W jaki sposób koszt korzystania z API DeepSeek z TensorFlow porównuje się do innych ram sztucznej inteligencji

Ceny API Deepseek API

Deepseek oferuje opłacalną strukturę cen, szczególnie w porównaniu z konkurentami, takimi jak Chatgpt Openai. Na przykład DeepSeek pobiera 0,07 USD za milion tokenów wejściowych za model Deepseek-V3 w godzinach szczytu, a koszt ten spada do 0,035 USD w godzinach poza szczytem z powodu 50% rabatu [1]. W przypadku tokenów wyjściowych koszt wynosi 1,10 USD za milion w godzinach szczytu i 0,55 USD w godzinach poza szczytem [1]. Ten model cenowy jest znacznie niższy niż Openai, który pobiera 15 USD za milion tokenów wejściowych i 60 USD za milion tokenów wyjściowych za model O1 [2].

Tensorflow

Tensorflow jest ramą typu open source, co oznacza, że ​​nie ma żadnych bezpośrednich kosztów związanych z używaniem go. Jednak podczas integracji TensorFlow z API Deepseek, poniesie przede wszystkim koszty związane z samym wykorzystaniem API Deepseek. Elastyczność TensorFlow pozwala programistom hostować modele na własnych serwerach, co może zmniejszyć powtarzające się koszty API. DeepSeek korzysta również z tego podejścia open-source, ponieważ pozwala użytkownikom dostosowywać i hostować model na własnej infrastrukturze, co dodatkowo obniża koszty [2].

Porównanie z innymi ramami AI

- Openai (Chatgpt): Modele Openai są droższe, a koszty znacznie wyższe niż Deepseek. Na przykład API Chatgpt pobiera 0,03 USD za 1000 tokenów za wejście i 0,06 USD za 1000 tokenów dla produkcji, co przekłada się na znacznie wyższe koszty zastosowań na dużą skalę w porównaniu do Deepseek [2].

- Inne ramy: W porównaniu z innymi ramami, takimi jak Pytorch lub Huling Face Transformers, koszt zależy przede wszystkim od określonych modeli i interfejsów API. Ramy te są również open source, więc główne koszty pochodzą z szkolenia modelu, hostingu i wszelkich powiązanych opłat API, jeśli używane są modele zewnętrzne.

Wydajność kosztów i skalowalność

Wydajność kosztów Deepseek jest znaczącą zaletą, szczególnie dla użytkowników o dużej objętości. Jego struktura cen umożliwia firmom i programistom skalowanie swoich aplikacji AI bez ponoszenia wygórowanych wydatków. Na przykład generowanie 100 milionów tokenów z Deepseek kosztowałoby znacznie mniej niż w przypadku Openai, co czyni go bardziej opłacalną opcją dla projektów na dużą skalę [2].

Wniosek

Podsumowując, stosowanie API DeepSeek z TensorFlow oferuje opłacalne rozwiązanie w porównaniu z innymi ramami AI, szczególnie przy rozważaniu modeli cenowych konkurentów, takich jak OpenAI. Podejście open source DeEPSEEK i niższe koszty w tokingu sprawiają, że jest to atrakcyjny wybór dla programistów i firm, które chcą zintegrować sztuczną inteligencję z ich aplikacjami bez łamania banku.

Cytaty:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/spling
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[3] https://towardsDatasciience.com/deepseek-v3-a-new-contender--ai-powered-data-science-eec8992e46f5/
[4] https://www.zenesys.com/how-much-does-it-cost-to-build-an-app--lue-deepseek
[5] https://www.debutinfotech.com/blog/cost-to-build-an-ai-app-take-deepseek
[6] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1i7zd0v/has_anyone_experimented_with_the_deepseek_api_is/
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmm8v9/psa_deepseek_v3_outperforms_sonnet_at_53x_cheaper/
[8] https://www.unite.ai/deepseek-review/