Dola Seed 2.0 Lite vs Claude Sonnet 5
いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価
Dola-Seed-2.0-lite は料金表のどの行でも安価です。100万トークンあたり入力 $0.25 対 $2（8 分の 1）、出力 $2 対 $10、キャッシュ読み取り $0.05 対 $0.2。加えて、テキストと画像に動画と音声を足して受け付けるのはこちらだけです。claude-sonnet-5 は高価ですが、コンテキストウィンドウは 256000 ではなく 1000000 トークンで、入力はテキストと画像に限られ、思考と推論を能力フラグとして掲げています。大量処理やマルチモーダルな取り込みには Dola-Seed-2.0-lite、非常に長い入力を 1 つのウィンドウに収める必要があるなら claude-sonnet-5 を選んでください。
料金
| Dola Seed 2.0 Lite | Claude Sonnet 5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $0.25 | $2 | 0.13× |
| 出力 / 1Mトークン | $2 | $10 | 0.2× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.05 | $0.2 | 0.25× |
| キャッシュ書き込み | — | 1.25x (5m) / 2x (1h) | — |
ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。
位置付け — この課金単位におけるすべての63個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)
機能
| Dola Seed 2.0 Lite | Claude Sonnet 5 | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 設定可能 |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシング | 暗黙的 + 明示的 | 明示的 (プレフィックスを自分で指定) |
| キャッシュ有効期間 | 非公開 | 5m default, 1h option |
| 最小キャッシュプレフィックス | 1024 トークン | 1024 トークン |
仕様
| Dola Seed 2.0 Lite | Claude Sonnet 5 | |
|---|---|---|
| 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 | 2026-06-30 |
| 知識のカットオフ | — | 2026-01 |
| 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 |
|
|
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
effort
"enabled" returns 400 |
| デフォルト | enabled, with reasoning_effort medium | thinking on (adaptive) effort
|
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Dola Seed 2.0 Lite · Claude Sonnet 5
1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定
Dola Seed 2.0 Lite パス · 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 パス · 3 sentences
Reasoning mode works by having the model generate extended internal "thinking" steps before producing its final answer, and since we're billed on total tokens, that hidden reasoning text adds significantly to what we pay for—even though you never see it in the output. This is different from simply getting longer visible responses; the model is essentially "showing its work" behind the scenes, and complex prompts can trigger thousands of extra reasoning tokens per request. The upside is improved accuracy on complex tasks, but if we want to control costs, we should selectively enable reasoning only for queries that truly need it, rather than applying it universally.
出力 194 tok レイテンシ 4.3 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
Dola Seed 2.0 Lite パス · 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 パス · 8/8 cases
## The Bug The function has two related off-by-one issues rooted in the same cause: `cur` and `best` are initialized to `0` instead of `1`, treating run lengths as the number of *matches* between adjacent elements rather than the number of *elements* in the run. This means a single-element input never enters the loop (since `range(1, 1)` is empty) and returns `0` instead of the correct answer of `1`. It also means that for any input, the run length is undercounted by exactly one — a run of 3 equal elements only produces 2 "match" increments, so `best` ends up as 2 instead of 3. The claim that it "misses runs that end at the last index" is actually a symptom of this same undercount: the logic does update `best` correctly on every iteration (including the last), but because it's counting matches instead of elements, the final reported value is always one less than the true longest run. […]
出力 536 tok レイテンシ 7.1 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Dola Seed 2.0 Lite パス · 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 パス · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11.5, "guidance": null } ```
出力 348 tok レイテンシ 5.3 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
Dola Seed 2.0 Lite 失敗 · 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 パス · 123 words, 0 banned, 1 question
## Introducing Cross-Provider Prompt Caching We're rolling out a new caching layer for our API gateway that works across every major LLM provider you connect through it. Instead of resending identical prompts and paying full price each time, the gateway recognizes repeated requests and serves cached responses in milliseconds—regardless of whether you're routing to OpenAI, Anthropic, or Google. What does this mean for your bill and your latency? Both drop, often significantly, especially for teams running high-volume, repetitive workloads like customer support bots or batch content generation. The cache is configurable per route, with adjustable TTLs and invalidation rules, so you stay in control of freshness versus cost. Available now for all Pro and Enterprise plans. Check your dashboard to enable it today.
出力 259 tok レイテンシ 4.8 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
1行で切り替え
以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。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", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
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-lite",
// model: "claude-sonnet-5", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
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-lite",
# "model": "claude-sonnet-5", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'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-lite",
// Model: "claude-sonnet-5", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
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-lite")
// .model("claude-sonnet-5") // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Dola Seed 2.0 Lite と Claude Sonnet 5 ではどちらが安いですか？
入力 / 1mトークン においては Dola Seed 2.0 Lite の方が安価です（$0.25 対 $2、8.0× の差）。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。
2つの統合を行わずに Dola Seed 2.0 Lite と Claude Sonnet 5 のA/Bテストを実施できますか？
はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。
Dola Seed 2.0 Lite と Claude Sonnet 5 はプロンプトキャッシングをサポートしていますか？
はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。