Dola Seed 2.0 Pro vs DeepSeek V4.1 Flash
Qual usar e quando
Escolha Dola-Seed-2.0-pro quando suas entradas incluírem vídeo, pois ele é o único dos dois que aceita vídeo além de texto e imagem, e quando você quiser a opção de desativar o raciocínio por solicitação. Escolha deepseek-v4.1-flash para trabalhar com documentos longos ou bases de código grandes: ele oferece um contexto de 1000000 tokens contra 256000, permite 393216 tokens de saída contra 131072 e custa menos em todos os aspectos, com $0.3 para entrada e $1.2 para saída contra $0.5 e $3, então a saída é 2.5x mais barata. Ambos abrangem chat, código, raciocínio e ferramentas, portanto, em tarefas com texto e imagem, a escolha depende principalmente do contexto e do preço.
Benchmarks
Dola Seed 2.0 Pro: o provedor não publicou resultados de benchmark.
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4.1 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.5 | $0.3 | 1.7× |
| Saída / 1M tokens | $3 | $1.2 | 2.5× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.1 | $0.006 | 17× |
| Escrita de cache | - | sem cobrança separada | - |
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 80 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | sim o provedor não publica o controle |
| Cache de prompts | implícito + explícito | implícito (automático) |
| Tempo de vida do cache | não publicado | no fixed TTL (evicted when unused) |
| Prefixo mínimo em cache | 1,024 tokens | não publicado |
Especificações
| Dola Seed 2.0 Pro | DeepSeek V4.1 Flash | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem vídeo | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-02-14 | 2026-09-10 |
| Janela de contexto | 256K | 1M |
| Saída máxima | 131K | 393K |
| Parâmetro de raciocínio |
| - |
| Valores aceitos | thinking.type
reasoning_effort
| - |
| Padrão | enabled, with reasoning_effort medium and thinking summary on | - |
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 Pro · DeepSeek V4.1 Flash
Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway
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 raciocínio) latência 9.4 s
DeepSeek V4.1 Flash passou · 3 sentences
Enabling reasoning changed the unit economics: the model now spends extra billable tokens internally to “think” before producing the answer, and those reasoning tokens are charged like output tokens even though users never see them. That added token generation—plus longer contexts and occasional retries on harder prompts—roughly doubled our cost per request. We can control this by capping reasoning depth, routing only complex queries to reasoning models, and caching common prompts to bring the bill back down.
saída 423 tok (+327 raciocínio) latência 14.6 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 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 raciocínio) latência 16.7 s
DeepSeek V4.1 Flash 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 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` is counting equal adjacent pairs, not elements in the current run: every time `xs[i] == xs[i - 1]`, the run length increases by one element, but the first element of the run was never counted, so all runs are undercounted by one. Also, `best` starts at `0`, so single-element inputs return `0` instead of `1`, and a one-element run ending at the last index is missed entirely.
saída 918 tok (+733 raciocínio) latência 11.4 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 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 raciocínio) latência 8.6 s
DeepSeek V4.1 Flash passou · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11.0,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
saída 1707 tok (+1667 raciocínio) latência 15.1 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 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 raciocínio) latência 11.4 s
DeepSeek V4.1 Flash passou · 116 words, 0 banned, 1 question
Today we're launching Cross-Provider Prompt Cache for our API gateway. It stores identical prompt requests and their responses across supported model providers, then serves cached results when a match is found. Teams can cut duplicate inference costs, reduce latency, and keep behavior consistent during provider failover. The cache works with configurable TTLs, per-route rules, and cache-key controls, so you decide what is reusable and what must stay fresh. Does your application send the same prompts to multiple providers? Now your gateway can answer many of those calls without another upstream request. Existing observability dashboards show hit rates, saved tokens, and estimated spend reduction. Enable it in the gateway console, set your policy, and start caching today.
saída 917 tok (+770 raciocínio) latência 9.0 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-pro",
# model="deepseek-v4.1-flash", # descomente esta linha, comente a linha acima
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
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-pro",
// model: "deepseek-v4.1-flash", // descomente esta linha, comente a linha acima
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
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-pro",
# "model": "deepseek-v4.1-flash", # descomente esta linha, comente a linha acima
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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-pro",
// Model: "deepseek-v4.1-flash", // descomente esta linha, comente a linha acima
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
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-pro")
// .model("deepseek-v4.1-flash") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Perguntas frequentes
Qual é mais barato, Dola Seed 2.0 Pro ou DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.3 contra $0.5, 1.7× 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 Pro contra DeepSeek V4.1 Flash 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 Pro e DeepSeek V4.1 Flash 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.