Dola Seed 2.0 Pro vs Qwen3.8 Flash
언제 어떤 모델을 쓸까
두 모델 모두 텍스트, 이미지 및 비디오를 입력받아 텍스트를 반환하고, 출력을 131072 토큰으로 제한하며, thinking을 끌 수 있게 해주므로, 차이는 주로 가격과 컨텍스트입니다: qwen3.8-flash는 입력 $0.15 / 출력 $0.47로 Dola-Seed-2.0-pro의 $0.5 / $3에 비해 입력은 약 3.3x, 출력은 약 6.4x 더 저렴하며, 백만 개당 캐시 읽기는 $0.1에 비해 $0.016입니다. 이것의 1000000 토큰 윈도우는 Dola-Seed-2.0-pro의 256000보다 거의 4x 더 크며, 명시적인 비전 및 긴 컨텍스트 플래그를 제공하여 대량 또는 문서 중심 작업의 기본 선택지가 됩니다. ByteDance의 추론 스택이 특별히 필요하고 추가 비용을 감수할 수 있을 때 Dola-Seed-2.0-pro를 선택하십시오.
벤치마크
Dola Seed 2.0 Pro: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Dola Seed 2.0 Pro | Qwen3.8 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $0.5 | $0.15 | 3.3× |
| 출력 / 1M 토큰 | $3 | $0.47 | 6.4× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.1 | $0.016 | 6.3× |
| 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 80개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| Dola Seed 2.0 Pro | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | - | 지원 |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적 + 명시적 | 암시적 + 명시적 |
| 캐시 수명 | 미공개 | explicit: 5m, reset on hit |
| 최소 캐시 접두사 | 1,024 토큰 | 1,024 토큰 |
사양
| Dola Seed 2.0 Pro | Qwen3.8 Flash | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 동영상 | 텍스트 이미지 동영상 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-02-14 | 2026-08-27 |
| 컨텍스트 윈도우 | 256K | 1M |
| 최대 출력 | 131K | 131K |
| 사고 파라미터 |
|
|
| 허용 값 | thinking.type
reasoning_effort
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| 기본값 | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on | on qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Dola Seed 2.0 Pro · Qwen3.8 Flash
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
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 사고) 지연 시간 9.4 s
Qwen3.8 Flash 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.
출력 330 tok (+262 사고) 지연 시간 8.9 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 16.7 s
Qwen3.8 Flash 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.
출력 2123 tok (+1933 사고) 지연 시간 43.8 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 8.6 s
Qwen3.8 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
출력 519 tok (+463 사고) 지연 시간 10.5 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 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 사고) 지연 시간 11.4 s
Qwen3.8 Flash 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.
출력 5958 tok (+5805 사고) 지연 시간 88.8 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-pro",
# model="qwen3.8-flash", # 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: "qwen3.8-flash", // 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": "qwen3.8-flash", # 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: "qwen3.8-flash", // 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("qwen3.8-flash") // 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(""));자주 묻는 질문
Dola Seed 2.0 Pro vs Qwen3.8 Flash, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 Qwen3.8 Flash 쪽이 더 저렴합니다($0.15 대 $0.5, 3.3배 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 Pro vs Qwen3.8 Flash 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 Pro, Qwen3.8 Flash 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.