Dola Seed 2.0 Lite vs Qwen3.7 Plus
Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark
O Dola-Seed-2.0-lite é mais barato na entrada, a $0.25 por milhão contra $0.40 (1.6x menos), e é o único do par que aceita áudio junto de texto, imagem e vídeo, com saída máxima de 131072 tokens para respostas únicas longas. O qwen3.7-plus custa menos na saída, $1.6 contra $2 por milhão, e traz contexto de 1000000 tokens mais sinalizadores de raciocínio e contexto longo, contra 256000 tokens do modelo da ByteDance. Escolha o Dola-Seed-2.0-lite para trabalho com áudio na entrada e geração pesada na saída; escolha o qwen3.7-plus para entradas muito grandes e raciocínio sensível ao custo de saída.
Preços
| Dola Seed 2.0 Lite | Qwen3.7 Plus | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.25 | $0.4 | 0.63× |
| Saída / 1M tokens | $2 | $1.6 | 1.3× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.05 | $0.08 | 0.63× |
| Escrita de cache | — | 1.25x | — |
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 | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | configurável |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompt | implícito + explícito | implícito + explícito |
| Tempo de vida do cache | não publicado | explicit: 5m, reset on hit |
| Prefixo mínimo em cache | 1024 tokens | 1024 tokens |
Especificações
| Dola Seed 2.0 Lite | Qwen3.7 Plus | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem áudio vídeo | texto imagem vídeo |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-02-14 | 2026-06-01 |
| Janela de contexto | 256K | 1M |
| Saída máxima | 131K | 66K |
| Parâmetro de raciocínio |
|
|
| Valores aceitos | thinking.type
reasoning_effort
| enable_thinking
thinking_budget
preserve_thinking
|
| Padrão | enabled, with reasoning_effort medium | on the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off |
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 · Qwen3.7 Plus
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
Qwen3.7 Plus passou · 3 sentences
Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.
saída 1428 tok (+1345 pensamento) latência 25.2 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
Qwen3.7 Plus passou · 8/8 cases
## Fixed Code ```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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]
saída 2317 tok (+2005 pensamento) latência 40.5 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
Qwen3.7 Plus passou · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
saída 1807 tok (+1750 pensamento) latência 31.6 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
Qwen3.7 Plus passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.
saída 4453 tok (+4312 pensamento) latência 76.8 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="qwen3.7-plus", # 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: "qwen3.7-plus", // 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": "qwen3.7-plus", # 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: "qwen3.7-plus", // 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("qwen3.7-plus") // 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 Qwen3.7 Plus?
Dola Seed 2.0 Lite é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.25 vs $0.4, com 1.6× 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 Qwen3.7 Plus 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 Qwen3.7 Plus 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.