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Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Opus 5.5

vs

Cuál usar y cuándo

Dola-Seed-2.0-pro cuesta $0.5 por millón de tokens de entrada y $3 de salida frente a $4 y $20 de claude-opus-5-5, por lo que sus tarifas son 8x más bajas en entrada y aproximadamente 6.7x más bajas en salida, y es el único de los dos que acepta entrada de video y permite desactivar el pensamiento. Elija claude-opus-5-5 cuando necesite su contexto de 1,000,000 de tokens, aproximadamente 3.9x la ventana de 256,000 en Dola-Seed-2.0-pro, y pueda aceptar que el razonamiento esté siempre activado y una tarifa de lectura de caché 2x mayor ($0.2 frente a $0.1). Ambos facturan por token sin multiplicadores de descuento, por lo que la comparación de costos es directa.

Benchmarks

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

Sobre la mediaNinguno mejorClaude Opus 5.59 / 97 / 9
Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 otros modelos medidos media de los modelos comparados ningún otro modelo puntuó más alto
Terminal-bench 4.0
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 66.4%
OSWorld 2.0 partial
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 81.8%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
58.7%
Humanity's Last Exam with tools
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 67.7%
AutomationBench
N/A
40%
Chartography with tools
N/A
ningún otro modelo puntuó más alto 89%

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

Precios

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 Δ
Entrada / 1M tokens $0.5 $4 0.13×
Salida / 1M tokens $3 $20 0.15×
Lectura de caché / 1M tokens $0.1 $0.2 0.5×
Escritura en caché - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

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 74 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)

Capacidades

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5
Uso de herramientas
Control de pensamiento configurable siempre activo
Salida estructurada -
Caché de prompt implícito + explícito explícito (marcas el prefijo)
Tiempo de vida de la caché no publicado 5m default, 1h option
Prefijo mínimo en caché 1024 tokens 1024 tokens

Especificaciones

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5
Modalidades de entrada texto imagen vídeo texto imagen
Modalidades de salida texto texto
Lanzamiento 2026-02-14 2026-09-22
Límite de conocimiento - 2026-06
Ventana de contexto 256K 1M
Salida máxima 131K 128K
Parámetro de pensamiento
  • 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
Predeterminado 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 una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Dola Seed 2.0 Pro · Claude Opus 5.5

Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway

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 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 pensamiento) latencia 9.4 s

Claude Opus 5.5 superado · 3 sentences

When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.

salida 263 tok (+102 pensamiento) latencia 5.7 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 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 pensamiento) latencia 16.7 s

Claude Opus 5.5 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 original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]

salida 723 tok (+303 pensamiento) latencia 10.4 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 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 pensamiento) latencia 8.6 s

Claude Opus 5.5 superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.

salida 829 tok (+488 pensamiento) latencia 10.9 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 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 pensamiento) latencia 11.4 s

Claude Opus 5.5 superado · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.

salida 1263 tok (+1007 pensamiento) latencia 13.5 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-pro",
    # model="claude-opus-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 Opus 5.5?

Dola Seed 2.0 Pro es más barato en entrada / 1m tokens ($0.5 vs $4, con una diferencia de 8.0×). 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 Pro frente a Claude Opus 5.5 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 Pro y Claude Opus 5.5 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.

Comparaciones relacionadas

De nuestros estudios medidos