Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Opus 5.5

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

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Claude Opus 5.59 / 97 / 9
Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 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
Terminal-bench 4.0
N/A
これを上回るモデルなし 66.4%
OSWorld 2.0 partial
N/A
これを上回るモデルなし 81.8%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
58.7%
Humanity's Last Exam with tools
N/A
これを上回るモデルなし 67.7%
AutomationBench
N/A
40%
Chartography with tools
N/A
これを上回るモデルなし 89%

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

料金

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 Δ
入力 / 100 万トークン $0.5 $4 0.13×
出力 / 100 万トークン $3 $20 0.15×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $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 83 件、対数スケール)

対応機能

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 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
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 1,024 トークン 512 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
output_config.effort
指定可能な値
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
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 Pro · Claude Opus 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 Pro 合格 · 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 合格 · 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 Pro 合格 · 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 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 ``` **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 Pro 合格 · 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 合格 · 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 Pro 合格 · 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 合格 · 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、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-pro",
    # model="claude-opus-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"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

よくある質問

Dola Seed 2.0 Pro と Claude Opus 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 Pro のほうが安くなります($0.5 対 $4、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 Pro と Claude Opus 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 Pro と Claude Opus 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。

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当社の実測レポートより