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Dola Seed 2.0 Lite vs Claude Fable 5.1

O Claude Fable 5.1 é oferecido por convite. Os valores abaixo são as tarifas em tempo real, mas as chamadas só funcionam depois que o seu workspace recebe a permissão; peça acesso antes de desenvolver com base nesta comparação.

vs

Qual usar e quando

Dola-Seed-2.0-lite é a opção mais barata e de entrada mais ampla: $0.25 de entrada e $2 de saída por milhão de tokens, 40x e 25x menos que os $10 e $50 do claude-fable-5-1, e aceita vídeo e áudio junto com texto e imagem, com um pensamento que pode ser desligado e um limite de saída ligeiramente maior de 131072 tokens. Escolha claude-fable-5-1 quando precisar de seu contexto de 1000000 tokens (aproximadamente quatro vezes os 256000 do Dola) mais o pensamento sempre ativo e as flags de raciocínio na entrada de texto e imagem, e puder absorver a tabela de preços. Para ingestão multimodal de alto volume, Dola é o padrão pragmático.

Benchmarks

Acima da médiaNenhum melhorDola Seed 2.0 Lite4 / 103 / 10Claude Fable 5.119 / 213 / 21
Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1 outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
N/A
67.4%
WenetSpeech test-net (CER)
nenhum outro modelo teve pontuação maior 4.47%
N/A
OSWorld-Verified
64.4%
N/A
HealthBench Professional
N/A
58.1%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
52.6%
GPQA Diamond
88.4%
93.7%
BrowseComp
64%
N/A
MMVU
76.7%
N/A

Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1 Δ
Entrada / 1M tokens $0.25 $10 0.025×
Saída / 1M tokens $2 $50 0.04×
Leitura de cache / 1M tokens $0.05 $0.25 0.2×
Escrita de cache - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.

Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 79 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável sempre ativo
Saída estruturada sim sim
Cache de prompts implícito + explícito explícito (você marca o prefixo)
Tempo de vida do cache não publicado 5m default, 1h option
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens 1024 tokens

Especificações

Dola Seed 2.0 Lite Claude Fable 5.1
Modalidades de entrada texto imagem áudio vídeo texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-02-14 2026-09-01
Corte de conhecimento - 2026-06
Janela de contexto 256K 1M
Saída máxima 131K 128K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort (thinking is adaptive-only and always on)
Valores aceitos
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Padrão enabled, with reasoning_effort medium

thinking always on (adaptive)

effort
  • high

As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: Dola Seed 2.0 Lite · Claude Fable 5.1

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAÇÃO exatamente 3 frases

Dola Seed 2.0 Lite passou · 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. […]

saída 1306 tok (+1096 raciocínio) latência 18.2 s

Claude Fable 5.1 passou · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model started generating a long chain of internal "thinking" tokens before producing each answer, and we're billed for those tokens at the same output rate even though users never see them. In practice, that hidden reasoning often runs several times longer than the visible response, so the total tokens per request roughly doubled while the number of requests stayed flat. The upside is measurably better accuracy on complex tasks, so the right conversation is whether that quality gain justifies the cost—and if not, we can restrict reasoning to the workflows that actually need it rather than turning it on globally.

saída 186 tok latência 3.2 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

Dola Seed 2.0 Lite passou · 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. […]

saída 2620 tok (+2217 raciocínio) latência 33.2 s

Claude Fable 5.1 passou · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): cur = cur + 1 if xs[i] == xs[i - 1] else 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` counts *matches between adjacent elements* rather than *elements in the run*: it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i-1]`, so a run of length k produces a count of k−1. That's why a single element returns 0 instead of 1, and why every other run also comes out one short — the "misses runs at the end" reports are the same off-by-one seen on inputs like `[1, 2, 2]`, where the trailing run of length 2 is reported as 1 (the original code does update `best` inside the loop, so end-of-list runs aren't actually skipped, just undercounted). […]

saída 882 tok (+507 raciocínio) latência 3.4 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

Dola Seed 2.0 Lite passou · 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" }

saída 1502 tok (+1439 raciocínio) latência 20.2 s

Claude Fable 5.1 passou · 5/5 fields, guidance null

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3 (September quarter)", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on judgment calls (not part of the object): - **revenue_usd_m**: The text says "412 for the topline" but never states the currency or that the figure is in millions; it's also on a constant-currency basis and prefaced with "call it," so it's approximate. If you want strict literalism, this should be `null`. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11%; the exact figure isn't given. - **quarter**: "September quarter" is Q3 on a calendar basis, consistent with the reference to a pending Q4 close. - **guidance**: Explicitly withheld, so `null`.

saída 633 tok (+349 raciocínio) latência 3.8 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

Dola Seed 2.0 Lite falhou · 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. […]

saída 1870 tok (+1695 raciocínio) latência 23.1 s

Claude Fable 5.1 passou · 121 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching for the Gateway.** Starting today, your API gateway can cache prompts once and reuse them across OpenAI, Anthropic, Google, and any other provider you route to. Long system instructions, retrieval context, and few-shot examples are stored at the gateway layer, so switching models no longer means paying to resend the same tokens. Why send the same 8,000-token preamble to three different vendors when you could send it once? Our cache normalizes prompt segments, fingerprints them, and serves matching prefixes from memory before the request ever reaches an upstream API. Early customers report token costs falling by 30 to 60 percent on high-volume workloads, with median latency dropping alongside. Available today on all Team and Enterprise plans.

saída 1722 tok (+1463 raciocínio) latência 2.9 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

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="claude-fable-5-1",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, Dola Seed 2.0 Lite ou Claude Fable 5.1?

Dola Seed 2.0 Lite sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.25 contra $10, 40× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.

Posso fazer um teste A/B de Dola Seed 2.0 Lite contra Claude Fable 5.1 sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

Dola Seed 2.0 Lite e Claude Fable 5.1 suportam cache de prompts?

Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.

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