Dola Seed 2.0 Lite vs GLM-5.2

Trocar um dos dois vs

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: aceita texto, imagem, vídeo e áudio e, a $0.25 na entrada e $2 na saída, sai 3.1x mais barato na entrada e 1.2x na saída que o glm-5.2 a $0.77 e $2.42, com leituras de cache de $0.05 contra $0.143. Escolha o glm-5.2 quando o trabalho for só texto mas longo: seu contexto de 1000000 tokens é cerca de 3.9x os 256000 do Dola-Seed-2.0-lite e ele traz sinalizadores de raciocínio e contexto longo. Ambos limitam a saída a 131072 tokens e permitem desligar o pensamento, então a decisão real é entrada multimodal contra comprimento de contexto.

Preços

	Dola Seed 2.0 Lite	GLM-5.2	Δ
Entrada / 1M tokens	$0.25	$0.77	0.32×
Saída / 1M tokens	$2	$2.42	0.83×
Leitura de cache / 1M tokens	$0.05	$0.143	0.35×

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)

Dola Seed 2.0 Lite · $0.25 GLM-5.2 · $0.77

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

	Dola Seed 2.0 Lite	GLM-5.2
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-5.2
Modalidades de entrada	texto imagem áudio vídeo	texto
Modalidades de saída	texto	texto
Lançamento	2026-02-14	2026-06-16
Janela de contexto	256K	1M
Saída máxima	131K	131K
Parâmetro de raciocínio	thinking.type reasoning_effort	thinking.type reasoning_effort
Valores aceitos	thinking.type enabled disabled (no auto) reasoning_effort minimal low medium high	thinking.type enabled disabled reasoning_effort none minimal low medium high xhigh max (none and minimal skip thinking, low and medium map to high, xhigh maps to max)
Padrão	enabled, with reasoning_effort medium	enabled, with reasoning_effort at max: the only GLM with an effort dial, and it defaults to the top of it

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-5.2

Um prompt, ambos os modelos — medidos pelo gateway

Raciocínio para um CFO Corrigir uma função com bug Extrair para um schema Escrever com restrições

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAR 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 pensamento) latência 18.2 s

GLM-5.2 passou · 3 sentences

Enabling reasoning means the LLM now generates thousands of invisible "thinking" tokens to systematically work through complex problems before producing a final answer. Because our cloud providers bill for these internal processing steps at the same rate as standard output, our billable token volume per query has doubled. While this increases our direct API costs, it drastically reduces error rates and manual review labor, ultimately lowering our total cost per resolved transaction.

saída 1223 tok (+1138 pensamento) latência 17.1 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.

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. VERIFICAR 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 pensamento) latência 33.2 s

GLM-5.2 falhou · 1/8 cases (fails [1])

```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 […]

saída 4097 tok (+4036 pensamento) latência 58.4 s

Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa 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. VERIFICAR JSON válido, esquema 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 pensamento) latência 20.2 s

GLM-5.2 passou · 5/5 fields, guidance "withheld"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld" } ```

saída 1947 tok (+1893 pensamento) latência 30.9 s

Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), 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. VERIFICAR 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 pensamento) latência 23.1 s

GLM-5.2 passou · 120 words, 0 banned, 1 question

We are introducing Caching for our API Gateway, the smartest way to optimize your workflows. Why pay for the exact same response twice? Now, you can automatically store and reuse prompt results across multiple AI providers, drastically reducing latency and overall operational costs. If a user submits a duplicate query, the gateway serves the cached answer instantly, regardless of whether you route to OpenAI, Anthropic, or others. This directly translates to faster applications and significantly lower monthly API bills. You can easily configure your specific caching rules within the developer dashboard and watch your efficiency soar. Stop wasting your valuable tokens on completely redundant computations. Upgrade to the latest gateway version today and experience the future of intelligent prompt management.

saída 11125 tok (+10984 pensamento) latência 114.8 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-5.2",  # 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-5.2",  // 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-5.2",  # 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-5.2",  // 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-5.2")  // descomente esta linha, comente a linha acima
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

Obter uma chave de API →

FAQ

Qual é mais barato, Dola Seed 2.0 Lite ou GLM-5.2?

Dola Seed 2.0 Lite é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.25 vs $0.77, com 3.1× 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-5.2 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-5.2 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.

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