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Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Fable 5.1

Claude Fable 5.1 è disponibile su invito. Le cifre qui sotto sono le tariffe live, ma per chiamarlo il tuo workspace deve prima essere autorizzato: chiedici l'accesso prima di basare il tuo lavoro su questo confronto.

vs

Quale scegliere e quando

Dola-Seed-2.0-pro è l'unità di lavoro più economica con un ampio margine - $0.5 contro $10 per milione di token in input (20x) e $3 contro $50 in output (circa 16.7x) - ed è l'unico dei due che accetta l'input video e ti consente di disattivare il thinking, quindi sceglilo per carichi di lavoro ad alto volume per chat, codice e strumenti in cui desideri il controllo sul costo del ragionamento. Scegli claude-fable-5-1 quando il lavoro richiede il suo contesto da 1,000,000 token invece di 256,000 e accetti che il thinking non possa essere disabilitato e che gli input siano solo testo e immagini. Entrambe le letture della cache sono economiche, a $0.1 e $0.25 per milione.

Benchmark

Dola Seed 2.0 Pro: il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.

Sopra la mediaNessuno miglioreClaude Fable 5.119 / 213 / 21
Dola Seed 2.0 Pro Claude Fable 5.1 altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
N/A
67.4%
OSWorld 2.0 partial
N/A
80.7%
HealthBench Professional
N/A
58.1%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
52.6%
GPQA Diamond
N/A
93.7%
AutomationBench
N/A
31.4%
Chartography with tools
N/A
88.4%

Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

Dola Seed 2.0 Pro Claude Fable 5.1 Δ
Input / 1M token $0.5 $10 0.05×
Output / 1M token $3 $50 0.06×
Lettura cache / 1M token $0.1 $0.25 0.4×
Scrittura in cache - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.

Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (79, scala logaritmica)

Funzionalità

Dola Seed 2.0 Pro Claude Fable 5.1
Tool use sì sì
Controllo del ragionamento configurabile sempre attivo
Output strutturato - sì
Prompt caching implicito + esplicito esplicito (contrassegni tu il prefisso)
Durata della cache non pubblicato 5m default, 1h option
Prefisso minimo in cache 1024 token 1024 token

Specifiche

Dola Seed 2.0 Pro Claude Fable 5.1
Modalità di input testo immagine video testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-02-14 2026-09-01
Knowledge cutoff - 2026-06
Finestra di contesto 256K 1M
Output massimo 131K 128K
Parametro di ragionamento
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
Valori accettati
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Valore di default enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Dola Seed 2.0 Pro · Claude Fable 5.1

Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

Dola Seed 2.0 Pro superato · 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.

out 563 tok (+416 ragionamento) latenza 9.4 s

Claude Fable 5.1 superato · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model started generating a long chain of internal "thinking" tokens before producing each answer, and we're billed for those tokens at the same output rate even though users never see them. In practice, that hidden reasoning often runs several times longer than the visible response, so the total tokens per request roughly doubled while the number of requests stayed flat. The upside is measurably better accuracy on complex tasks, so the right conversation is whether that quality gain justifies the cost—and if not, we can restrict reasoning to the workflows that actually need it rather than turning it on globally.

out 186 tok latenza 3.2 s

Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.

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. VERIFICA la correzione supera i test

Dola Seed 2.0 Pro superato · 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. […]

out 1278 tok (+951 ragionamento) latenza 16.7 s

Claude Fable 5.1 superato · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): cur = cur + 1 if xs[i] == xs[i - 1] else 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts *matches between adjacent elements* rather than *elements in the run*: it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i-1]`, so a run of length k produces a count of k−1. That's why a single element returns 0 instead of 1, and why every other run also comes out one short — the "misses runs at the end" reports are the same off-by-one seen on inputs like `[1, 2, 2]`, where the trailing run of length 2 is reported as 1 (the original code does update `best` inside the loop, so end-of-list runs aren't actually skipped, just undercounted). […]

out 882 tok (+507 ragionamento) latenza 3.4 s

Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

Dola Seed 2.0 Pro superato · 5/5 fields, guidance null

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

out 506 tok (+452 ragionamento) latenza 8.6 s

Claude Fable 5.1 superato · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3 (September quarter)", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on judgment calls (not part of the object): - **revenue_usd_m**: The text says "412 for the topline" but never states the currency or that the figure is in millions; it's also on a constant-currency basis and prefaced with "call it," so it's approximate. If you want strict literalism, this should be `null`. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11%; the exact figure isn't given. - **quarter**: "September quarter" is Q3 on a calendar basis, consistent with the reference to a pending Q4 close. - **guidance**: Explicitly withheld, so `null`.

out 633 tok (+349 ragionamento) latenza 3.8 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

Dola Seed 2.0 Pro superato · 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)

out 1041 tok (+872 ragionamento) latenza 11.4 s

Claude Fable 5.1 superato · 121 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for the Gateway.** Starting today, your API gateway can cache prompts once and reuse them across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route to. Long system instructions, retrieval context, and few-shot examples are stored at the gateway layer, so switching models no longer means paying to resend the same tokens. Why send the same 8,000-token preamble to three different vendors when you could send it once? Our cache normalizes prompt segments, fingerprints them, and serves matching prefixes from memory before the request ever reaches an upstream API. Early customers report token costs falling by 30 to 60 percent on high-volume workloads, with median latency dropping alongside. Available today on all Team and Enterprise plans.

out 1722 tok (+1463 ragionamento) latenza 2.9 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga

In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

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-fable-5-1",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è il più economico, Dola Seed 2.0 Pro o Claude Fable 5.1?

Dola Seed 2.0 Pro costa meno alla voce Input / 1M token ($0.5 contro $10, 20× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.

Posso fare un A/B test di Dola Seed 2.0 Pro contro Claude Fable 5.1 senza due integrazioni?

Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.

Dola Seed 2.0 Pro e Claude Fable 5.1 supportano il prompt caching?

Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.

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