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Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Haiku 5.5

vs

Lequel choisir, et quand

claude-haiku-5-5 est moins cher et contient davantage : $0.1 en entrée et $0.5 en sortie contre $0.5 et $3 pour Dola-Seed-2.0-pro, soit 5x moins en entrée et 6x moins en sortie, avec un contexte de 1000000 tokens contre 256000. Les deux permettent de désactiver le raisonnement, et les deux relèvent leurs tarifs sur les prompts longs : claude-haiku-5-5 facture 5x plus cher les prompts de plus de 100000 tokens, ce qui l'amène au niveau de Dola-Seed-2.0-pro en entrée tout en le laissant moins cher en sortie, et Dola-Seed-2.0-pro double ses tarifs au-delà de 128000. Dola-Seed-2.0-pro accepte la vidéo en entrée, ce que claude-haiku-5-5 ne fait pas. Choisissez claude-haiku-5-5 pour le coût et les entrées longues, et Dola-Seed-2.0-pro lorsque l'entrée est de la vidéo.

Tarifs

Dola Seed 2.0 Pro Claude Haiku 5.5 Δ
Entrée / 1M de tokens $0.5 $0.1 5×
Sortie / 1M de tokens $3 $0.5 6×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.1 $0.01 10×
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 78 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Capacités

Dola Seed 2.0 Pro Claude Haiku 5.5
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable configurable
Sortie structurée - 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 Pro Claude Haiku 5.5
Modalités d'entrée texte image vidéo texte image
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-02-14 2026-10-07
Coupure des connaissances - 2026-06
Fenêtre de contexte 256K 1M
Sortie maximale 131K 128K
Paramètre de réflexion
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort
Valeurs acceptées
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valeur par défaut enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on medium

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 Pro · Claude Haiku 5.5

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 Pro réussi · 3 sentences

Reasoning-enabled LLMs do not generate final answers in one pass: they run hundreds of unshown internal trial, cross-check, and correction steps for every user request, and every one of these hidden steps consumes billable GPU time just like the visible output text. Unlike our prior standard chat workload which only processed exactly what users typed, reasoning mode automatically executes these validation loops by default, with no visible indicator to end users that extra compute is being consumed. This 2x increase is not a billing error or rogue usage spike: industry benchmarks consistently put reasoning workloads at 1.7-2.6x the compute cost of equivalent standard LLM requests, and this pricing dynamic is almost never clearly disclosed on vendor rate cards.

sortie 563 tok (+416 réflexion) latence 9.4 s

Claude Haiku 5.5 réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

sortie 332 tok (+159 réflexion) latence 2.9 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 Pro réussi · 8/8 cases

### Corrected Implementation ```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 ``` --- ### Bug Explanation The original code has three critical linked flaws: 1. It initialized run counters `best` and `cur` to `0` instead of `1`, failing to account for the fact that *every individual element is already a valid run of length 1* -- this causes single-element inputs to incorrectly return `0`. 2. `cur` only counted how many extra matching elements followed the start of a run, so it always tracked one less than the actual run length, and it reset to `0` (instead of `1`) when a new run began, preserving this off-by-one error for all runs. 3. […]

sortie 1278 tok (+951 réflexion) latence 16.7 s

Claude Haiku 5.5 réussi · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

sortie 1012 tok (+591 réflexion) latence 6.0 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 Pro réussi · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

sortie 506 tok (+452 réflexion) latence 8.6 s

Claude Haiku 5.5 réussi · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

sortie 725 tok (+572 réflexion) latence 4.6 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 Pro réussi · 123 words, 0 banned, 1 question

Today we’re rolling out cross-provider prompt caching for our API gateway. For engineering teams routing LLM requests across OpenAI, Anthropic, Mistral and open source models, this feature stores identical prompt payloads at the gateway layer, rather than relying on per-provider cache implementations limited to single endpoints. How much time and compute could your team save by avoiding redundant token processing for repeated system prompts, context windows, or common user queries? Cache hits return responses in under 10ms, with configurable TTL, granular purge controls, and per-application cache partitioning. Early access teams running support bots, batch inference and internal assistants recorded 42-67% lower LLM spend. This feature is live for all gateway users today, with no required code changes to existing routing workflows. (120 words)

sortie 1041 tok (+872 réflexion) latence 11.4 s

Claude Haiku 5.5 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

sortie 2164 tok (+1929 réflexion) latence 9.9 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-pro",
    # model="claude-haiku-5-5",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Dola Seed 2.0 Pro ou Claude Haiku 5.5 ?

Claude Haiku 5.5 est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.1 contre $0.5, soit un écart de 5.0×). 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 Pro et Claude Haiku 5.5 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 Pro et Claude Haiku 5.5 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.

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