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Dola Seed 2.0 Lite vs Claude Haiku 5.5

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

100000 토큰 이하의 프롬프트에서는 claude-haiku-5-5가 더 저렴합니다. 입력 $0.1, 출력 $0.5이고 Dola-Seed-2.0-lite는 $0.25와 $2입니다. 그 이상에서는 claude-haiku-5-5가 5x 요금을 적용하므로, Dola-Seed-2.0-lite의 요금이 128000 토큰을 넘어 두 배가 되기 전까지는 Dola-Seed-2.0-lite보다 비싸집니다. claude-haiku-5-5는 컨텍스트가 더 크고(1000000 대 256000) 캐시 읽기가 더 저렴하며($0.01 대 $0.05), Dola-Seed-2.0-lite는 오디오와 비디오 입력을 받습니다. 짧은 프롬프트와 아주 긴 문서에는 claude-haiku-5-5를, 오디오나 비디오에는 Dola-Seed-2.0-lite를 선택하세요.

벤치마크

Claude Haiku 5.5: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.

평균 상회최고 점수Dola Seed 2.0 Lite4 / 103 / 10
Dola Seed 2.0 Lite Claude Haiku 5.5 측정된 다른 모델 다른 모델 평균 ★ 더 높은 점수를 낸 모델 없음
SWE Multilingual GPT-5.4 High
66.6%
N/A
WenetSpeech test-net (CER)
더 높은 점수를 낸 모델 없음 4.47%
N/A
OSWorld-Verified
64.4%
N/A
GPQA Diamond
88.4%
N/A
BrowseComp
64%
N/A
MMVU
76.7%
N/A

공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

Dola Seed 2.0 Lite Claude Haiku 5.5 Δ
입력 / 1M 토큰 $0.25 $0.1 2.5×
출력 / 1M 토큰 $2 $0.5 4×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.05 $0.01 5×
캐시 쓰기 - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.

가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 78개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)

기능

Dola Seed 2.0 Lite Claude Haiku 5.5
도구 사용 지원 지원
사고 제어 설정 가능 설정 가능
구조화된 출력 지원 지원
프롬프트 캐싱 암시적 + 명시적 명시적(접두사 직접 지정)
캐시 수명 미공개 5m default, 1h option
최소 캐시 접두사 1024 토큰 1024 토큰

사양

Dola Seed 2.0 Lite Claude Haiku 5.5
입력 모달리티 텍스트 이미지 오디오 동영상 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-02-14 2026-10-07
지식 컷오프 - 2026-06
컨텍스트 윈도우 256K 1M
최대 출력 131K 128K
사고 파라미터
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort
허용 값
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값 enabled, with reasoning_effort medium medium

사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Dola Seed 2.0 Lite · Claude Haiku 5.5

같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 검증 정확히 3문장

Dola Seed 2.0 Lite 통과 · 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. […]

출력 1306 tok (+1096 사고) 지연 시간 18.2 s

Claude Haiku 5.5 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.

출력 332 tok (+159 사고) 지연 시간 2.9 s

지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.

프롬프트 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 검증 수정 후 테스트 통과

Dola Seed 2.0 Lite 통과 · 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. […]

출력 2620 tok (+2217 사고) 지연 시간 33.2 s

Claude Haiku 5.5 통과 · 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 bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]

출력 1012 tok (+591 사고) 지연 시간 6.0 s

수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.

프롬프트 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 검증 유효한 JSON, 스키마와 정확히 일치

Dola Seed 2.0 Lite 통과 · 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" }

출력 1502 tok (+1439 사고) 지연 시간 20.2 s

Claude Haiku 5.5 통과 · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.

출력 725 tok (+572 사고) 지연 시간 4.6 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.

프롬프트 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 검증 120단어, 금지어 0개

Dola Seed 2.0 Lite 실패 · 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. […]

출력 1870 tok (+1695 사고) 지연 시간 23.1 s

Claude Haiku 5.5 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.

출력 2164 tok (+1929 사고) 지연 시간 9.9 s

제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.

코드 한 줄로 모델 전환

아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.

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",
    # model="claude-haiku-5-5",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 받기 →

자주 묻는 질문

Dola Seed 2.0 Lite vs Claude Haiku 5.5, 어느 쪽이 더 저렴한가요?

입력 / 1M 토큰 기준으로는 Claude Haiku 5.5 쪽이 더 저렴합니다($0.1 대 $0.25, 2.5배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.

연동을 두 번 하지 않고도 Dola Seed 2.0 Lite vs Claude Haiku 5.5 A/B 테스트를 할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.

Dola Seed 2.0 Lite, Claude Haiku 5.5 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.

관련 비교

직접 측정한 자료