Dola Seed 2.0 Pro è il flagship della famiglia Dola Seed 2.0 di ByteDance su BytePlus ModelArk, descritto ufficialmente come un modello agentico generalista costruito per l'era degli agent.
- Input
- testo immagine video $0.5/M
- Output
- testo $3/M
- Lettura cache
- $0.1/M
- Contesto
- 262K
- vs GPT-4o
- ~90% più economico
Prompt oltre 128K token: l'intera richiesta viene fatturata a $1/M in input · $6/M in output
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 68 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 256.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 131.072 |
Prompt caching
| Modalità | automatico + esplicito |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
Ragionamento
| Parametro del provider | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| Valori accettati | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| Valore di default | enabled, con reasoning_effort medium e riepilogo del thinking attivo applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Comportamento del ragionamento | Il riepilogo del thinking è attivo di default, quindi reasoning_content trasporta un riepilogo accanto a encrypted_content anziché la traccia grezza; nei turni con chiamate a strumenti encrypted_content va restituito, altrimenti la qualità dell'inferenza peggiora. |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine + video → testo |
|---|
Flagship agentico generalista con ragionamento profondo, grounding visivo e tool calling in un contesto da 256K.
Un solo prompt, misurato 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
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
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
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
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa Dola Seed 2.0 Pro in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo SDK. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Informazioni su Dola Seed 2.0 Pro
- Le note di rilascio evidenziano prestazioni stabili su ragionamento complesso e compiti a lungo orizzonte, tra cui pianificazione multi-step, ragionamento visivo-testuale, comprensione video e analisi avanzata, e BytePlus lo definisce il modello più capace della serie, un motore multimodale per flussi di lavoro guidati da agent con browser use e computer use, indicando come scenari target la moderazione dei contenuti, il monitoraggio di sicurezza su flussi video, la ricerca web e la stesura di report, l'analisi finanziaria, l'elaborazione di documenti e il customer service.
- Fornisce ragionamento profondo, comprensione multimodale, grounding visivo e tool calling entro una finestra di contesto da 256K e fino a 128K in output inclusa la chain-of-thought, oltre a caching di prefisso e di sessione in forma implicita ed esplicita.
- Due differenze rispetto ai fratelli minori vanno conosciute prima di standardizzarsi su di esso: il grounding visivo è indicato per Pro e non per le build più recenti di Lite e Mini, mentre l'output strutturato è indicato per quei due e non per Pro, quindi le risposte vincolate da schema fanno propendere piuttosto per Lite o Mini.
- Thinking.type è abilitato di default senza modalità automatica, e reasoning_effort va da minimal a high con predefinito medium; l'output è predefinito a 4K contro il tetto di 128K.
- Synthorai lo colloca dietro il suo endpoint completions compatibile OpenAI.
FAQ
L'API di Dola Seed 2.0 Pro si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $0.5/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 250 richieste da ~8K token a Dola Seed 2.0 Pro.
In cosa eccelle Dola Seed 2.0 Pro?
Modello agentico generalista per l'era degli agent; stabile su ragionamento complesso e compiti a lungo orizzonte; grounding visivo, comprensione video e tool calling. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa Dola Seed 2.0 Pro?
Su Synthorai Dola Seed 2.0 Pro costa $0.5 per milione di token di input e $3 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.1/M.
Qual è la finestra di contesto di Dola Seed 2.0 Pro?
Dola Seed 2.0 Pro ha una finestra di contesto di 262K token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 131,072 token.
Dola Seed 2.0 Pro supporta il prompt caching?
Sì: il caching automatico è attivo di default, con una modalità esplicita per risparmi garantiti. I token di input letti dalla cache costano $0.1/M, contro $0.5/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 1,024 token. Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a Dola Seed 2.0 Pro?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="Dola-Seed-2.0-pro" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Modelli correlati
Confronta
Ogni valore di questa pagina è ripreso dalla documentazione del provider (il link è qui sopra) e riporta la data dell'ultima verifica. I prezzi sono confrontati sull'intero catalogo; per le specifiche che ogni provider definisce a modo suo indichiamo la differenza invece di metterle in un grafico. Qui non c'è nulla di misurato da noi e non assegniamo punteggi.