Dola Seed 2.0 Lite vs GPT-6 Sol
Qual usar e quando
O Dola-Seed-2.0-lite é a via mais barata a $0.25 de entrada e $2 de saída por milhão contra $2 e $10 do gpt-6-sol, 8x menos na entrada e 5x na saída, com leituras de cache a $0.05 contra $0.20, e é o único dos dois que aceita entrada de áudio e vídeo ao lado de texto e imagens, além de uma saída máxima ligeiramente maior de 131072. Escolha o gpt-6-sol quando precisar de seu contexto de aproximadamente 1,050,000-token em vez de 256000, ou de suas flags de capacidade de visão e raciocínio; ambos permitem que o pensamento seja desativado, então nenhum deles restringe você ao raciocínio estendido.
Benchmarks
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| Dola Seed 2.0 Lite | GPT-6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.25 | $2 | 0.13× |
| Saída / 1M tokens | $2 | $10 | 0.2× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.05 | $0.2 | 0.25× |
| Escrita de cache | - | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | - |
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 83 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Dola Seed 2.0 Lite | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | configurável |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompts | implícito + explícito | implícito + explícito |
| Tempo de vida do cache | não publicado | at least 30m by default, 12h option on the Responses API |
| Prefixo mínimo em cache | 1,024 tokens | 1,024 tokens |
Especificações
| Dola Seed 2.0 Lite | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem áudio vídeo | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-02-14 | 2026-09-22 |
| Corte de conhecimento | - | 2026-04 |
| Janela de contexto | 256K | 1.1M |
| Saída máxima | 131K | 128K |
| Parâmetro de raciocínio |
| reasoning.effort |
| Valores aceitos | thinking.type
reasoning_effort
| reasoning.effort
|
| Padrão | enabled, with reasoning_effort medium | medium |
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 · GPT-6 Sol
Um prompt, os dois 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 raciocínio) latência 18.2 s
GPT-6 Sol passou · 3 sentences
Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.
saída 188 tok (+111 raciocínio) latência 5.0 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.
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
GPT-6 Sol passou · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.
saída 206 tok (+59 raciocínio) latência 5.9 s
Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem 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 raciocínio) latência 20.2 s
GPT-6 Sol passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
saída 227 tok (+185 raciocínio) latência 5.2 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.
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
GPT-6 Sol passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.
saída 586 tok (+443 raciocínio) latência 7.7 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="gpt-6-sol", # 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: "gpt-6-sol", // 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": "gpt-6-sol", # 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: "gpt-6-sol", // 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("gpt-6-sol") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Perguntas frequentes
Qual é mais barato, Dola Seed 2.0 Lite ou GPT-6 Sol?
Dola Seed 2.0 Lite sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.25 contra $2, 8.0× 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 GPT-6 Sol 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 GPT-6 Sol 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.