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Dola Seed 2.0 Pro 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-pro es la unidad de trabajo más barata por un amplio margen - $0.5 frente a $10 por millón de tokens de entrada (20x) y $3 frente a $50 en salida (alrededor de 16.7x) - y es el único de los dos que acepta entrada de video y le permite desactivar el pensamiento, así que elíjalo para trabajos de chat, código y herramientas de alto volumen donde desee control sobre el costo de razonamiento. Elija claude-fable-5-1 cuando el trabajo necesite su contexto de 1,000,000 de tokens en lugar de 256,000, y acepte que el pensamiento no se puede desactivar y las entradas son solo texto e imagen. Las lecturas de caché en ambos son económicas, a $0.1 y $0.25 por millón.

Benchmarks

Dola Seed 2.0 Pro: el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.

Sobre la mediaNinguno mejorClaude Fable 5.119 / 213 / 21
Dola Seed 2.0 Pro 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%
OSWorld 2.0 partial
N/A
80.7%
HealthBench Professional
N/A
58.1%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
52.6%
GPQA Diamond
N/A
93.7%
AutomationBench
N/A
31.4%
Chartography with tools
N/A
88.4%

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

Precios

Dola Seed 2.0 Pro Claude Fable 5.1 Δ
Entrada / 1M tokens $0.5 $10 0.05×
Salida / 1M tokens $3 $50 0.06×
Lectura de caché / 1M tokens $0.1 $0.25 0.4×
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 79 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Capacidades

Dola Seed 2.0 Pro Claude Fable 5.1
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento configurable siempre activo
Salida estructurada - 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 Pro Claude Fable 5.1
Modalidades de entrada texto imagen 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 and thinking summary on

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 Pro · 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 Pro superado · 3 sentences

Reasoning-enabled LLMs do not generate final answers in one pass: they run hundreds of unshown internal trial, cross-check, and correction steps for every user request, and every one of these hidden steps consumes billable GPU time just like the visible output text. Unlike our prior standard chat workload which only processed exactly what users typed, reasoning mode automatically executes these validation loops by default, with no visible indicator to end users that extra compute is being consumed. This 2x increase is not a billing error or rogue usage spike: industry benchmarks consistently put reasoning workloads at 1.7-2.6x the compute cost of equivalent standard LLM requests, and this pricing dynamic is almost never clearly disclosed on vendor rate cards.

salida 563 tok (+416 razonamiento) latencia 9.4 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 Pro superado · 8/8 cases

### Corrected Implementation ```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 ``` --- ### Bug Explanation The original code has three critical linked flaws: 1. It initialized run counters `best` and `cur` to `0` instead of `1`, failing to account for the fact that *every individual element is already a valid run of length 1* -- this causes single-element inputs to incorrectly return `0`. 2. `cur` only counted how many extra matching elements followed the start of a run, so it always tracked one less than the actual run length, and it reset to `0` (instead of `1`) when a new run began, preserving this off-by-one error for all runs. 3. […]

salida 1278 tok (+951 razonamiento) latencia 16.7 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 Pro superado · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

salida 506 tok (+452 razonamiento) latencia 8.6 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 Pro superado · 123 words, 0 banned, 1 question

Today we’re rolling out cross-provider prompt caching for our API gateway. For engineering teams routing LLM requests across OpenAI, Anthropic, Mistral and open source models, this feature stores identical prompt payloads at the gateway layer, rather than relying on per-provider cache implementations limited to single endpoints. How much time and compute could your team save by avoiding redundant token processing for repeated system prompts, context windows, or common user queries? Cache hits return responses in under 10ms, with configurable TTL, granular purge controls, and per-application cache partitioning. Early access teams running support bots, batch inference and internal assistants recorded 42-67% lower LLM spend. This feature is live for all gateway users today, with no required code changes to existing routing workflows. (120 words)

salida 1041 tok (+872 razonamiento) latencia 11.4 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-pro",
    # model="claude-fable-5-1",  # descomenta esta línea, comenta la de arriba
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtén tu clave API →

Preguntas frecuentes

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

Dola Seed 2.0 Pro es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.5 frente a $10, una diferencia de 20×). 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 Pro 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 Pro 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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