Nouveau Inscription gratuite, 10 appels offerts. Jusqu'à 1 $, sans carte.

Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Opus 5.5

vs

Lequel, quand

Dola-Seed-2.0-pro coûte $0.5 par million de tokens en entrée et $3 en sortie contre $4 et $20 pour claude-opus-5-5, ses tarifs sont donc 8x inférieurs en entrée et environ 6.7x inférieurs en sortie, et il est le seul des deux à accepter l'entrée vidéo et à permettre de désactiver thinking. Choisissez claude-opus-5-5 lorsque vous avez besoin de son contexte de 1,000,000 de tokens, soit environ 3.9x la fenêtre de 256,000 de Dola-Seed-2.0-pro, et que vous pouvez vous contenter d'un reasoning toujours actif et d'un tarif de lecture en cache 2x plus élevé ($0.2 contre $0.1). Les deux facturent au token sans multiplicateurs de réduction, la comparaison des coûts est donc directe.

Benchmarks

Dola Seed 2.0 Pro : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurClaude Opus 5.59 / 97 / 9
Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
Terminal-bench 4.0
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 66.4%
OSWorld 2.0 partial
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 81.8%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
58.7%
Humanity's Last Exam with tools
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 67.7%
AutomationBench
N/A
40%
Chartography with tools
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 89%

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

Tarification

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 Δ
Entrée / 1M tokens $0.5 $4 0.13×
Sortie / 1M tokens $3 $20 0.15×
Lecture en cache / 1M tokens $0.1 $0.2 0.5×
Écriture cache - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

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 74 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

Capacités

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable toujours activé
Sortie structurée - oui
Mise en cache du prompt implicite + explicite explicite (vous indiquez le préfixe)
Durée de vie du cache non publié 5m default, 1h option
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons 1024 jetons

Spécifications

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5
Modalités d'entrée texte image vidéo texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-02-14 2026-09-22
Limite de 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
Par défaut enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on medium

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 Pro · Claude Opus 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. VÉRIFIER 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 Opus 5.5 réussi · 3 sentences

When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.

sortie 263 tok (+102 réflexion) latence 5.7 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.

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. VÉRIFIER 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 Opus 5.5 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 ``` **Explanation:** The original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]

sortie 723 tok (+303 réflexion) latence 10.4 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER 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 Opus 5.5 réussi · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.

sortie 829 tok (+488 réflexion) latence 10.9 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la 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. VÉRIFIER 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 Opus 5.5 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.

sortie 1263 tok (+1007 réflexion) latence 13.5 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-pro",
    # model="claude-opus-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 Opus 5.5 ?

Dola Seed 2.0 Pro est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.5 contre $4, avec un écart de 8.0×). 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 Pro par rapport à Claude Opus 5.5 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 Pro et Claude Opus 5.5 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.

Comparaisons associées

Issu de nos études mesurées