🎁 Novità Registrati gratis, 10 chiamate le offriamo noi. Fino a $1, senza carta.

Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Opus 5

vs

Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark

Dola-Seed-2.0-pro è il più economico dei due in ogni voce del listino prezzi — $0.5 contro $5 per milione di token di input (10x in meno), $3 contro $25 in output (circa 8.3x in meno) e $0.1 contro $0.5 sulle letture in cache — ed è l'unico che accetta input video, oltre a testo e immagini. claude-opus-5 risponde con spazio di manovra: un contesto di 1000000 token contro 256000, sebbene Dola-Seed-2.0-pro consenta un output leggermente maggiore (131072 contro 128000 token). Scegli Dola-Seed-2.0-pro per carichi di lavoro ad alto volume o che includono video, e claude-opus-5 quando una singola richiesta deve contenere una quantità di input molto maggiore contemporaneamente.

Prezzi

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5 Δ
Input / 1M token $0.5 $5 0.1×
Output / 1M token $3 $25 0.12×
Lettura cache / 1M token $0.1 $0.5 0.2×
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 63 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

Capacità

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5
Utilizzo dei tool
Controllo del ragionamento configurabile configurabile
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
Modalità di input testo immagine video testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-02-14 2026-07-24
Cutoff di conoscenza 2026-05
Finestra di contesto 256K 1M
Output massimo 131K 128K
Parametro thinking
  • thinking.type
  • reasoning_effort
  • thinking.type
  • output_config.effort
Valori accettati
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Predefinito enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

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

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 superato · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

out 529 tok latenza 9.0 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 superato · 8/8 cases

## Fixed version ```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 else: cur = 1 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

out 1094 tok latenza 16.1 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 superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

out 539 tok latenza 7.6 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 superato · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

out 1593 tok latenza 19.1 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",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni una chiave API →

FAQ

Qual è più economico, Dola Seed 2.0 Pro o Claude Opus 5?

Dola Seed 2.0 Pro è più economico per input / 1m token ($0.5 contro $5, 10× 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 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 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.

Confronti correlati

Dai nostri studi misurati