Dola Seed 2.0 Pro vs Gemini 4 Argon
どんなときに、どちらを選ぶか
Dola-Seed-2.0-proはより安価な選択肢であり、100万トークンあたりの料金は入力$0.5、出力$3です。これはgemini-4-argon（入力$2、出力$10）と比較して、入力コストは約1/4、出力コストは約1/3.3になります。また、最大出力トークン数は131072で、gemini-4-argonの65536の2倍です。1048576トークンのコンテキスト（Dolaの256000の4倍）や、音声入力（100万音声トークンあたり$2）が必要な場合は、gemini-4-argonを選択してください。どちらのモデルもテキスト、画像、動画入力、ツール、推論に対応しており、キャッシュ読み取り料金は同じ$0.1です。256000トークンで十分な、大量のテキストやコード処理、長い回答が必要な用途にはDola-Seed-2.0-proを選択してください。
料金
| Dola Seed 2.0 Pro | Gemini 4 Argon | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $0.5 | $2 | 0.25× |
| 出力 / 100 万トークン | $3 | $10 | 0.3× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.1 | $0.1 | = |
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 79 件、対数スケール）
対応機能
| Dola Seed 2.0 Pro | Gemini 4 Argon | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | あり（ベンダーは調整用パラメータを公表していない） |
| 構造化出力 | - | あり |
| プロンプトキャッシュ | 自動 + 明示 | 自動 + 明示 |
| 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 | 4096 トークン |
仕様
| Dola Seed 2.0 Pro | Gemini 4 Argon | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 動画 | テキスト 画像 音声 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-02-14 | 2026-10-13 |
| 知識カットオフ | - | 2026-03 |
| コンテキストウィンドウ | 256K | 1M |
| 最大出力 | 131K | 66K |
| 思考パラメータ |
| - |
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| - |
| デフォルト | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary 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 Pro · Gemini 4 Argon
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
Gemini 4 Argon 合格 · 3 sentences
Enabling the reasoning feature forces the AI to generate an extensive, hidden "chain of thought" to solve complex problems before delivering the final answer. Because LLM providers bill us per token generated, we are now paying for thousands of these invisible "thinking" words on top of the standard visible output. While this doubles our raw usage costs per query, it represents an investment in significantly higher accuracy and drastically reduced error rates for our most critical tasks.
出力 91 tok レイテンシ 4.7 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。
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
Gemini 4 Argon 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 occurs because the original function counts the number of matching adjacent *pairs* rather than the actual number of *elements* in a run, causing all non-empty results to be off by one. Because a single element constitutes a valid run of length 1, initializing and resetting `cur` and `best` to `0` instead of `1` means the first element of any sequence is never counted; this causes single-element lists (where the loop doesn't run) to wrongly return `0` and makes it seem like runs at the end are missed because a pair of matching elements only increments `cur` to `1` instead of `2`. […]
出力 286 tok レイテンシ 7.5 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
Gemini 4 Argon 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
出力 68 tok レイテンシ 5.8 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
Gemini 4 Argon 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Are you paying twice for the exact same AI responses? Today, we are introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway, a new feature designed to reduce your artificial intelligence infrastructure costs and latency. When your applications send identical prompts to different large language models, our gateway now intercepts the request and serves a verified, cached response in milliseconds. It works across OpenAI, Anthropic, and open-source models simultaneously. If your primary provider experiences an outage, your fallback model still benefits from the shared cache Layer, preventing expensive redundant computations. Engineering teams can configure custom time-to-live settings, set similarity thresholds, and monitor cache hit rates directly from the dashboard. Activate Cross-Provider Prompt Caching in your gateway settings today and start saving.
出力 156 tok レイテンシ 6.3 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="gemini-4-argon", # 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: "gemini-4-argon", // 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": "gemini-4-argon", # 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: "gemini-4-argon", // 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("gemini-4-argon") // 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 Gemini 4 Argon 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 $2、4.0 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 Gemini 4 Argon 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 Gemini 4 Argon 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。