Dola Seed 2.0 Lite vs Kimi K2.7 Code
どんなときに、どちらを選ぶか
どちらも 256000 トークンのコンテキストを共有するため、違いはコスト、モダリティ、思考の扱いです。Dola-Seed-2.0-lite は入力 $0.25、出力 $2 で、kimi-k2.7-code の $0.95 と $4 に対して Moonshot 側が入力 3.8 倍、出力 2 倍。さらにテキスト・画像・動画に加えて音声も受け付け、最大出力は 131072 トークンです。音声入力の処理、非常に長い単発の応答、あるいは思考をオフにしたい用途なら Dola-Seed-2.0-lite。推論能力を常時オンにしたく、出力が 32768 トークンで足りるなら kimi-k2.7-code を選びます。
ベンチマーク
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 | Kimi K2.7 Code | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $0.25 | $0.95 | 0.26× |
| 出力 / 100 万トークン | $2 | $4 | 0.5× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.05 | $0.19 | 0.26× |
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 76 件、対数スケール）
対応機能
| Dola Seed 2.0 Lite | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| 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 | - |
| プロンプトキャッシュ | 自動 + 明示 | 自動（暗黙的） |
| キャッシュ保持時間 | 公表なし | 公表なし |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 1024 トークン | 公表なし |
仕様
| Dola Seed 2.0 Lite | Kimi K2.7 Code | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 音声 動画 | テキスト 画像 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-02-14 | 2026-06 |
| コンテキストウィンドウ | 256K | 256K |
| 最大出力 | 131K | 33K |
| 思考パラメータ |
|
|
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| type
keep
|
| デフォルト | enabled, with reasoning_effort medium | thinking on with Preserved Thinking on |
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 · Kimi K2.7 Code
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）
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
Kimi K2.7 Code 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning mode causes the model to generate an internal chain-of-thought before producing each answer, and that hidden reasoning text is billed like any other output. Those extra reasoning tokens typically add up to much more than the final response itself, so every API call now costs significantly more than before. Because our overall usage volume did not change, the doubled bill reflects that each query consumes roughly twice as many billable tokens.
出力 259 tok (+174 思考) レイテンシ 5.4 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。
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
Kimi K2.7 Code 合格 · 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 ``` The bug is that the function counts *transitions* between equal neighbors instead of counting the items themselves, so a single-element list never enters the loop and returns `0` instead of `1`. Likewise, resetting `cur` to `0` on a mismatch forgets the current item that starts a new run, which causes runs that end at the last index to be undercounted. Initializing both `best` and `cur` to `1` and resetting `cur` to `1` fixes both issues.
出力 410 tok (+222 思考) レイテンシ 9.4 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。
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
Kimi K2.7 Code 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
出力 721 tok (+663 思考) レイテンシ 13.2 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。
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
Kimi K2.7 Code 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
We're introducing Prompt Cache for our API Gateway, a new capability that stores prompt responses across multiple AI providers. By caching replies, you reduce redundant calls, lower latency, and cut costs without changing how you build. Teams using several model providers can now reuse identical prompt results instantly, keeping traffic consistent and budgets predictable. Responses are keyed by provider, model, and exact prompt, so you always get the right result. Configure TTL, hit thresholds, and eviction rules from a single dashboard. It fits into your existing routing and requires no code changes. Setup takes minutes and works with your current endpoints. Want to see how much latency and spend you can trim? Check the docs to enable Prompt Cache today.
出力 2375 tok (+2235 思考) レイテンシ 38.6 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="kimi-k2.7-code", # 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)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: "kimi-k2.7-code", // 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" }],
});
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": "kimi-k2.7-code", # 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": "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: "kimi-k2.7-code", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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("kimi-k2.7-code") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
Dola Seed 2.0 Lite と Kimi K2.7 Code 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 $0.95、3.8 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 Kimi K2.7 Code 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 Kimi K2.7 Code 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。