تم تصميم هيكل التسعير الرمزي لـ Deepseek ليكون قادرًا على المنافسة وفعالة من حيث التكلفة ، خاصةً بالمقارنة مع نماذج الذكاء الاصطناعى الأخرى مثل عروض Openai. فيما يلي التفاصيل الرئيسية:
نظرة عامة على التسعير
- خيارات العملة: يوفر DeepSeek الأسعار في كل من الدولار الأمريكي و CNY.- حساب التكلفة: يعتمد التسعير على عدد الرموز المستخدمة ، محسوبة على وجه التحديد لكل مليون رمز.
النماذج والتسعير
1. نموذج الدردشة العميق:- سعر الإدخال: 0.14 دولار لكل مليون رمز (لمخطأات ذاكرة التخزين المؤقت ، 0.014 دولار لضربات ذاكرة التخزين المؤقت).
- سعر الإنتاج: 2.20 دولار لكل مليون رمز.
- طول السياق: 64 كيلو رموز.
- MAX OUTPUT TOKENS: 8K.
2. نموذج العقلانية العميق:
- سعر الإدخال: 0.55 دولار لكل مليون رموز (لمختلط ذاكرة التخزين المؤقت ، 0.14 دولار لضربات ذاكرة التخزين المؤقت).
- سعر الإخراج: 2.19 دولار لكل مليون رمز.
- طول السياق: 64 كيلو رموز.
- Max Outpurn Tokens: 8k مع رموز 32 كام Max Cot.
مقارنات التكلفة
- أسعار Deepseek أقل بكثير من سعر نماذج Openai ، حيث يبلغ Deepseek حوالي 27 مرة أرخص لرموز المدخلات وحوالي 27.4 مرة أرخص لرموز الإخراج مقارنة بنموذج Openai GPT-4 [1] [2].- على سبيل المثال ، سيكلف توليد استجابة باستخدام 10 ملايين رمزًا حوالي 200 دولار مع Deepseek مقارنة بـ 900 دولار مع ChatGPT ، مما يبرز وفورات كبيرة تبلغ حوالي 700 دولار شهريًا للمستخدمين ذوي الحجم الكبير [3] [4].
ميزات إضافية
- التخزين المؤقت للسياق: تعمل هذه الميزة على تحسين التكاليف عن طريق تقليل الأسعار خلال الاستعلامات المتكررة (HITs Cache) مقابل الاستعلامات الجديدة (MOESES CACHE) التي تحمل تكاليف أعلى [1].- خصومات: هناك خصومات ترويجية متاحة حتى 8 فبراير 2025 ، على الرغم من أنها لا تنطبق على نموذج Deepseek R1 [1].
في الختام ، تم تصميم هيكل التسعير في Deepseek من أجل القدرة على تحمل التكاليف والكفاءة ، وخاصةً مفيدًا للمطورين والشركات التي تتطلع إلى إدارة التكاليف المتعلقة بالنيابة بشكل فعال مع الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeek-r1-and-lays-to-use-it
[3]
[4] https://play.ht/blog/deepseek-vs-chatgpt/
[5]
[6] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v3
[8] https://daily.dev/blog/deepseek- everything-you-need-thend-about-this-new-llm-in-one-place