O Dola Seed 2.0 Lite é o nível balanceado da família Dola Seed 2.0 da ByteDance no BytePlus ModelArk.
- Entrada
- texto imagem vídeo áudio $0.25/M
- Saída
- texto $2/M
- Leitura de cache
- $0.05/M
- Contexto
- 262K
- vs GPT-4o
- ~95% mais barato
Prompts acima de 128K tokens: toda a requisição é cobrada a $0.5/M de entrada · $4/M de saída
Benchmarks
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
O preço em contexto
Posição do preço entre 68 modelos comparáveis
A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Nas extremidades aparecem o mais barato e o mais caro. São as tarifas base; os descontos de batch, região e escrita de cache estão na página de preços.
Especificações e limites
Tokens
| Janela de contexto (especificação do provedor) | 256.000 |
|---|---|
| Saída máxima (especificação do provedor) | 131.072 |
Cache de prompts
| Modo | automático + explícito |
|---|---|
| Prefixo mín. | 1.024 |
Raciocínio
| Parâmetro do provedor | thinking.type + reasoning_effort |
|---|---|
| Valores aceitos | thinking.type enabled · disabled (no auto); reasoning_effort minimal · low · medium · high |
| Valor padrão | enabled, com reasoning_effort medium usado quando a requisição não define nada |
| Pode ser desativado | Sim |
| Comportamento do raciocínio | O trace retorna em reasoning_content e é mantido no histórico da conversa; nos turnos com chamada de ferramentas nada deve ser devolvido, e nenhum erro é gerado se ele for omitido. |
| Parâmetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parâmetros expostos pelo gateway; vale o mapeamento do provedor indicado acima |
Modelo
| Modalidades | texto + imagem + vídeo + áudio → texto |
|---|
- Série Seed 2.0 lançada em 2026-02-14
- id do ModelArk seed-2-0-lite (versão mais recente 260428)
- contexto de 256K, saída máxima de 128K incluindo CoT
- entendimento de áudio em beta na versão 260428
- cache de contexto implícito + explícito
conforme documentação oficial da ByteDance ↗
Um prompt, medido 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
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
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
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
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.
Use o Dola Seed 2.0 Lite em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu SDK. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Sobre o Dola Seed 2.0 Lite
- A BytePlus descreve seu lançamento mais recente como o primeiro modelo de entendimento omnimodal da família Dola, unificando nativamente o entendimento de vídeo, imagem, áudio e texto com capacidades de agente, código e GUI aprimoradas; o lançamento anterior era anunciado como uma atualização empresarial de custo eficiente e alta vazão em relação ao seed-1-8, com forte entendimento de contexto longo e saídas estruturadas confiáveis para os fluxos de produção essenciais.
- Ele oferece uma janela de contexto de 256K com até 128K de saída incluindo chain-of-thought, o dobro da saída total de 64K do seed-1.8, que é a razão concreta para mover trabalho de raciocínio longo para a geração 2.0.
- A saída assume 4K por padrão, então aumente-a deliberadamente para respostas longas.
- O raciocínio vem ligado por padrão via thinking.type, que oferece apenas enabled e disabled, sem configuração automática, e a profundidade de raciocínio é ajustada separadamente por reasoning_effort em minimal, low, medium ou high, com medium como padrão.
- Saída estruturada com um JSON schema, function calling com integração de ferramentas MCP, resumos de raciocínio e cache implícito e explícito em nível de prefixo e de sessão são suportados, e a saída é somente texto, independentemente do que entra.
- A BytePlus não publica um guia de seleção comparativo para a família, então o posicionamento das notas de lançamento é a base oficial para escolher entre os níveis.
- A Synthorai o intermedia por uma API de chat compatível com OpenAI.
Perguntas frequentes
A API do Dola Seed 2.0 Lite é gratuita para testar?
Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $0.25/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 500 requisições de ~8K tokens ao Dola Seed 2.0 Lite.
Em que o Dola Seed 2.0 Lite é melhor?
Primeiro modelo de entendimento omnimodal da sua família; unifica nativamente vídeo, imagem, áudio e texto; 256K de contexto com até 128K de saída. Veja na seção Sobre o quadro completo, tirado das notas de lançamento do próprio provedor.
Quanto custa o Dola Seed 2.0 Lite?
Na Synthorai, o Dola Seed 2.0 Lite custa $0.25 por milhão de tokens de entrada e $2 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem markup da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.05/M.
Qual é a janela de contexto do Dola Seed 2.0 Lite?
O Dola Seed 2.0 Lite tem uma janela de contexto de 262K tokens na Synthorai. Uma única resposta pode ter até 131,072 tokens.
O Dola Seed 2.0 Lite suporta cache de prompts?
Sim: o cache automático vem ativado por padrão, com um modo explícito para economia garantida. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.05/M, contra $0.25/M sem cache; os prompts precisam de um prefixo estável de 1,024 tokens para entrar em cache. Guia de cache de prompts →
Como obtenho acesso ao Dola Seed 2.0 Lite?
Aponte o SDK da OpenAI que você já usa para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="Dola-Seed-2.0-lite" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.
Modelos relacionados
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Cada valor desta página foi transcrito da documentação do provedor, com link acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; já as especificações que cada provedor define de um jeito aparecem com a diferença indicada, em vez de irem para um gráfico. Nada aqui foi medido por nós, e nada recebe nota.