Dola Seed 2.0 Pro vs GPT-5.6 Sol
Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks
Dola-Seed-2.0-pro est 10x moins cher sur toute la ligne — $0.5 contre $5 par million de tokens en entrée, $3 contre $30 en sortie, $0.1 contre $0.5 en lecture de cache — et c'est le seul à accepter la vidéo en plus du texte et des images, avec une fenêtre de 256000 tokens et jusqu'à 131072 tokens de sortie. Prenez gpt-5.6-sol quand il faut ingérer beaucoup plus d'un coup : son contexte de 1050000 tokens est environ quatre fois plus grand, même si la sortie maximale est de 128000. Les deux font chat, code, raisonnement et outils, et tous deux laissent couper la réflexion.
Tarification
| Dola Seed 2.0 Pro | GPT-5.6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $0.5 | $5 | 0.1× |
| Sortie / 1M tokens | $3 | $30 | 0.1× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $0.1 | $0.5 | 0.2× |
| Écriture cache | — | aucun frais supplémentaire | — |
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 63 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| Dola Seed 2.0 Pro | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| Utilisation d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | configurable | configurable |
| Sortie structurée | — | oui |
| Mise en cache du prompt | implicite + explicite | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | non publié | 5–10m, up to 1h |
| Préfixe minimum mis en cache | 1024 jetons | 1024 jetons |
Spécifications
| Dola Seed 2.0 Pro | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image vidéo | texte image |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2026-02-14 | 2026-07-09 |
| Limite de connaissances | — | 2026-02 |
| Fenêtre de contexte | 256K | 1.1M |
| Sortie maximale | 131K | 128K |
| Paramètre de réflexion |
| reasoning.effort |
| Valeurs acceptées | thinking.type
reasoning_effort
| reasoning.effort
|
| 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 · GPT-5.6 Sol
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
GPT-5.6 Sol réussi · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.
sortie 111 tok (+34 réflexion) latence 2.3 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 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
GPT-5.6 Sol 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 original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.
sortie 316 tok (+135 réflexion) latence 5.2 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 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
GPT-5.6 Sol réussi · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}
sortie 194 tok (+147 réflexion) latence 3.2 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 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
GPT-5.6 Sol réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]
sortie 733 tok (+564 réflexion) latence 7.7 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="gpt-5.6-sol", # 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: "gpt-5.6-sol", // 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": "gpt-5.6-sol", # 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: "gpt-5.6-sol", // 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("gpt-5.6-sol") // 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 GPT-5.6 Sol ?
Dola Seed 2.0 Pro est moins cher sur entrée / 1m tokens ($0.5 contre $5, avec un écart de 10×). 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 GPT-5.6 Sol 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 GPT-5.6 Sol 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.