При сравнении стоимости использования API DeepSeek с TensorFlow с другими рамками ИИ вступают в игру несколько факторов, включая модель ценообразования, эффективность и масштабируемость. Вот подробный срыв:
DeepSeek API цены
DeepSeek предлагает экономичную структуру ценообразования, особенно по сравнению с конкурентами, такими как CHATGPT Openai. Например, DeepSeek взимает 0,07 долл. США за миллион входных токенов за свою модель DeepSeek-V3 в часы пик, и эта стоимость падает до 0,035 долл. В непиковые часы из-за 50% скидки [1]. Для выходных токенов стоимость составляет 1,10 долл. США за миллион в часы пик и 0,55 долл. США в непиковые часы [1]. Эта модель ценообразования значительно ниже, чем OpenAI, что взимает 15 долларов США за миллион входных токенов и 60 долларов за миллион токенов для модели O1 [2].
Интеграция Tensorflow
Tensorflow-это рамка с открытым исходным кодом, что означает, что с его использованием не существует прямых затрат. Однако при интеграции TensorFlow с DeepSeek API вы в первую очередь понесут расходы, связанные с самого использования DeepSeek API. Гибкость Tensorflow позволяет разработчикам размещать модели на своих собственных серверах, что может снизить повторяющиеся затраты API. DeepSeek также выигрывает от этого подхода с открытым исходным кодом, поскольку он позволяет пользователям настраивать и размещать модель на своей собственной инфраструктуре, еще больше снижая затраты [2].
Сравнение с другими структурами ИИ
- OpenAI (CHATGPT): модели OpenAI дороже, с затратами значительно выше, чем DeepSeek. Например, API CATGPT взимает 0,03 долл. США за 1000 токенов за входные данные и 0,06 долл. США на 1000 токенов за продукцию, что приводит к гораздо более высоким затратам на крупномасштабные приложения по сравнению с DeepSeek [2].
- Другие рамки: для сравнения с другими рамками, такими как Pytorch или обнимающиеся трансформаторы лица, стоимость в первую очередь зависит от конкретных моделей и используемых API. Эти рамки также являются открытым исходным кодом, поэтому основные затраты составляют модельные обучения, хостинг и любые связанные с ними платы за API, если используются внешние модели.
Эффективность и масштабируемость затрат
Эффективность затрат DeepSeek является значительным преимуществом, особенно для пользователей с большим объемом. Его структура ценообразования позволяет предприятиям и разработчикам масштабировать свои приложения ИИ без непомерных расходов. Например, генерирование 100 миллионов токенов с DeepSeek будет стоить значительно меньше, чем с OpenAI, что делает его более жизнеспособным вариантом для крупномасштабных проектов [2].
Заключение
Таким образом, использование API DeepSeek с TensorFlow предлагает экономически эффективное решение по сравнению с другими структурами искусственного интеллекта, особенно при рассмотрении моделей ценообразования таких конкурентов, как OpenAI. Подход DeepSeek с открытым исходным кодом и более низкие затраты на ток делают его привлекательным выбором для разработчиков и предприятий, стремящихся интегрировать ИИ в свои приложения, не нарушая банк.
Цитаты:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[3.]
[4] https://www.zenesys.com/how-much-dos-it-cost-to-build-an-app-like-deepseek
[5] https://www.debutinfotech.com/blog/cost-to-build-an-ai-app-like-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/