Saat membandingkan biaya penggunaan API Deepseek dengan Tensorflow dengan kerangka AI lainnya, beberapa faktor ikut berperan, termasuk model penetapan harga, efisiensi, dan skalabilitas. Berikut rincian terperinci:
harga API Deepseek
Deepseek menawarkan struktur harga yang hemat biaya, terutama jika dibandingkan dengan pesaing seperti Openai's ChatGPT. Misalnya, Deepseek mengenakan token input $ 0,07 per juta untuk model Deepseek-V3 selama jam sibuk, dan biaya ini turun menjadi $ 0,035 selama jam-jam di luar puncak karena diskon 50% [1]. Untuk token output, biayanya $ 1,10 per juta selama jam sibuk dan $ 0,55 selama jam-jam di luar puncak [1]. Model penetapan harga ini secara signifikan lebih rendah dari OpenAI, yang mengenakan biaya $ 15 per juta token input dan token output $ 60 per juta untuk model O1 -nya [2].
integrasi TensorFlow
TensorFlow adalah kerangka kerja open-source, yang berarti tidak ada biaya langsung yang terkait dengan menggunakannya. Namun, ketika mengintegrasikan TensorFlow dengan API Deepseek, Anda terutama akan mengeluarkan biaya yang terkait dengan penggunaan API Deepseek itu sendiri. Fleksibilitas TensorFlow memungkinkan pengembang untuk meng -host model di server mereka sendiri, yang dapat mengurangi biaya API yang berulang. Deepseek juga mendapat manfaat dari pendekatan sumber terbuka ini, karena memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan dan meng-host model pada infrastruktur mereka sendiri, lebih lanjut mengurangi biaya [2].
Perbandingan dengan kerangka AI lainnya
- Openai (ChatGPT): Model Openai lebih mahal, dengan biaya yang jauh lebih tinggi daripada Deepseek. Misalnya, API ChatGPT mengenakan biaya $ 0,03 per 1.000 token untuk input dan $ 0,06 per 1.000 token untuk output, yang diterjemahkan menjadi biaya yang jauh lebih tinggi untuk aplikasi skala besar dibandingkan dengan Deepseek [2].
- Kerangka kerja lainnya: Ketika membandingkan dengan kerangka kerja lain seperti Pytorch atau memeluk transformator wajah, biayanya terutama tergantung pada model spesifik dan API yang digunakan. Kerangka kerja ini juga merupakan sumber terbuka, sehingga biaya utama berasal dari pelatihan model, hosting, dan biaya API terkait jika model eksternal digunakan.
Efisiensi dan skalabilitas biaya
Efisiensi biaya Deepseek adalah keuntungan yang signifikan, terutama bagi pengguna volume tinggi. Struktur penetapan harga memungkinkan bisnis dan pengembang untuk mengukur aplikasi AI mereka tanpa mengeluarkan biaya selangit. Misalnya, menghasilkan 100 juta token dengan Deepseek akan harganya jauh lebih murah daripada dengan OpenAi, menjadikannya pilihan yang lebih layak untuk proyek skala besar [2].
Kesimpulan
Singkatnya, menggunakan API Deepseek dengan TensorFlow menawarkan solusi yang hemat biaya dibandingkan dengan kerangka kerja AI lainnya, terutama ketika mempertimbangkan model penetapan harga pesaing seperti Openai. Pendekatan open-source Deepseek dan biaya per token yang lebih rendah menjadikannya pilihan yang menarik bagi pengembang dan bisnis yang ingin mengintegrasikan AI ke dalam aplikasi mereka tanpa merusak bank.
Kutipan:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-mues-does-deepseek-cost
[3.
[4] https://www.zenesys.com/how-much-does-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_cheerper/
[8] https://www.unite.ai/deepseek-review/