Dola Seed 2.0 Pro vs GPT-6 Astra
Cuál usar y cuándo
Elija Dola-Seed-2.0-pro para procesar entradas de video o para utilizar sus tarifas más bajas de $0.5 por millón de tokens de entrada y $3 por millón de tokens de salida. Opte por gpt-6-astra si su carga de trabajo requiere su ventana de contexto más grande de 1050000, aunque cobra 20 veces más por la entrada a $10 por millón de tokens. Ambos modelos permiten desactivar el pensamiento y ofrecen límites de generación similares, proporcionando 131072 y 128000 tokens máximos de salida respectivamente.
Benchmarks
Dola Seed 2.0 Pro: el proveedor no ha publicado resultados de benchmarks.
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic OpenAI
Precios
| Dola Seed 2.0 Pro | GPT-6 Astra | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.5 | $10 | 0.05× |
| Salida / 1M tokens | $3 | $50 | 0.06× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.1 | $1 | 0.1× |
| Escritura en caché | - | sin cargo por separado | - |
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 68 modelos de chat en esta unidad de facturación (escala logarítmica)
Capacidades
| Dola Seed 2.0 Pro | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control de pensamiento | configurable | configurable |
| Salida estructurada | - | sí |
| Caché de prompt | implícito + explícito | implícito (automático) |
| Tiempo de vida de la caché | no publicado | 5-10m, up to 1h |
| Prefijo mínimo en caché | 1024 tokens | 1024 tokens |
Especificaciones
| Dola Seed 2.0 Pro | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen vídeo | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-02-14 | 2026-09-03 |
| Límite de conocimiento | - | 2026-04 |
| Ventana de contexto | 256K | 1.1M |
| Salida máxima | 131K | 128K |
| Parámetro de pensamiento |
| reasoning.effort |
| Valores aceptados | thinking.type
reasoning_effort
| reasoning.effort
|
| 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 · GPT-6 Astra
Un prompt, ambos modelos - medido a través del gateway
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
GPT-6 Astra superado · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.
salida 283 tok (+196 pensamiento) latencia 17.2 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.
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
GPT-6 Astra 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 original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.
salida 321 tok (+131 pensamiento) latencia 13.5 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.
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
GPT-6 Astra superado · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }
salida 329 tok (+267 pensamiento) latencia 16.9 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.
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
GPT-6 Astra superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.
salida 665 tok (+516 pensamiento) latencia 19.3 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="gpt-6-astra", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
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-pro",
// model: "gpt-6-astra", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
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-pro",
# "model": "gpt-6-astra", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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-pro",
// Model: "gpt-6-astra", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
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-pro")
// .model("gpt-6-astra") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Dola Seed 2.0 Pro o GPT-6 Astra?
Dola Seed 2.0 Pro es más barato en entrada / 1m tokens ($0.5 vs $10, con una diferencia de 20×). 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 GPT-6 Astra 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 GPT-6 Astra 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.