Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Sonnet 5.5
언제 어떤 모델을 쓸까
Dola-Seed-2.0-pro는 백만 당 입력 $0.5, 출력 $3로 claude-sonnet-5-5의 $2 및 $10에 비해 더 저렴한 옵션입니다. 이는 입력에서 4x, 출력에서 약 3.3x 더 저렴하고 캐시 읽기 비용도 $0.2에 비해 $0.1이며, 두 모델 중 유일하게 텍스트 및 이미지와 함께 비디오를 허용하고 사고 기능을 끌 수 있습니다. 256,000 대신 1,000,000-token 컨텍스트가 필요한 경우 claude-sonnet-5-5를 선택하세요. 최대 출력은 131,072에 비해 128,000 토큰입니다. 두 모델 모두 채팅, 코드, 추론 및 도구를 지원하며 텍스트만 반환합니다.
가격
| Dola Seed 2.0 Pro | Claude Sonnet 5.5 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.5 | $2 | 0.25× |
| 출력 / 1M 토큰 | $3 | $10 | 0.3× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.1 | $0.2 | 0.5× |
| 캐시 쓰기 | - | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - |
빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.
현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 76개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)
기능
| Dola Seed 2.0 Pro | Claude Sonnet 5.5 | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 항상 켜짐 |
| 구조화된 출력 | - | 예 |
| 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 Pro | Claude Sonnet 5.5 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 비디오 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-02-14 | 2026-09-28 |
| 지식 컷오프 | - | 2026-06 |
| 컨텍스트 윈도우 | 256K | 1M |
| 최대 출력 | 131K | 128K |
| Thinking 파라미터 |
| thinking.type |
| 허용되는 값 | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
|
| 기본값 | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on | adaptive, effort high |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Dola Seed 2.0 Pro · Claude Sonnet 5.5
하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨
Dola Seed 2.0 Pro 통과 · 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.
출력 563 tok (+416 추론) 지연 시간 9.4 s
Claude Sonnet 5.5 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.
출력 205 tok 지연 시간 3.6 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
Dola Seed 2.0 Pro 통과 · 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. […]
출력 1278 tok (+951 추론) 지연 시간 16.7 s
Claude Sonnet 5.5 통과 · 8/8 cases
**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]
출력 444 tok 지연 시간 6.7 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
Dola Seed 2.0 Pro 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
출력 506 tok (+452 추론) 지연 시간 8.6 s
Claude Sonnet 5.5 통과 · 5/5 fields, guidance null
Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.
출력 300 tok 지연 시간 3.5 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
Dola Seed 2.0 Pro 통과 · 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)
출력 1041 tok (+872 추론) 지연 시간 11.4 s
Claude Sonnet 5.5 통과 · 122 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.
출력 266 tok 지연 시간 3.8 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-pro",
# model="claude-sonnet-5-5", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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: "claude-sonnet-5-5", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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": "claude-sonnet-5-5", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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: "claude-sonnet-5-5", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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("claude-sonnet-5-5") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Dola Seed 2.0 Pro와(과) Claude Sonnet 5.5 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 Dola Seed 2.0 Pro이(가) 더 저렴합니다($0.5 대 $2, 4.0× 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 Pro와(과) Claude Sonnet 5.5를 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 Pro 및 Claude Sonnet 5.5는 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.