Dola Seed 2.0 Pro vs Gemini 3.6 Flash
Qual usar, quando — veredito curado, não uma tabela de benchmark
O Dola-Seed-2.0-pro é o caminho de texto mais barato, a $0.5/$3 por milhão na entrada/saída contra $1.5/$7.5 do gemini-3.6-flash — 3x na entrada e 2.5x na saída — e dobra a saída máxima (131072 contra 65536) permitindo desligar o pensamento. Escolha o gemini-3.6-flash quando precisar do contexto de 1048576 tokens, 4x maior, ou de entrada de áudio, cobrada a $5 por milhão de tokens de áudio, que o Dola-Seed-2.0-pro não aceita de forma alguma. Fora isso, o Dola-Seed-2.0-pro trata entrada de texto, imagem e vídeo com raciocínio e ferramentas à tarifa menor, com leituras de cache a $0.1 contra $0.15.
Preços
| Dola Seed 2.0 Pro | Gemini 3.6 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.5 | $1.5 | 0.33× |
| Saída / 1M tokens | $3 | $7.5 | 0.4× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.1 | $0.15 | 0.67× |
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 Pro | Gemini 3.6 Flash | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | configurável | sempre ativo |
| Saída estruturada | — | sim |
| Cache de prompt | implícito + explícito | implícito + explícito |
| Tempo de vida do cache | não publicado | não publicado |
| Prefixo mínimo em cache | 1024 tokens | 4096 tokens |
Especificações
| Dola Seed 2.0 Pro | Gemini 3.6 Flash | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem vídeo | texto imagem áudio vídeo |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-02-14 | — |
| Corte de conhecimento | — | 2026-03 |
| Janela de contexto | 256K | 1M |
| Saída máxima | 131K | 66K |
| Parâmetro de raciocínio |
| thinkingLevel |
| Valores aceitos | thinking.type
reasoning_effort
|
|
| 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 · Gemini 3.6 Flash
Um prompt, ambos os 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 pensamento) latência 9.4 s
Gemini 3.6 Flash passou · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.
saída 893 tok (+816 pensamento) latência 4.7 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.
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
Gemini 3.6 Flash passou · 8/8 cases
Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```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 ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]
saída 2034 tok (+1768 pensamento) latência 10.0 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 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
Gemini 3.6 Flash passou · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
saída 2843 tok (+2783 pensamento) latência 13.1 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 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
Gemini 3.6 Flash falhou · 60 words, 0 banned, 0 questions
72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]
saída 4092 tok (+3929 pensamento) latência 16.3 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="gemini-3.6-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: "gemini-3.6-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": "gemini-3.6-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: "gemini-3.6-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("gemini-3.6-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(""));FAQ
Qual é mais barato, Dola Seed 2.0 Pro ou Gemini 3.6 Flash?
Dola Seed 2.0 Pro é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.5 vs $1.5, com 3.0× 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 Gemini 3.6 Flash 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 Gemini 3.6 Flash 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.