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Dola Seed 2.0 Pro vs Claude Opus 5.5

vs

Qual usar, quando

O Dola-Seed-2.0-pro custa $0.5 por milhão de tokens de entrada e $3 de saída contra $4 e $20 do claude-opus-5-5, portanto suas taxas são 8x menores na entrada e cerca de 6.7x menores na saída, e é o único dos dois que aceita entrada de vídeo e permite desativar o pensamento. Escolha o claude-opus-5-5 quando precisar de seu contexto de 1,000,000-token, aproximadamente 3.9x a janela de 256,000 do Dola-Seed-2.0-pro, e puder conviver com o raciocínio sempre ativado e uma taxa de leitura de cache 2x maior ($0.2 contra $0.1). Ambos cobram por token sem multiplicadores de desconto, então a comparação de custos é direta.

Benchmarks

Dola Seed 2.0 Pro: o fornecedor não publicou resultados de benchmark.

Acima da médiaNenhum melhorClaude Opus 5.59 / 97 / 9
Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 outros modelos medidos média dos modelos comparados nenhum outro modelo pontuou mais alto
Terminal-bench 4.0
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 66.4%
OSWorld 2.0 partial
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 81.8%
Terminal-Bench-Science 0.1
N/A
58.7%
Humanity's Last Exam with tools
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 67.7%
AutomationBench
N/A
40%
Chartography with tools
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 89%

Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Z.ai

Preços

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5 Δ
Entrada / 1M tokens $0.5 $4 0.13×
Saída / 1M tokens $3 $20 0.15×
Leitura de cache / 1M tokens $0.1 $0.2 0.5×
Escrita de cache - 1.25x (5m) / 2x (1h) -

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 74 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

Capacidades

Dola Seed 2.0 Pro Claude Opus 5.5
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável sempre ativo
Saída estruturada - sim
Cache de prompt 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 Pro Claude Opus 5.5
Modalidades de entrada texto imagem vídeo texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-02-14 2026-09-22
Corte de conhecimento - 2026-06
Janela de contexto 256K 1M
Saída máxima 131K 128K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type
  • reasoning_effort
output_config.effort
Valores aceitos
thinking.type
  • enabled
  • disabled (no auto)
reasoning_effort
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
output_config.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Padrão enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on medium

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 Pro · Claude Opus 5.5

Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway

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 Pro passou · 3 sentences

Reasoning-enabled LLMs do not generate final answers in one pass: they run hundreds of unshown internal trial, cross-check, and correction steps for every user request, and every one of these hidden steps consumes billable GPU time just like the visible output text. Unlike our prior standard chat workload which only processed exactly what users typed, reasoning mode automatically executes these validation loops by default, with no visible indicator to end users that extra compute is being consumed. This 2x increase is not a billing error or rogue usage spike: industry benchmarks consistently put reasoning workloads at 1.7-2.6x the compute cost of equivalent standard LLM requests, and this pricing dynamic is almost never clearly disclosed on vendor rate cards.

saída 563 tok (+416 pensamento) latência 9.4 s

Claude Opus 5.5 passou · 3 sentences

When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.

saída 263 tok (+102 pensamento) latência 5.7 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 Pro passou · 8/8 cases

### Corrected Implementation ```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 ``` --- ### Bug Explanation The original code has three critical linked flaws: 1. It initialized run counters `best` and `cur` to `0` instead of `1`, failing to account for the fact that *every individual element is already a valid run of length 1* -- this causes single-element inputs to incorrectly return `0`. 2. `cur` only counted how many extra matching elements followed the start of a run, so it always tracked one less than the actual run length, and it reset to `0` (instead of `1`) when a new run began, preserving this off-by-one error for all runs. 3. […]

saída 1278 tok (+951 pensamento) latência 16.7 s

Claude Opus 5.5 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 ``` **Explanation:** The original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]

saída 723 tok (+303 pensamento) latência 10.4 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 Pro passou · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

saída 506 tok (+452 pensamento) latência 8.6 s

Claude Opus 5.5 passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.

saída 829 tok (+488 pensamento) latência 10.9 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 Pro passou · 123 words, 0 banned, 1 question

Today we’re rolling out cross-provider prompt caching for our API gateway. For engineering teams routing LLM requests across OpenAI, Anthropic, Mistral and open source models, this feature stores identical prompt payloads at the gateway layer, rather than relying on per-provider cache implementations limited to single endpoints. How much time and compute could your team save by avoiding redundant token processing for repeated system prompts, context windows, or common user queries? Cache hits return responses in under 10ms, with configurable TTL, granular purge controls, and per-application cache partitioning. Early access teams running support bots, batch inference and internal assistants recorded 42-67% lower LLM spend. This feature is live for all gateway users today, with no required code changes to existing routing workflows. (120 words)

saída 1041 tok (+872 pensamento) latência 11.4 s

Claude Opus 5.5 passou · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.

saída 1263 tok (+1007 pensamento) latência 13.5 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-pro",
    # model="claude-opus-5-5",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave API →

FAQ

Qual é mais barato, Dola Seed 2.0 Pro ou Claude Opus 5.5?

Dola Seed 2.0 Pro é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.5 vs $4, com 8.0× 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 Pro contra Claude Opus 5.5 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 Pro e Claude Opus 5.5 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.

Comparações relacionadas

De nossos estudos medidos