Dola Seed 2.0 Pro vs GPT-6 Luna
いつ、どちらを使うか
入力にビデオが含まれる場合（これはgpt-6-lunaが受け付けることのできない唯一のモダリティです）、およびLunaの128000を超える131072トークンの最大出力を求める場合は、Dola-Seed-2.0-proを選択してください。そうでない場合、gpt-6-lunaがより安価で余裕のあるデフォルトの選択肢となります。100万あたりの入力$0.5および出力$3に対して、入力$0.1および出力$0.5となるため、入力で5x、出力で6x安く、キャッシュ読み取りは$0.1ではなく$0.01であり、コンテキストは256000に対して1050000トークンです。どちらもチャット、コード、推論、ツールを備えたテキスト出力モデルであり、どちらも思考をオフにすることができるため、最終的な決定はビデオ入力の必要性と、価格およびコンテキストとの比較になります。
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 OpenAI Z.ai
料金
| Dola Seed 2.0 Pro | GPT-6 Luna | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $0.5 | $0.1 | 5× |
| 出力 / 1Mトークン | $3 | $0.5 | 6× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.1 | $0.01 | 10× |
| 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 | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 設定可能 |
| 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 Luna | |
|---|---|---|
| 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 | - | 2026-05 |
| 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 Luna
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 Luna パス · 3 sentences
Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.
出力 117 tok (+48 思考) レイテンシ 3.4 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 Luna 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.
出力 514 tok (+356 思考) レイテンシ 6.9 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 Luna パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
出力 161 tok (+119 思考) レイテンシ 21.7 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 Luna パス · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.
出力 959 tok (+813 思考) レイテンシ 14.6 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-luna", # 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-luna", // 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-luna", # 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-luna", // 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-luna") // 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 Luna ではどちらが安いですか？
入力 / 1mトークン においては GPT-6 Luna の方が安価です（$0.1 対 $0.5、5.0× 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 Luna 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 Luna 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。