Dola Seed 2.0 Pro는 BytePlus ModelArk에서 제공되는 ByteDance Dola Seed 2.0 패밀리의 플래그십으로, 공식적으로는 에이전트 시대를 위해 만들어진 범용 에이전틱 모델로 소개됩니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 비디오 $0.5/M
- 출력
- 텍스트 $3/M
- 캐시 읽기
- $0.1/M
- 컨텍스트
- 262K
- GPT-4o 대비
- 약 90% 저렴
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 medium이고 사고 요약은 켜짐 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | 사고 요약이 기본으로 켜져 있어 reasoning_content에는 원본 트레이스 대신 encrypted_content와 함께 요약이 담깁니다. 도구 호출 턴에서는 encrypted_content를 되돌려 보내야 하며, 그러지 않으면 추론 품질이 떨어집니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 비디오 → 텍스트 |
|---|
256K 컨텍스트에서 심층 추론, 비주얼 그라운딩, 도구 호출을 제공하는 범용 에이전틱 플래그십.
하나의 프롬프트 - 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
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
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
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
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 Dola Seed 2.0 Pro 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-pro",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Dola Seed 2.0 Pro 소개
- 릴리스 노트는 다단계 계획, 시각-텍스트 추론, 영상 이해, 고급 분석을 포함한 복잡한 추론과 롱 호라이즌 과제에서의 안정적인 성능을 강조하며, BytePlus는 이 모델을 시리즈에서 가장 유능한 모델이자 브라우저 사용과 컴퓨터 사용을 갖춘 에이전트 주도 워크플로용 멀티모달 엔진으로 부르고, 콘텐츠 검수, 카메라 피드 안전 모니터링, 웹 리서치와 리포트 작성, 재무 분석, 문서 처리, 고객 응대를 대상 시나리오로 꼽습니다.
- 심층 추론, 멀티모달 이해, 비주얼 그라운딩, 도구 호출을 256K 컨텍스트 윈도우와 체인 오브 소트 포함 최대 128K 출력 안에서 제공하고, 암묵적·명시적 형태의 프리픽스·세션 캐싱도 지원합니다.
- 이 모델로 표준화하기 전에 알아 둘 만한, 더 작은 형제들과의 차이가 두 가지 있습니다.
- 비주얼 그라운딩은 Pro에만 표기되고 최신 Lite·Mini 빌드에는 없는 반면, 구조화 출력은 그 둘에 표기되고 Pro에는 없으므로 스키마로 제약된 응답이 필요하다면 오히려 Lite나 Mini가 답입니다. thinking.type은 기본으로 켜져 있고 automatic 모드가 없으며, reasoning_effort는 minimal부터 high까지로 기본값은 medium이고, 출력은 128K 상한에 대해 기본값이 4K입니다.
- Synthorai는 OpenAI 호환 completions 엔드포인트 뒤에 이 모델을 배치합니다.
자주 묻는 질문
Dola Seed 2.0 Pro API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $0.5/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Dola Seed 2.0 Pro에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 250회 보낼 수 있습니다.
Dola Seed 2.0 Pro는 무엇에 가장 강한가요?
에이전트 시대를 위한 범용 에이전틱 모델, 복잡한 추론과 롱 호라이즌 과제에 안정적, 비주얼 그라운딩, 영상 이해, 도구 호출. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Dola Seed 2.0 Pro의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Dola Seed 2.0 Pro는 입력 토큰 100만 개당 $0.5, 출력 토큰 100만 개당 $3입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.1/M로 과금됩니다.
Dola Seed 2.0 Pro는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 확정적 절감을 위한 명시적 모드도 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.1/M로 과금됩니다(미캐시 시 $0.5/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다. 프롬프트 캐싱 가이드 →
Dola Seed 2.0 Pro는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="Dola-Seed-2.0-pro"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.