Dola Seed 2.0 Lite vs Qwen3.8 Max
언제 어떤 모델을 쓸까
Dola-Seed-2.0-lite가 더 싸고 입력 폭도 넓습니다. 100만 토큰당 입력 $0.25, 출력 $2에 캐시 읽기 $0.05이며, 텍스트·이미지에 더해 오디오와 동영상 입력을 받고 사고를 끌 수 있습니다. qwen3.8-max는 입력이 8배, 출력이 3배 비싸지만(입력 $2, 출력 $6, 캐시 $0.25) 256000 대비 983616 토큰 컨텍스트를 갖고 추론·비전·롱컨텍스트 플래그를 명시합니다. 대량 텍스트·이미지·오디오·동영상 작업에는 ByteDance 쪽을, 한 번의 호출에 아주 큰 입력을 담아야 하면 Alibaba 쪽을 고르세요.
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Dola Seed 2.0 Lite | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.25 | $2 | 0.13× |
| 출력 / 1M 토큰 | $2 | $6 | 0.33× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.05 | $0.25 | 0.2× |
| 캐시 쓰기 | - | 1.25x | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| Dola Seed 2.0 Lite | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 지원(공급자가 조절 파라미터를 공개하지 않음) |
| 구조화된 출력 | 지원 | 지원 |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적 + 명시적 | 암시적 + 명시적 |
| 캐시 수명 | 미공개 | explicit: 5m, reset on hit |
| 최소 캐시 접두사 | 1024 토큰 | 1024 토큰 |
사양
| Dola Seed 2.0 Lite | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 오디오 동영상 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-02-14 | 2026-08-03 |
| 컨텍스트 윈도우 | 256K | 984K |
| 최대 출력 | 131K | 131K |
| 사고 파라미터 |
| - |
| 허용 값 | thinking.type
reasoning_effort
| - |
| 기본값 | enabled, with reasoning_effort medium | - |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Dola Seed 2.0 Lite · Qwen3.8 Max
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
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
Qwen3.8 Max 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.
출력 378 tok (+305 사고) 지연 시간 8.6 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
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
Qwen3.8 Max 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 the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.
출력 1616 tok (+1411 사고) 지연 시간 34.7 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
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
Qwen3.8 Max 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
출력 1199 tok (+1141 사고) 지연 시간 24.4 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
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
Qwen3.8 Max 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.
출력 2744 tok (+2591 사고) 지연 시간 46.3 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="qwen3.8-max", # 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: "qwen3.8-max", // 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": "qwen3.8-max", # 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: "qwen3.8-max", // 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("qwen3.8-max") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
Dola Seed 2.0 Lite vs Qwen3.8 Max, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 Dola Seed 2.0 Lite 쪽이 더 저렴합니다($0.25 대 $2, 8.0배 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 Qwen3.8 Max 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, Qwen3.8 Max 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.