Dola Seed 2.0 Lite vs GLM-5.3
Lequel, quand
Dola-Seed-2.0-lite est l'option la moins chère et avec la plus large gamme d'entrées : $0.25 par million en entrée et $2 en sortie, acceptant le texte, l'image, la vidéo et l'audio, avec la possibilité de désactiver la réflexion. glm-5.3 coûte 5.6x plus cher en entrée et 2.2x plus cher en sortie, se limite au texte et réfléchit toujours, mais dispose d'une fenêtre de contexte de 1000000 tokens contre 256000 et ajoute des flags de raisonnement et de contexte long. Choisissez Dola-Seed-2.0-lite pour les tâches multimodales ou à volume élevé où vous souhaitez contrôler la réflexion ; choisissez glm-5.3 lorsqu'un seul prompt doit contenir bien plus de 256000 tokens. Les deux limitent la sortie à 131072 tokens.
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarification
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $0.25 | $1.4 | 0.18× |
| Sortie / 1M tokens | $2 | $4.4 | 0.45× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $0.05 | $0.26 | 0.19× |
Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.
Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 67 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.3 | |
|---|---|---|
| Utilisation d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | toujours activé |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache du prompt | implicite + explicite | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | non publié | non publié |
| Préfixe minimum mis en cache | 1024 jetons | non publié |
Spécifications
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.3 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image audio vidéo | texte |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2026-02-14 | - |
| Fenêtre de contexte | 256K | 1M |
| Sortie maximale | 131K | 131K |
| Paramètre de réflexion |
| reasoning_effort |
| Valeurs acceptées | thinking.type
reasoning_effort
| reasoning_effort
|
| Par défaut | enabled, with reasoning_effort medium | max |
Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Dola Seed 2.0 Lite · GLM-5.3
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-5.3 réussi · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating an extensive internal chain-of-thought—thousands of hidden "thinking" tokens the user never sees—before writing any part of the actual answer. Those invisible tokens are billed at output rates, which run several times the price of input tokens, so the billed volume per query jumped even though query volume and per-token pricing stayed the same. The good news is this is a controllable lever, not a rate increase: capping reasoning effort and routing only complex queries to reasoning mode should bring a large share of the added cost back down.
sortie 681 tok (+562 réflexion) latence 18.4 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
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-5.3 réussi · 8/8 cases
**Fixed:** ```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 ``` **The bug:** The function suffers from a unit error — it counts adjacent equal *pairs* rather than *items* in a run. `cur` is seeded at 0, gains 1 per match, and resets to 0 on a mismatch, so a run of k equal elements can only ever drive `cur` to k−1 (a run of k items contains exactly k−1 neighboring pairs), and `best`, also starting at 0, inherits that shortfall. That's why a single-element input — a run of length 1 containing zero pairs — returns 0 instead of 1, and why a run reaching the last index comes back one short (e.g. […]
sortie 9934 tok (+9438 réflexion) latence 150.7 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
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-5.3 réussi · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on interpretation: - **revenue_usd_m**: 412 is the stated topline, though it's on a constant-currency basis. - **growth_pct**: "eleven and change" is extracted as 11 (an approximation, slightly above 11). - **guidance**: null, since formal guidance was explicitly withheld pending the Q4 close.
sortie 2173 tok (+2045 réflexion) latence 35.8 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la 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-5.3 réussi · 129 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Universal Prompt Caching** We're thrilled to announce prompt caching that works across every major LLM provider. Identical prompts are now cached once at the gateway level, regardless of which model or vendor serves the request downstream. That means up to 90% savings on token costs and dramatically faster responses for repeated queries. How does it work? Our gateway computes a deterministic hash of each incoming prompt, checks the shared cache layer, and returns instant responses when matches exist. New or modified prompts route normally to your configured provider. Deploy with a single configuration flag; no code changes required. Cache invalidation, TTL controls, and detailed analytics are included. Stop paying twice for the same question. Enable Universal Prompt Caching today. --- *Exactly 120 words; one question; no forbidden terms.*
sortie 5418 tok (+5255 réflexion) latence 52.4 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne
Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure 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-5.3", # 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-5.3", // 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-5.3", # 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-5.3", // 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-5.3") // 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-5.3 ?
Dola Seed 2.0 Lite est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.25 contre $1.4, avec un écart de 5.6×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse - le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.
Puis-je faire un test A/B de Dola Seed 2.0 Lite par rapport à GLM-5.3 sans deux intégrations ?
Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.
Est-ce que Dola Seed 2.0 Lite et GLM-5.3 prennent en charge le prompt caching ?
Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.