Dola Seed 2.0 Lite vs Kimi K2.7 Code
Lequel choisir, et quand
Les deux partagent un contexte de 256000 tokens : la différence porte donc sur le coût, les modalités et le fonctionnement de la réflexion. Dola-Seed-2.0-lite est à $0.25 en entrée et $2 en sortie contre $0.95 et $4 pour kimi-k2.7-code, soit 3.8x le tarif d'entrée et 2x celui de sortie côté Moonshot, et il accepte aussi l'audio en plus du texte, de l'image et de la vidéo, avec une sortie maximale de 131072 tokens. Prenez Dola-Seed-2.0-lite pour le travail avec audio en entrée, les réponses uniques très longues, ou quand vous voulez couper la réflexion ; prenez kimi-k2.7-code si vous voulez son raisonnement toujours actif et que 32768 tokens de sortie suffisent.
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarifs
| Dola Seed 2.0 Lite | Kimi K2.7 Code | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $0.25 | $0.95 | 0.26× |
| Sortie / 1M de tokens | $2 | $4 | 0.5× |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $0.05 | $0.19 | 0.26× |
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 | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | toujours activé |
| Sortie structurée | 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 | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image audio vidéo | texte image vidéo |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2026-02-14 | 2026-06 |
| Fenêtre de contexte | 256K | 256K |
| Sortie maximale | 131K | 33K |
| Paramètre de réflexion |
|
|
| Valeurs acceptées | thinking.type
reasoning_effort
| type
keep
|
| Valeur par défaut | enabled, with reasoning_effort medium | thinking on with Preserved Thinking on |
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 · Kimi K2.7 Code
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
Kimi K2.7 Code réussi · 3 sentences
Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.
sortie 259 tok (+174 réflexion) latence 5.4 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
Kimi K2.7 Code réussi · 8/8 cases
```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 is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.
sortie 410 tok (+222 réflexion) latence 9.4 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
Kimi K2.7 Code réussi · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
sortie 721 tok (+663 réflexion) latence 13.2 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
Kimi K2.7 Code réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.
sortie 2375 tok (+2235 réflexion) latence 38.6 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="kimi-k2.7-code", # 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: "kimi-k2.7-code", // 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": "kimi-k2.7-code", # 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: "kimi-k2.7-code", // 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("kimi-k2.7-code") // 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 Kimi K2.7 Code ?
Dola Seed 2.0 Lite est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.25 contre $0.95, soit un écart de 3.8×). 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 Kimi K2.7 Code 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 Kimi K2.7 Code 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.