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Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Haiku 5.5

vs

Cuál usar y cuándo

claude-haiku-5-5 es más barato y tiene más capacidad: $0.1 por entrada y $0.5 por salida frente a los $0.5 y $3 de Dola-Seed-2.0-pro, 5x menos en entrada y 6x menos en salida, con un contexto de 1000000 tokens frente a 256000. Ambos permiten desactivar el pensamiento y ambos suben sus tarifas en los prompts largos: claude-haiku-5-5 factura a 5x los prompts de más de 100000 tokens, lo que lo iguala con Dola-Seed-2.0-pro en entrada y lo mantiene por debajo en salida, y Dola-Seed-2.0-pro duplica las suyas por encima de 128000. Dola-Seed-2.0-pro acepta entrada de video, cosa que claude-haiku-5-5 no hace. Elija claude-haiku-5-5 por costo y para entradas largas, y Dola-Seed-2.0-pro cuando la entrada sea video.

Precios

Dola Seed 2.0 Pro Claude Haiku 5.5 Δ
Entrada / 1M tokens $0.5 $0.1 5×
Salida / 1M tokens $3 $0.5 6×
Lectura de caché / 1M tokens $0.1 $0.01 10×
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 78 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)

Capacidades

Dola Seed 2.0 Pro Claude Haiku 5.5
Uso de herramientas sí sí
Control del razonamiento configurable configurable
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 Haiku 5.5
Modalidades de entrada texto imagen vídeo texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-02-14 2026-10-07
Corte de conocimiento - 2026-06
Ventana de contexto 256K 1M
Salida máxima 131K 128K
Parámetro de razonamiento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort
Valores aceptados
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valor por defecto enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on 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 Pro · Claude Haiku 5.5

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 Haiku 5.5 superado · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

salida 332 tok (+159 razonamiento) latencia 2.9 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.

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 Haiku 5.5 superado · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 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` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

salida 1012 tok (+591 razonamiento) latencia 6.0 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 Haiku 5.5 superado · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

salida 725 tok (+572 razonamiento) latencia 4.6 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 Haiku 5.5 superado · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

salida 2164 tok (+1929 razonamiento) latencia 9.9 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-haiku-5-5",  # 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 Haiku 5.5?

Claude Haiku 5.5 es más barato en Entrada / 1M tokens ($0.1 frente a $0.5, una diferencia de 5.0×). 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 Pro frente a Claude Haiku 5.5 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 Haiku 5.5 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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