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Dola Seed 2.0 Lite vs Claude Sonnet 5.5

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

Dola-Seed-2.0-liteは、より安価で入力の幅が広い選択肢です。入力$0.25、出力$2であり、claude-sonnet-5-5の$2および$10と比較して入力で8x、出力で5x安く、さらにSonnetがテキストと画像しか受け付けないのに対し、音声と動画の入力も可能です。claude-sonnet-5-5は256000に対して1000000トークンのコンテキストを提供し、完全にオフにすることはできない適応型思考を備えています。オプションの思考機能を備えた大量のマルチモーダルな作業にはDola-Seed-2.0-liteを、非常に長い入力を必要とする場合はclaude-sonnet-5-5を選択してください。

ベンチマーク

Claude Sonnet 5.5:ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。

平均超え上回るモデルなしDola Seed 2.0 Lite4 / 103 / 10
Dola Seed 2.0 Lite Claude Sonnet 5.5 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
SWE Multilingual GPT-5.4 High
66.6%
N/A
WenetSpeech test-net (CER)
これを上回るモデルなし 4.47%
N/A
OSWorld-Verified
64.4%
N/A
GPQA Diamond
88.4%
N/A
BrowseComp
64%
N/A
MMVU
76.7%
N/A

ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

Dola Seed 2.0 Lite Claude Sonnet 5.5 Δ
入力 / 100 万トークン $0.25 $2 0.13×
出力 / 100 万トークン $2 $10 0.2×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.05 $0.1 0.5×
キャッシュ書き込み - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。

両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 77 件、対数スケール)

対応機能

Dola Seed 2.0 Lite Claude Sonnet 5.5
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 設定可能 常時オン
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシュ 自動 + 明示 明示(プレフィックスを自分で指定)
キャッシュ保持時間 公表なし 5m default, 1h option
キャッシュ対象の最小プレフィックス 1024 トークン 1024 トークン

仕様

Dola Seed 2.0 Lite Claude Sonnet 5.5
入力モダリティ テキスト 画像 音声 動画 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-02-14 2026-09-28
知識カットオフ - 2026-06
コンテキストウィンドウ 256K 1M
最大出力 131K 128K
思考パラメータ
  • thinking.type
  • reasoning_effort
thinking.type
指定可能な値
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
デフォルト enabled, with reasoning_effort medium adaptive, effort high

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Dola Seed 2.0 Lite · Claude Sonnet 5.5

1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Dola Seed 2.0 Lite 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning on our production LLM requires the model to run resource-intensive multi-step chain-of-thought inference for every customer-facing query, rather than the single-pass inference that powered our original non-reasoning deployment, and GPU compute—which makes up 90% of our total LLM bill—scales directly with the number of compute cycles each query consumes. Our cloud provider’s LLM billing model charges per million processed tokens, and reasoning workflows generate an average of 2.1x more hidden processing tokens (the intermediate problem-solving steps the model never surfaces to end users) that are still billable, pushing our total monthly token consumption just over double what it was prior to enabling the feature. […]

出力 1306 tok (+1096 思考) レイテンシ 18.2 s

Claude Sonnet 5.5 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

出力 205 tok レイテンシ 3.6 s

指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

Dola Seed 2.0 Lite 合格 · 8/8 cases

### Corrected Function ```python def longest_run(xs): if not xs: # Handle empty input edge case return 0 best = cur = 1 # Base run length of 1 for any non-empty single element for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 # Reset run length for the new, different element return best ``` ### Bug Explanation (single paragraph) The original function’s core flaw was that it counted the number of consecutive equal adjacent element pairs, rather than the number of elements in the run itself, leading to all results being off by one, which caused both reported issues: a run of k equal elements only has k-1 consecutive matching pairs, so the original function’s maximum `best` value was always one less than the true element count of the longest run. […]

出力 2620 tok (+2217 思考) レイテンシ 33.2 s

Claude Sonnet 5.5 合格 · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

出力 444 tok レイテンシ 6.7 s

修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 有効な JSON、スキーマに完全一致

Dola Seed 2.0 Lite 合格 · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending Q4 clos"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending Q4 close" }

出力 1502 tok (+1439 思考) レイテンシ 20.2 s

Claude Sonnet 5.5 合格 · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

出力 300 tok レイテンシ 3.5 s

スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

Dola Seed 2.0 Lite 不合格 · 141 words, 0 banned, 1 question

Today we launch Cross-Provider Prompt Cache, a new feature for our Core API Gateway built to cut redundant AI costs and latency for teams routing requests across multiple LLM providers. Many development teams rotate between OpenAI, Anthropic, and Google Gemini to balance performance, cost, and capability, but identical prompts get reprocessed from scratch with every provider switch, wasting tokens and slowing response times. This feature stores validated prompt responses at the gateway layer, so repeat requests pull from cache regardless of which provider they route to, with configurable TTLs and built-in compliance with all major provider data policies. […]

出力 1870 tok (+1695 思考) レイテンシ 23.1 s

Claude Sonnet 5.5 合格 · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

出力 266 tok レイテンシ 3.8 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。

1 行の変更で切り替え

以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。

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-lite",
    # model="claude-sonnet-5-5",  # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

Dola Seed 2.0 Lite と Claude Sonnet 5.5 ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは Dola Seed 2.0 Lite のほうが安くなります($0.25 対 $2、8.0 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。

Dola Seed 2.0 Lite と Claude Sonnet 5.5 の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?

はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。

Dola Seed 2.0 Lite と Claude Sonnet 5.5 はプロンプトキャッシュに対応していますか?

はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。

関連する比較

当社の実測レポートより