Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Opus 5.5
いつ、どちらを使うか
Dola-Seed-2.0-proは100万入力トークンあたり$0.5、出力$3であるのに対し、claude-opus-5-5は$4と$20であるため、その料金は入力で8x、出力で約6.7x安く、また、この2つのうち動画入力を受け入れ、thinkingを無効にできる唯一のモデルです。claude-opus-5-5の1,000,000トークンのコンテキスト(Dola-Seed-2.0-proの256,000ウィンドウの約3.9x)が必要であり、reasoningが常にオンであることや、2x高いキャッシュ読み取り料金($0.1に対して$0.2)を許容できる場合は、claude-opus-5-5を選択してください。どちらも割引乗数なしのトークン単位の課金であるため、直接的なコスト比較が可能です。
ベンチマーク
Dola Seed 2.0 Pro:ベンダーはベンチマークのスコアを公表していません。
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai
料金
| Dola Seed 2.0 Pro | Claude Opus 5.5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $0.5 | $4 | 0.13× |
| 出力 / 1Mトークン | $3 | $20 | 0.15× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.1 | $0.2 | 0.5× |
| 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74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 Pro | Claude Opus 5.5 | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 常時オン |
| 構造化出力 | - | 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 Pro | Claude Opus 5.5 | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 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 | 2026-09-22 |
| 知識のカットオフ | - | 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 |
| output_config.effort |
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| output_config.effort
|
| デフォルト | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on | medium |
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 Pro · Claude Opus 5.5
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 Pro パス · 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.
出力 563 tok (+416 思考) レイテンシ 9.4 s
Claude Opus 5.5 パス · 3 sentences
When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.
出力 263 tok (+102 思考) レイテンシ 5.7 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 Pro パス · 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. […]
出力 1278 tok (+951 思考) レイテンシ 16.7 s
Claude Opus 5.5 パス · 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 original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]
出力 723 tok (+303 思考) レイテンシ 10.4 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 Pro パス · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
出力 506 tok (+452 思考) レイテンシ 8.6 s
Claude Opus 5.5 パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.
出力 829 tok (+488 思考) レイテンシ 10.9 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 Pro パス · 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)
出力 1041 tok (+872 思考) レイテンシ 11.4 s
Claude Opus 5.5 パス · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.
出力 1263 tok (+1007 思考) レイテンシ 13.5 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-pro",
# model="claude-opus-5-5", # 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"}],
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: "claude-opus-5-5", // 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" }],
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": "claude-opus-5-5", # 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"}],
"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: "claude-opus-5-5", // 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"),
},
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("claude-opus-5-5") // 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")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Dola Seed 2.0 Pro と Claude Opus 5.5 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 Pro の方が安価です($0.5 対 $4、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 Pro と Claude Opus 5.5 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 Pro と Claude Opus 5.5 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。