Dola Seed 2.0 Lite는 BytePlus ModelArk에서 제공되는 ByteDance Dola Seed 2.0 패밀리의 균형형 티어입니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 비디오 오디오 $0.25/M
- 출력
- 텍스트 $2/M
- 캐시 읽기
- $0.05/M
- 컨텍스트
- 262K
- GPT-4o 대비
- 약 95% 저렴
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 256,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 131,072 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 1,024 |
사고
| 공급사 파라미터 | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| 허용 값 | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| 기본값 | enabled, reasoning_effort는 medium 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | 트레이스는 reasoning_content로 반환되며 대화 기록에 보존됩니다. 도구 호출 턴에서는 아무것도 되돌려 보낼 필요가 없고, 생략해도 오류가 발생하지 않습니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 비디오 + 오디오 → 텍스트 |
|---|
- Seed 2.0 시리즈는 2026-02-14 출시
- ModelArk id는 seed-2-0-lite(최신 버전 260428)
- 256K 컨텍스트, CoT 포함 128K 최대 출력
- 260428 버전에서 오디오 이해는 베타
- 암시적 + 명시적 컨텍스트 캐싱
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
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
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 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
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
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
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
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
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 Dola Seed 2.0 Lite 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Dola Seed 2.0 Lite 소개
- BytePlus는 최신 릴리스를 Dola 패밀리 최초의 옴니모달(omnimodal) 이해 모델로 소개하며, 영상·이미지·오디오·텍스트 이해를 네이티브로 통합하고 에이전트·코딩·GUI 능력을 업그레이드했다고 설명합니다.
- 이전 릴리스는 seed-1-8 대비 비용 효율적이고 처리량이 높은 엔터프라이즈 업그레이드로, 핵심 프로덕션 워크플로를 위한 강력한 롱 컨텍스트 이해와 신뢰할 수 있는 구조화 출력을 내세웠습니다.
- 체인 오브 소트를 포함해 최대 128K 출력이 가능한 256K 컨텍스트 윈도우를 제공하는데, 이는 seed-1.8의 총 출력 64K의 두 배이며 긴 추론 작업을 2.0 세대로 옮길 구체적인 이유가 됩니다.
- 출력 기본값은 4K이므로 긴 답변에는 의도적으로 올려야 합니다.
- 사고는 thinking.type으로 기본 활성화되어 있고 enabled와 disabled만 있을 뿐 automatic 설정은 없으며, 추론 깊이는 별도로 reasoning_effort의 minimal, low, medium, high로 조정하고 기본값은 medium입니다.
- JSON 스키마를 활용한 구조화 출력, MCP 도구 연동을 포함한 함수 호출, 사고 요약, 프리픽스와 세션 수준의 암묵적·명시적 캐싱을 지원하며, 입력이 무엇이든 출력은 텍스트뿐입니다.
- BytePlus는 패밀리 내 직접 비교 선택 가이드를 내놓지 않으므로, 티어 간 선택의 공식 근거는 릴리스 노트의 포지셔닝입니다.
- Synthorai는 OpenAI 호환 챗 API로 이 모델을 중개합니다.
자주 묻는 질문
Dola Seed 2.0 Lite API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $0.25/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Dola Seed 2.0 Lite에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 500회 보낼 수 있습니다.
Dola Seed 2.0 Lite는 무엇에 가장 강한가요?
패밀리 최초의 옴니모달 이해 모델, 영상·이미지·오디오·텍스트를 네이티브로 통합, 최대 128K 출력의 256K 컨텍스트. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Dola Seed 2.0 Lite의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Dola Seed 2.0 Lite는 입력 토큰 100만 개당 $0.25, 출력 토큰 100만 개당 $2입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.05/M로 과금됩니다.
Dola Seed 2.0 Lite는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 확정적 절감을 위한 명시적 모드도 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.05/M로 과금됩니다(미캐시 시 $0.25/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다. 프롬프트 캐싱 가이드 →
Dola Seed 2.0 Lite는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="Dola-Seed-2.0-lite"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.