Dola Seed 2.0 Lite vs GLM-5.1
Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark
O Dola-Seed-2.0-lite é a opção mais barata e de entrada mais ampla: $0.25 por milhão na entrada contra $1.4 do glm-5.1 (5.6x menos), $2 contra $4.4 na saída, $0.05 contra $0.26 nas leituras de cache, além de um contexto de 256000 tokens e entradas de imagem, vídeo e áudio. O glm-5.1 aceita apenas texto e é mais recente (lançado em 2026-04-07), com janela de 200000 tokens e sinalizadores explícitos de raciocínio e contexto longo — escolha-o quando quiser esses comportamentos declarados em um pipeline de texto. Ambos limitam a saída a 131072 tokens, cobrem chat, código e ferramentas, e permitem desligar o pensamento.
Preços
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.25 | $1.4 | 0.18× |
| Saída / 1M tokens | $2 | $4.4 | 0.45× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.05 | $0.26 | 0.19× |
Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.
Onde eles se posicionam — preço de entrada por 1M tokens entre todos os 63 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | configurável |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompt | implícito + explícito | implícito (automático) |
| Tempo de vida do cache | não publicado | não publicado |
| Prefixo mínimo em cache | 1024 tokens | não publicado |
Especificações
| Dola Seed 2.0 Lite | GLM-5.1 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem áudio vídeo | texto |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-02-14 | 2026-04-07 |
| Janela de contexto | 256K | 200K |
| Saída máxima | 131K | 131K |
| Parâmetro de raciocínio |
| thinking.type |
| Valores aceitos | thinking.type
reasoning_effort
| thinking.type
|
| Padrão | enabled, with reasoning_effort medium | enabled, and the model automatically determines whether to think |
As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: Dola Seed 2.0 Lite · GLM-5.1
Um prompt, ambos os modelos — medidos pelo gateway
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 pensamento) latência 18.2 s
GLM-5.1 passou · 3 sentences
Enabling reasoning requires the LLM to generate thousands of invisible "thinking" tokens to work through complex logic before producing the final answer. Because we are billed on total token volume, these intermediate steps are charged at the premium output rate, drastically increasing the variable cost per query. The invoice doubled simply because the model is now doing roughly twice the computational work per request, trading higher variable compute costs for significantly improved analytical accuracy.
saída 913 tok (+827 pensamento) latência 10.9 s
Cumprimento da instrução (exatamente três frases — contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.
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 pensamento) latência 33.2 s
GLM-5.1 passou · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The original function tracks the number of adjacent equal pairs rather than the actual run length. By initializing `cur` and `best` to 0 and incrementing `cur` only when a match occurs, a run of length L produces a count of L−1. This causes single‑element inputs to return 0 (since the loop never runs) and generally returns a value one less than the true run length, effectively omitting the final element of any run—including those that end at the last index. […]
saída 2642 tok (+2414 pensamento) latência 26.1 s
Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.
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 pensamento) latência 20.2 s
GLM-5.1 passou · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": null } ```
saída 1465 tok (+1410 pensamento) latência 16.1 s
Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.
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 pensamento) latência 23.1 s
GLM-5.1 passou · 120 words, 0 banned, 1 question
We are thrilled to introduce prompt caching across providers in the API gateway. Why pay twice for the same prompt context? Now, when your application sends identical prompt prefixes to different LLM providers, our gateway automatically caches the input, reducing latency and cutting costs. This feature intelligently recognizes repeated prompt structures across OpenAI, Anthropic, and others, storing them efficiently at the network edge. Developers no longer need to manage separate caching logic for each individual provider. Instead, our unified system handles it directly, ensuring faster response times on all subsequent requests. Stop wasting valuable tokens on redundant processing workloads. Upgrade your integration today and experience immediate performance gains while keeping your infrastructure simple and your overall monthly billing incredibly low.
saída 7589 tok (+7447 pensamento) latência 188.9 s
Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.
Alterne entre eles com uma linha
Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo — o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.
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="glm-5.1", # descomente esta linha, comente a linha acima
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",
// model: "glm-5.1", // descomente esta linha, comente a linha acima
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",
# "model": "glm-5.1", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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",
// Model: "glm-5.1", // descomente esta linha, comente a linha acima
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")
// .model("glm-5.1") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual é mais barato, Dola Seed 2.0 Lite ou GLM-5.1?
Dola Seed 2.0 Lite é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.25 vs $1.4, com 5.6× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado — a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.
Posso fazer um teste A/B de Dola Seed 2.0 Lite contra GLM-5.1 sem duas integrações?
Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API — a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.
Dola Seed 2.0 Lite e GLM-5.1 suportam prompt caching?
Sim — ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.