen y vídeo con un máximo de 131072 tokens de salida. Elige Dola-Seed-2.0-lite para trabajo con audio de entrada, respuestas únicas muy largas o tareas donde quieras apagar el pensamiento; elige kimi-k2.7-code cuando quieras su razonamiento siempre activo y 32768 tokens de salida basten.

Precios

	Dola Seed 2.0 Lite	Kimi K2.7 Code	Δ
Entrada / 1M tokens	$0.25	$0.95	0.26×
Salida / 1M tokens	$2	$4	0.5×
Lectura de caché / 1M tokens	$0.05	$0.19	0.26×

Tarifas del catálogo en vivo en el momento de la compilación; la página de cada modelo incluye la ficha actualizada.

Dónde se sitúan — precio de entrada por 1M de tokens en todos los 63 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

Dola Seed 2.0 Lite · $0.25 Kimi K2.7 Code · $0.95

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

	Dola Seed 2.0 Lite	Kimi K2.7 Code
Uso de herramientas	sí	sí
Control de pensamiento	configurable	siempre activo
Salida estructurada	sí	—
Caché de prompt	implícito + explícito	implícito (automático)
Tiempo de vida de la caché	no publicado	no publicado
Prefijo mínimo en caché	1024 tokens	no publicado

Especificaciones

	Dola Seed 2.0 Lite	Kimi K2.7 Code
Modalidades de entrada	texto imagen audio vídeo	texto imagen vídeo
Modalidades de salida	texto	texto
Lanzamiento	2026-02-14	2026-06
Ventana de contexto	256K	256K
Salida máxima	131K	33K
Parámetro de pensamiento	thinking.type reasoning_effort	thinking.type thinking.keep
Valores aceptados	thinking.type enabled disabled (no auto) reasoning_effort minimal low medium high	type accepts only enabled keep accepts only all
Predeterminado	enabled, with reasoning_effort medium	thinking on with Preserved Thinking on

Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Dola Seed 2.0 Lite · Kimi K2.7 Code

Un prompt, ambos modelos — medido a través del gateway

Razonamiento para un CFO Corregir una función con errores Extraer a un esquema Escribir con restricciones

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBAR 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 pensamiento) latencia 18.2 s

Kimi K2.7 Code superado · 3 sentences

Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.

salida 259 tok (+174 pensamiento) latencia 5.4 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases — contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo 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 pensamiento) latencia 33.2 s

Kimi K2.7 Code 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 ``` The bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.

salida 410 tok (+222 pensamiento) latencia 9.4 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre 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. COMPROBAR 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 pensamiento) latencia 20.2 s

Kimi K2.7 Code superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```

salida 721 tok (+663 pensamiento) latencia 13.2 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta 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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Dola Seed 2.0 Lite fallado · 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 pensamiento) latencia 23.1 s

Kimi K2.7 Code superado · 120 words, 0 banned, 1 question

We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.

salida 2375 tok (+2235 pensamiento) latencia 38.6 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Cambia entre ellos con una línea

Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.

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="kimi-k2.7-code",  # 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: "kimi-k2.7-code",  // 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": "kimi-k2.7-code",  # 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: "kimi-k2.7-code",  // 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("kimi-k2.7-code")  // descomenta esta línea, comenta la de arriba
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

Obtén una clave de API →

Preguntas frecuentes

¿Cuál es más barato, Dola Seed 2.0 Lite o Kimi K2.7 Code?

Dola Seed 2.0 Lite es más barato en entrada / 1m tokens ($0.25 vs $0.95, con una diferencia de 3.8×). Otras filas pueden indicar lo contrario — la tabla anterior muestra la ficha completa, y el costo real depende de su combinación.

¿Puedo hacer pruebas A/B de Dola Seed 2.0 Lite frente a Kimi K2.7 Code sin dos integraciones?

Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.

¿Admiten Dola Seed 2.0 Lite y Kimi K2.7 Code caché de prompts?

Sí — ambos cobran las lecturas en caché por debajo de su tarifa de entrada, por lo que las cargas de trabajo con prefijo caliente cuestan menos de lo que sugieren las tarifas de lista. Las filas exactas de lectura en caché están en la tabla de precios de arriba.

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