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Dola Seed 2.0 Lite vs Claude Fable 5.1

Claude Fable 5.1 est accessible sur invitation. Les chiffres ci-dessous sont bien ses tarifs en vigueur, mais votre espace de travail doit d'abord y être autorisé : demandez-nous l'accès avant de bâtir quoi que ce soit sur ce comparatif.

vs

Lequel choisir, et quand

Dola-Seed-2.0-lite est l'option la moins chère aux entrées plus larges : $0.25 en entrée et $2 en sortie par million de tokens, 40x et 25x moins que les $10 et $50 de claude-fable-5-1, et il accepte la vidéo et l'audio en plus du texte et de l'image, avec une réflexion qui peut être désactivée et un plafond de sortie légèrement plus grand de 131072 tokens. Choisissez claude-fable-5-1 lorsque vous avez besoin de son contexte de 1000000 de tokens (environ quatre fois les 256000 de Dola) ainsi que de la réflexion toujours active et des flags de raisonnement sur les entrées texte et image, et que vous pouvez absorber la grille tarifaire. Pour l'ingestion multimodale à haut volume, Dola est le choix par défaut pragmatique.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneNon dépasséDola Seed 2.0 Lite4 / 103 / 10Claude Fable 5.119 / 213 / 21
Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1 autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
N/A
67.4%
WenetSpeech test-net (CER)
aucun autre modèle n'a fait mieux 4.47%
N/A
OSWorld-Verified
64.4%
N/A
HealthBench Professional
N/A
58.1%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
52.6%
GPQA Diamond
88.4%
93.7%
BrowseComp
64%
N/A
MMVU
76.7%
N/A

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1 Δ
Entrée / 1M de tokens $0.25 $10 0.025×
Sortie / 1M de tokens $2 $50 0.04×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.05 $0.25 0.2×
Écriture de cache - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.

Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 79 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable toujours activé
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts implicite + explicite explicite (vous indiquez le préfixe)
Durée de vie du cache non publié 5m default, 1h option
Préfixe minimal mis en cache 1024 tokens 1024 tokens

Spécifications

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1
Modalités d'entrée texte image audio vidéo texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-02-14 2026-09-01
Coupure des connaissances - 2026-06
Fenêtre de contexte 256K 1M
Sortie maximale 131K 128K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
Valeurs acceptées
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valeur par défaut enabled, with reasoning_effort medium

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : Dola Seed 2.0 Lite · Claude Fable 5.1

Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. CRITÈRE exactement 3 phrases

Dola Seed 2.0 Lite réussi · 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. […]

sortie 1306 tok (+1096 réflexion) latence 18.2 s

Claude Fable 5.1 réussi · 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.

sortie 186 tok latence 3.2 s

Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.

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. CRITÈRE le correctif passe les tests

Dola Seed 2.0 Lite réussi · 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. […]

sortie 2620 tok (+2217 réflexion) latence 33.2 s

Claude Fable 5.1 réussi · 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). […]

sortie 882 tok (+507 réflexion) latence 3.4 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

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. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

Dola Seed 2.0 Lite réussi · 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" }

sortie 1502 tok (+1439 réflexion) latence 20.2 s

Claude Fable 5.1 réussi · 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`.

sortie 633 tok (+349 réflexion) latence 3.8 s

Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.

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. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

Dola Seed 2.0 Lite manqué · 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. […]

sortie 1870 tok (+1695 réflexion) latence 23.1 s

Claude Fable 5.1 réussi · 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.

sortie 1722 tok (+1463 réflexion) latence 2.9 s

Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.

Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne

Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.

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",
    # model="claude-fable-5-1",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Dola Seed 2.0 Lite ou Claude Fable 5.1 ?

Dola Seed 2.0 Lite est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.25 contre $10, soit un écart de 40×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.

Puis-je faire un test A/B entre Dola Seed 2.0 Lite et Claude Fable 5.1 sans deux intégrations ?

Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.

Dola Seed 2.0 Lite et Claude Fable 5.1 prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?

Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.

Comparatifs associés

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