Dola Seed 2.0 Lite es el nivel equilibrado de la familia Dola Seed 2.0 de ByteDance en BytePlus ModelArk.
- Entrada
- texto imagen vídeo audio $0.25/M
- Salida
- texto $2/M
- Lectura de caché
- $0.05/M
- Contexto
- 262K
- vs GPT-4o
- ~95% más barato
Prompts de más de 128K tokens: toda la solicitud se factura a $0.5/M de entrada · $4/M de salida
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 68 modelos comparables
La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.
Especificaciones y límites
Tokens
| Ventana de contexto (especificación del proveedor) | 256.000 |
|---|---|
| Salida máxima (especificación del proveedor) | 131.072 |
Caché de prompts
| Modo | automático + explícito |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| Valores admitidos | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| Valor por defecto | enabled, con reasoning_effort medium se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Comportamiento del razonamiento | La traza se devuelve en reasoning_content y se conserva en el historial de la conversación; en los turnos con llamada a herramientas no debe devolverse nada, y no se genera ningún error si se omite. |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen + vídeo + audio → texto |
|---|
- La serie Seed 2.0 se lanzó el 2026-02-14
- id de ModelArk seed-2-0-lite (última versión 260428)
- contexto de 256K, salida máxima de 128K incluida la CoT
- comprensión de audio en beta en la versión 260428
- caché de contexto implícita y explícita
Un prompt, medido a través de la pasarela
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 razonamiento) latencia 18.2 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.
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 razonamiento) latencia 33.2 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.
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 razonamiento) latencia 20.2 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
Dola Seed 2.0 Lite no superado · 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 razonamiento) latencia 23.1 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa Dola Seed 2.0 Lite en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu SDK. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Acerca de Dola Seed 2.0 Lite
- BytePlus describe su versión más reciente como el primer modelo de comprensión omnimodal de la familia Dola, que unifica de forma nativa la comprensión de vídeo, imagen, audio y texto con capacidades mejoradas de agente, codificación y GUI; la versión anterior se presentó como una actualización empresarial rentable y de alto rendimiento sobre seed-1-8, con sólida comprensión de contexto largo y salidas estructuradas fiables para los flujos de producción principales.
- Ofrece una ventana de contexto de 256K con hasta 128K de salida, incluida la cadena de pensamiento, el doble de la salida total de 64K de seed-1.8, que es la razón concreta para trasladar el trabajo de razonamiento largo a la generación 2.0.
- La salida toma 4K por defecto, así que hay que subirla deliberadamente para respuestas largas.
- El pensamiento está activado por defecto mediante thinking.type, que solo ofrece enabled y disabled sin un ajuste automático, y la profundidad de razonamiento se ajusta por separado con reasoning_effort en minimal, low, medium o high, con medium por defecto.
- Se admiten la salida estructurada con un esquema JSON, la llamada a funciones con integración de herramientas MCP, los resúmenes de pensamiento y la caché implícita y explícita a nivel de prefijo y de sesión, y la salida es solo texto sea cual sea la entrada.
- BytePlus no publica una guía de selección comparativa para la familia, así que el posicionamiento de las notas de lanzamiento es la base oficial para elegir entre los niveles.
- Synthorai lo intermedia mediante una API de chat compatible con OpenAI.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de Dola Seed 2.0 Lite?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $0.25/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 500 solicitudes de ~8K tokens a Dola Seed 2.0 Lite.
¿En qué destaca Dola Seed 2.0 Lite?
Primer modelo de comprensión omnimodal de su familia; unifica de forma nativa vídeo, imagen, audio y texto; 256K de contexto con hasta 128K de salida. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta Dola Seed 2.0 Lite?
Dola Seed 2.0 Lite cuesta $0.25 por millón de tokens de entrada y $2 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.05/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de Dola Seed 2.0 Lite?
Dola Seed 2.0 Lite tiene una ventana de contexto de 262K tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 131,072 tokens.
¿Dola Seed 2.0 Lite admite caché de prompts?
Sí: la caché automática viene activada por defecto y hay un modo explícito para garantizar el ahorro. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.05/M frente a $0.25/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché. Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a Dola Seed 2.0 Lite?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="Dola-Seed-2.0-lite" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
Modelos relacionados
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Todos los valores de esta página están transcritos de la documentación del propio proveedor, enlazada arriba, e indican la fecha en que se comprobaron. Los precios se comparan con los de todo el catálogo; cuando los proveedores definen una especificación de forma distinta, se muestra el valor indicando la diferencia en lugar de llevarlo a un gráfico. Aquí no hay mediciones nuestras ni puntuaciones.