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Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Opus 5.5

vs

Quale scegliere e quando

Dola-Seed-2.0-pro costa $0.5 per milione di token di input e $3 in output contro i $4 e $20 di claude-opus-5-5, quindi le sue tariffe sono 8x inferiori in input e circa 6.7x inferiori in output, ed è l'unico dei due ad accettare input video e consentire di disabilitare il thinking. Scegli claude-opus-5-5 quando hai bisogno del suo contesto da 1,000,000-token, circa 3.9x la finestra da 256,000 su Dola-Seed-2.0-pro, e puoi accettare il reasoning sempre attivo e una tariffa di lettura della cache 2x più alta ($0.2 contro $0.1). Entrambi fatturano per token senza moltiplicatori di sconto, quindi la comparazione dei costi è diretta.

Benchmark

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

Sopra la mediaNessuno miglioreClaude Opus 5.59 / 97 / 9
Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 altri modelli misurati media dei modelli confrontati nessun altro modello ha fatto meglio
Terminal-bench 4.0
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 66.4%
OSWorld 2.0 partial
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 81.8%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
58.7%
Humanity's Last Exam with tools
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 67.7%
AutomationBench
N/A
40%
Chartography with tools
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 89%

Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai

Prezzi

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 Δ
Input / 1M token $0.5 $4 0.13×
Output / 1M token $3 $20 0.15×
Lettura cache / 1M token $0.1 $0.2 0.5×
Scrittura in cache - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.

Dove si posizionano - prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 74 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

Capacità

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5
Utilizzo dei tool
Controllo del ragionamento configurabile sempre attivo
Output strutturato -
Prompt caching implicito + esplicito esplicito (contrassegni 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 Opus 5.5
Modalità di input testo immagine video testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-02-14 2026-09-22
Cutoff di conoscenza - 2026-06
Finestra di contesto 256K 1M
Output massimo 131K 128K
Parametro thinking
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort
Valori accettati
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Predefinito enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on medium

Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Dola Seed 2.0 Pro · Claude Opus 5.5

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 Opus 5.5 superato · 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.

out 263 tok (+102 ragionamento) latenza 5.7 s

Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.

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 Opus 5.5 superato · 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. […]

out 723 tok (+303 ragionamento) latenza 10.4 s

Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.

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 Opus 5.5 superato · 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.

out 829 tok (+488 ragionamento) latenza 10.9 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso 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 Opus 5.5 superato · 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.

out 1263 tok (+1007 ragionamento) latenza 13.5 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 con una sola riga

Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto - la coppia di righe evidenziata è 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-opus-5-5",  # 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 più economico, Dola Seed 2.0 Pro o Claude Opus 5.5?

Dola Seed 2.0 Pro è più economico per input / 1m token ($0.5 contro $4, 8.0× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario - la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.

Posso fare un A/B test di Dola Seed 2.0 Pro contro Claude Opus 5.5 senza due integrazioni?

Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API - il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.

Dola Seed 2.0 Pro e Claude Opus 5.5 supportano il prompt caching?

Sì - entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.

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