Dola Seed 2.0 Lite vs DeepSeek V4 Pro

한쪽 바꾸기 vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

저비용 멀티모달 작업에는 Dola-Seed-2.0-lite입니다. 이미지, 동영상, 오디오 입력을 받고 입력 $0.25 / 출력 $2로 deepseek-v4-pro의 $1.608 / $3.216 대비 입력 토큰당 약 6.4배, 출력 토큰당 약 1.6배 저렴합니다. deepseek-v4-pro는 텍스트 전용이지만 추론 플래그를 갖고 있어, 1000000 토큰 컨텍스트와 393216 토큰 출력 상한(256000과 131072 대비)이 필요하거나 큰 프롬프트를 반복 재생할 때 100만 토큰당 $0.0134의 캐시 읽기($0.05 대비)가 필요할 때 고르면 됩니다. 둘 다 사고를 끌 수 있습니다.

가격

	Dola Seed 2.0 Lite	DeepSeek V4 Pro	Δ
입력 / 1M 토큰	$0.25	$1.608	0.16×
출력 / 1M 토큰	$2	$3.216	0.62×
캐시 읽기 / 1M 토큰	$0.05	$0.0134	3.7×
캐시 쓰기	—	별도 비용 없음	—

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

Dola Seed 2.0 Lite · $0.25 DeepSeek V4 Pro · $1.608

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

	Dola Seed 2.0 Lite	DeepSeek V4 Pro
도구 사용	예	예
사고 제어	설정 가능	설정 가능
구조화된 출력	예	예
프롬프트 캐싱	암시적 + 명시적	암시적 (자동)
캐시 수명	미공개	no fixed TTL (evicted when unused)
최소 캐시 접두사	1024 토큰	미공개

사양

	Dola Seed 2.0 Lite	DeepSeek V4 Pro
입력 모달리티	텍스트 이미지 오디오 비디오	텍스트
출력 모달리티	텍스트	텍스트
출시일	2026-02-14	2026-04-24
컨텍스트 윈도우	256K	1M
최대 출력	131K	393K
Thinking 파라미터	thinking.type reasoning_effort	thinking.type reasoning_effort
허용되는 값	thinking.type enabled disabled (no auto) reasoning_effort minimal low medium high	thinking.type enabled disabled reasoning_effort high max (low and medium map to high, xhigh maps to max)
기본값	enabled, with reasoning_effort medium	enabled, with reasoning_effort high some complex agent requests are automatically set to max

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Dola Seed 2.0 Lite · DeepSeek V4 Pro

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

CFO를 위한 추론 버그가 있는 함수 수정 스키마로 추출 제약 조건에 맞춰 작성

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 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 추론) 지연 시간 18.2 s

DeepSeek V4 Pro 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning causes the model to generate a lengthy internal chain‑of‑thought before it delivers a visible answer, and we are billed for every one of those hidden reasoning tokens just as we are for the final output. In most interactions, the volume of these unseen tokens at least equals the visible response, effectively doubling the total tokens consumed per query. That doubled token consumption translates directly into a doubled per‑query cost, which is why our overall LLM bill doubled.

출력 641 tok (+545 추론) 지연 시간 11.5 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

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. 확인 수정이 테스트를 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 추론) 지연 시간 33.2 s

DeepSeek V4 Pro 통과 · 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 ``` **Explanation:** The bug stems from initializing `cur = 0` and only incrementing it when two adjacent elements match, which counts the number of *additional* equal elements rather than the actual run length (which is `cur + 1`). As a result, the returned `best` is always one less than the true longest run—most obviously returning 0 for a single-element list instead of 1. […]

출력 2418 tok (+2131 추론) 지연 시간 35.6 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

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 추론) 지연 시간 20.2 s

DeepSeek V4 Pro 통과 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null }

출력 1204 tok (+1153 추론) 지연 시간 19.9 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

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. 확인 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 추론) 지연 시간 23.1 s

DeepSeek V4 Pro 채점할 답변 없음 · no answer text within 16,384 tokens (all of it went to thinking)

모델이 답변 텍스트를 반환하지 않았습니다 — 전체 토큰 예산이 숨겨진 사고에 소모되었습니다.

출력 8193 tok (+8192 추론) 지연 시간 106.2 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

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="deepseek-v4-pro",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    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",
  // model: "deepseek-v4-pro",  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
  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",
    # "model": "deepseek-v4-pro",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    "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",
		// Model: "deepseek-v4-pro",  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
		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")
        // .model("deepseek-v4-pro")  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

API 키 발급받기 →

FAQ

Dola Seed 2.0 Lite와(과) DeepSeek V4 Pro 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Dola Seed 2.0 Lite이(가) 더 저렴합니다($0.25 대 $1.608, 6.4× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Dola Seed 2.0 Lite와(과) DeepSeek V4 Pro를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

Dola Seed 2.0 Lite 및 DeepSeek V4 Pro는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

측정 연구 결과

DeepSeek V4 Pro GA vs Preview 실측: 추론량 18-62% 감소 LLM 사고 제어: 13개 모델의 수용, 무시, 강제 동작 DeepSeek V4 Flash API 비용: thinking이 strict JSON을 망가뜨린다

가격

기능

사양

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

코드 한 줄로 모델 전환

FAQ

관련 비교

측정 연구 결과