Dola Seed 2.0 Pro vs GPT-6.1 Sol
いつ、どちらを使うか
Dola-Seed-2.0-proは料金体系の入力・出力両面において2つのうちより安価であり、gpt-6.1-solの入力$2と出力$10に対して、入力$0.5と出力$3で、入力で4x、出力で約3.3x安く、さらにテキストと画像に加えて動画を受け付ける唯一のモデルであり、レイテンシが重視される呼び出しではthinkingをオフにすることができます。タスクにおいて、Dola-Seed-2.0-proが提供する256000トークンではなく、1050000トークンのコンテキストが必要な場合はgpt-6.1-solを選択してください。キャッシュされた入力の読み取りコストはどちらのモデルでも100万あたり$0.1であるため、プロンプトの再利用が多いワークロードではその差が縮まります。
料金
| Dola Seed 2.0 Pro | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $0.5 | $2 | 0.25× |
| 出力 / 1Mトークン | $3 | $10 | 0.3× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.1 | $0.1 | = |
| キャッシュ書き込み | - | 別途料金なし | - |
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76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 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| 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 | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | 非公開 | 5-10m, up to 1h |
| 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 | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| 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 | 2026-09-29 |
| 知識のカットオフ | - | 2026-04 |
| コンテキストウィンドウ | 256K | 1.1M |
| 最大出力 | 131K | 128K |
| 思考パラメータ |
| reasoning.effort |
| 指定可能な値 | thinking.type
reasoning_effort
| reasoning.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 · GPT-6.1 Sol
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
GPT-6.1 Sol パス · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.
出力 144 tok (+54 思考) レイテンシ 6.6 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
GPT-6.1 Sol パス · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.
出力 189 tok レイテンシ 6.3 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
GPT-6.1 Sol パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
出力 345 tok (+285 思考) レイテンシ 10.2 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
GPT-6.1 Sol パス · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]
出力 588 tok (+435 思考) レイテンシ 13.9 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="gpt-6.1-sol", # 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: "gpt-6.1-sol", // 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": "gpt-6.1-sol", # 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: "gpt-6.1-sol", // 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("gpt-6.1-sol") // 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 GPT-6.1 Sol 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 $2、4.0× 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 GPT-6.1 Sol 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 GPT-6.1 Sol 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。