Dola Seed 2.0 Pro vs DeepSeek V4 Pro
Quale scegliere e quando
Scegli Dola-Seed-2.0-pro quando i tuoi input includono immagini o video, dato che accetta testo, immagini e video mentre deepseek-v4-pro è solo testo, ed è il lato più economico su ogni tariffa: $0.5 contro $1.32 in ingresso, $3 contro $3.96 in uscita e $0.1 contro $0.132 sulle letture di cache. Scegli deepseek-v4-pro per lavori singoli molto lunghi: un contesto da 1000000 token e 393216 token di output massimo contro 256000 e 131072. Entrambi coprono chat, codice, ragionamento e strumenti, con il pensiero disattivabile.
Benchmark
Dola Seed 2.0 Pro: il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4 Pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $0.5 | $1.32 | 0.38× |
| Output / 1M token | $3 | $3.96 | 0.76× |
| Lettura cache / 1M token | $0.1 | $0.132 | 0.76× |
| Scrittura in cache | - | nessun addebito separato | - |
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 (76, scala logaritmica)
Funzionalità
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | configurabile | configurabile |
| Output strutturato | - | sì |
| Prompt caching | implicito + esplicito | implicito (automatico) |
| Durata della cache | non pubblicato | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Prefisso minimo in cache | 1024 token | non pubblicato |
Specifiche
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine video | testo |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-02-14 | 2026-04-24 |
| Finestra di contesto | 256K | 1M |
| Output massimo | 131K | 393K |
| Parametro di ragionamento |
|
|
| Valori accettati | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| Valore di default | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max |
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 · DeepSeek V4 Pro
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
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
DeepSeek V4 Pro superato · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
out 641 tok (+545 ragionamento) latenza 11.5 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.
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
DeepSeek V4 Pro 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 bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
out 2418 tok (+2131 ragionamento) latenza 35.6 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
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
DeepSeek V4 Pro superato · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
out 1204 tok (+1153 ragionamento) latenza 19.9 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.
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
DeepSeek V4 Pro nessuna risposta da valutare · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
Il modello non ha restituito alcun testo di risposta: l'intero budget di token è andato nel ragionamento nascosto.
out 8193 tok (+8192 ragionamento) latenza 106.2 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="deepseek-v4-pro", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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: "deepseek-v4-pro", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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": "deepseek-v4-pro", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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: "deepseek-v4-pro", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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("deepseek-v4-pro") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è il più economico, Dola Seed 2.0 Pro o DeepSeek V4 Pro?
Dola Seed 2.0 Pro costa meno alla voce Input / 1M token ($0.5 contro $1.32, 2.6× 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 DeepSeek V4 Pro 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 DeepSeek V4 Pro 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.