Dola Seed 2.0 Lite は BytePlus ModelArk 上の ByteDance Dola Seed 2.0 ファミリーのバランス型ティアです。
- 入力
- テキスト 画像 動画 音声 $0.25/M
- 出力
- テキスト $2/M
- キャッシュ読み取り
- $0.05/M
- コンテキスト
- 262K
- GPT-4o 比
- 約 95% 割安
入力が 128K トークンを超える場合、リクエスト全体が入力 $0.5/M・出力 $4/M で課金されます
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 256,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 131,072 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 + 明示 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
思考
| ベンダー側パラメータ | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| デフォルト | enabled、reasoning_effort は medium リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | トレースは reasoning_content で返り、会話履歴に保持されます。ツール呼び出しのターンでは何も返送する必要がなく、省略してもエラーにはなりません。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 + 音声 → テキスト |
|---|
- Seed 2.0 シリーズは 2026-02-14 に公開。
- ModelArk id は seed-2-0-lite(最新バージョン 260428)。
- 256K コンテキスト、CoT を含む 128K 最大出力。
- 音声理解は 260428 バージョンでベータ。
- 暗黙的および明示的なコンテキストキャッシュに対応。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
Dola Seed 2.0 Lite 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning on our production LLM requires the model to run resource-intensive multi-step chain-of-thought inference for every customer-facing query, rather than the single-pass inference that powered our original non-reasoning deployment, and GPU compute—which makes up 90% of our total LLM bill—scales directly with the number of compute cycles each query consumes. Our cloud provider’s LLM billing model charges per million processed tokens, and reasoning workflows generate an average of 2.1x more hidden processing tokens (the intermediate problem-solving steps the model never surfaces to end users) that are still billable, pushing our total monthly token consumption just over double what it was prior to enabling the feature. […]
出力 1306 tok (+1096 思考) レイテンシ 18.2 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 Lite 合格 · 8/8 cases
### Corrected Function ```python def longest_run(xs): if not xs: # Handle empty input edge case return 0 best = cur = 1 # Base run length of 1 for any non-empty single element for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 # Reset run length for the new, different element return best ``` ### Bug Explanation (single paragraph) The original function’s core flaw was that it counted the number of consecutive equal adjacent element pairs, rather than the number of elements in the run itself, leading to all results being off by one, which caused both reported issues: a run of k equal elements only has k-1 consecutive matching pairs, so the original function’s maximum `best` value was always one less than the true element count of the longest run. […]
出力 2620 tok (+2217 思考) レイテンシ 33.2 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 Lite 合格 · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending Q4 clos"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending Q4 close" }
出力 1502 tok (+1439 思考) レイテンシ 20.2 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 Lite 不合格 · 141 words, 0 banned, 1 question
Today we launch Cross-Provider Prompt Cache, a new feature for our Core API Gateway built to cut redundant AI costs and latency for teams routing requests across multiple LLM providers. Many development teams rotate between OpenAI, Anthropic, and Google Gemini to balance performance, cost, and capability, but identical prompts get reprocessed from scratch with every provider switch, wasting tokens and slowing response times. This feature stores validated prompt responses at the gateway layer, so repeat requests pull from cache regardless of which provider they route to, with configurable TTLs and built-in compliance with all major provider data policies. […]
出力 1870 tok (+1695 思考) レイテンシ 23.1 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。
30 秒で Dola Seed 2.0 Lite を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。POST /v1/chat/completions
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-lite",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
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-lite",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
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-lite",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'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-lite",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
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-lite")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Dola Seed 2.0 Lite について
- BytePlus は最新リリースを Dola ファミリー初のオムニモーダル理解モデルと位置づけ、動画・画像・音声・テキストの理解をネイティブに統合し、エージェント・コーディング・GUI の能力をアップグレードしたと説明しています。
- 前のリリースは seed-1-8 に対しコスト効率が高く高スループットなエンタープライズ向けアップグレードとされ、中核となる本番ワークフローのために強力なロングコンテキスト理解と信頼性の高い構造化出力を備えるとされていました。
- チェーンオブソートを含め最大 128K 出力が可能な 256K コンテキストウィンドウを提供し、これは seed-1.8 の 64K の総出力の 2 倍です。
- これが、長い推論を伴う作業を 2.0 世代へ移す具体的な理由になります。
- 出力の既定は 4K なので、長い回答が必要なら意図的に引き上げてください。
- 思考は thinking.type により既定でオンで、この設定には enabled と disabled しかなく automatic はありません。
- 推論の深さは reasoning_effort により minimal、low、medium、high で別途調整でき、既定は medium です。
- JSON スキーマによる構造化出力、MCP ツール統合を伴う関数呼び出し、思考の要約、プレフィックスおよびセッションレベルでの暗黙的・明示的キャッシュに対応し、入力が何であれ出力はテキストのみです。
- BytePlus はこのファミリーの直接比較による選択ガイドを公開していないため、リリースノートの位置づけがティア選択の公式な根拠になります。
- Synthorai は OpenAI 互換のチャット API 経由で仲介します。
よくある質問
Dola Seed 2.0 Lite API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $0.25/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを Dola Seed 2.0 Lite に約 500 回送れます。
Dola Seed 2.0 Lite は何が得意ですか？
ファミリー初のオムニモーダル理解モデル、動画・画像・音声・テキストをネイティブに統合、256K コンテキストと最大 128K 出力。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
Dola Seed 2.0 Lite の料金はいくらですか？
Synthorai での Dola Seed 2.0 Lite の料金は、入力 100 万トークンあたり $0.25、出力 100 万トークンあたり $2 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.05/M で課金されます。
Dola Seed 2.0 Lite のコンテキスト長はどれくらいですか？
Dola Seed 2.0 Lite のコンテキストウィンドウは 262K トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 131,072 トークンです。
Dola Seed 2.0 Lite はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい。自動キャッシュがデフォルトで有効なうえ、確実な割引を得られる明示モードもあります。キャッシュ済み入力トークンは $0.05/M（未キャッシュは $0.25/M）で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です。 プロンプトキャッシュガイド →
Dola Seed 2.0 Lite を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="Dola-Seed-2.0-lite" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。