Dola Seed 2.0 Lite vs GLM-5.2
Lequel choisir, et quand
Dola-Seed-2.0-lite est l'option la moins chère et la plus large en entrée : il accepte texte, image, vidéo et audio, et à $0.25 en entrée et $2 en sortie il revient 5.6x moins cher en entrée et 2.2x moins cher en sortie que glm-5.2 à $1.4 et $4.4, avec des lectures de cache à $0.05 contre $0.26. Choisissez glm-5.2 quand la tâche est purement textuelle mais longue : son contexte de 1000000 tokens fait environ 3.9x les 256000 de Dola-Seed-2.0-lite, et il porte les indicateurs raisonnement et long contexte. Les deux plafonnent la sortie à 131072 tokens et permettent de désactiver la réflexion ; la vraie décision est donc entrée multimodale contre longueur de contexte.
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarifs
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $0.25 | $1.4 | 0.18× |
| Sortie / 1M de tokens | $2 | $4.4 | 0.45× |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $0.05 | $0.26 | 0.19× |
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 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)
Capacités
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | configurable |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache des prompts | implicite + explicite | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | non publié | non publié |
| Préfixe minimal mis en cache | 1024 tokens | non publié |
Spécifications
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image audio vidéo | texte |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2026-02-14 | 2026-06-16 |
| Fenêtre de contexte | 256K | 1M |
| Sortie maximale | 131K | 131K |
| Paramètre de réflexion |
|
|
| Valeurs acceptées | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| Valeur par défaut | enabled, with reasoning_effort medium | enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it |
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 · GLM-5.2
Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle
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
GLM-5.2 réussi · 3 sentences
Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.
sortie 1223 tok (+1138 réflexion) latence 17.1 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.
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
GLM-5.2 manqué · 1/8 cases (fails [1])
```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 […]
sortie 4097 tok (+4036 réflexion) latence 58.4 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
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
GLM-5.2 réussi · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```
sortie 1947 tok (+1893 réflexion) latence 30.9 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.
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
GLM-5.2 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.
sortie 11125 tok (+10984 réflexion) latence 114.8 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="glm-5.2", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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",
// model: "glm-5.2", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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",
# "model": "glm-5.2", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"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",
// Model: "glm-5.2", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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")
// .model("glm-5.2") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, Dola Seed 2.0 Lite ou GLM-5.2 ?
Dola Seed 2.0 Lite est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.25 contre $1.4, soit un écart de 5.6×). 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 GLM-5.2 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 GLM-5.2 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.