Dola Seed 2.0 Pro vs GLM-5.2
Lequel choisir, et quand
Dola-Seed-2.0-pro est le plus multimodal des deux - texte, image et vidéo en entrée - et aussi le moins cher sur chaque ligne : $0.5 par million en entrée contre $1.4 pour glm-5.2, environ 2.8x moins, $3 en sortie contre $4.4, environ 1.5x moins, et des lectures de cache à $0.1 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-pro, et il porte un indicateur explicite de long contexte. Sinon ils sont proches : même sortie maximale de 131072, tous deux chat, code, raisonnement et outils, tous deux capables de désactiver la réflexion.
Benchmarks
Dola Seed 2.0 Pro : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarifs
| Dola Seed 2.0 Pro | GLM-5.2 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $0.5 | $1.4 | 0.36× |
| Sortie / 1M de tokens | $3 | $4.4 | 0.68× |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $0.1 | $0.26 | 0.38× |
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 Pro | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | configurable |
| 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 Pro | GLM-5.2 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image 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 and thinking summary on | 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 Pro · GLM-5.2
Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle
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
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 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
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 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
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 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
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-pro",
# model="glm-5.2", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
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-pro",
// model: "glm-5.2", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
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-pro",
# "model": "glm-5.2", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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-pro",
// Model: "glm-5.2", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
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-pro")
// .model("glm-5.2") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, Dola Seed 2.0 Pro ou GLM-5.2 ?
Dola Seed 2.0 Pro est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.5 contre $1.4, soit un écart de 2.8×). 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 Pro 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 Pro 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.