Dola Seed 2.0 Pro vs DeepSeek V4 Pro
どんなときに、どちらを選ぶか
入力に画像や動画が含まれるなら Dola-Seed-2.0-pro です。テキスト・画像・動画を受け付けるのに対し deepseek-v4-pro はテキスト専用で、しかもすべての料金で安く済みます。入力 $0.5 対 $1.32、出力 $3 対 $3.96、キャッシュ読み取り $0.1 対 $0.132 です。非常に長い単一ジョブには deepseek-v4-pro を選びます。1000000 トークンのコンテキストと 393216 トークンの最大出力で、相手は 256000 と 131072 です。どちらもチャット・コード・推論・ツールに対応し、思考を切ることができます。
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。
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4 Pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $0.5 | $1.32 | 0.38× |
| 出力 / 100 万トークン | $3 | $3.96 | 0.76× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.1 | $0.132 | 0.76× |
| キャッシュ書き込み | - | 追加料金なし | - |
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 Pro | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | 設定可能 |
| 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 | no fixed TTL (evicted when unused) |
| 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 Pro | DeepSeek V4 Pro | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 動画 | テキスト |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-02-14 | 2026-04-24 |
| コンテキストウィンドウ | 256K | 1M |
| 最大出力 | 131K | 393K |
| 思考パラメータ |
|
|
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_effort
|
| デフォルト | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on | enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max |
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 · DeepSeek V4 Pro
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 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
DeepSeek V4 Pro 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.
出力 641 tok (+545 思考) レイテンシ 11.5 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 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
DeepSeek V4 Pro 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 bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]
出力 2418 tok (+2131 思考) レイテンシ 35.6 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 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
DeepSeek V4 Pro 合格 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }
出力 1204 tok (+1153 思考) レイテンシ 19.9 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。
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
DeepSeek V4 Pro 採点できる回答なし · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)
モデルは回答テキストを返しませんでした。トークンの上限を、表示されない思考ですべて使い切ったためです。
出力 8193 tok (+8192 思考) レイテンシ 106.2 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="deepseek-v4-pro", # 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)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: "deepseek-v4-pro", // 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",
});
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": "deepseek-v4-pro", # 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"}],
"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: "deepseek-v4-pro", // 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"),
},
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("deepseek-v4-pro") // 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")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
Dola Seed 2.0 Pro と DeepSeek V4 Pro 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 $1.32、2.6 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 DeepSeek V4 Pro 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 DeepSeek V4 Pro 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。