Palyginus „Deepseee“ API naudojimo su „TensorFlow“ išlaidas su kitomis AI sistemomis, atsiranda keli veiksniai, įskaitant kainų nustatymo modelį, efektyvumą ir mastelį. Čia yra išsamus suskirstymas:
„Deepseek“ API kainodara
„Deepseek“ siūlo ekonomiškai efektyvią kainų struktūrą, ypač palyginti su konkurentais, tokiais kaip „Openai“ ChatGPT. Pavyzdžiui, „Deepseek“ rinko 0,07 USD už milijoną įvesties žetonų už savo „Deepseeek-V3“ modelį piko valandomis, o ši kaina sumažėja iki 0,035 USD per ne piko valandas dėl 50% nuolaidos [1]. Išvesties žetonams išlaidos yra 1,10 USD už milijoną piko valandomis ir 0,55 USD ne piko valandomis [1]. Šis kainų nustatymo modelis yra žymiai mažesnis nei „Openai“, kuris už savo O1 modelį apmokestina 15 USD už milijoną įvesties žetonų ir 60 USD už milijoną išvesties žetonų [2].
„TensorFlow“ integracija
„Tensorflow“ yra atvirojo kodo sistema, tai reiškia, kad su jo naudojimu nėra tiesioginių išlaidų. Tačiau integruodami „TensorFlow“ su „Deepseek“ API, pirmiausia patirtumėte išlaidas, susijusias su pačiu „Deepseeek“ API naudojimu. „Tensorflow“ lankstumas leidžia kūrėjams priglobti modelius savo serveriuose, o tai gali sumažinti pasikartojančias API išlaidas. „Deepseek“ taip pat naudingas šiam atvirojo kodo metodui, nes jis leidžia vartotojams pritaikyti ir priglobti modelį savo infrastruktūroje, dar labiau sumažinti išlaidas [2].
palyginimas su kitomis AI sistemomis
- „Openai“ („ChatGPT“): „Openai“ modeliai yra brangesni, o išlaidos yra žymiai didesnės nei „Deepseek“. Pavyzdžiui, „ChatGPT“ API apmokestina 0,03 USD už 1000 žetonų už įvestį ir 0,06 USD už 1000 žetonų už išvestį, o tai reiškia daug didesnes išlaidas didelio masto programoms, palyginti su „Deepseek“ [2].
- Kiti rėmai: palyginus su kitomis rėmais, tokiais kaip „Pytorch“ ar „Hugning Face Transformeriai“, išlaidos pirmiausia priklauso nuo konkrečių naudojamų modelių ir API. Šios sistemos taip pat yra atviro kodo, todėl pagrindinės išlaidos kyla iš modelio mokymo, prieglobos ir bet kokių susijusių API mokesčių, jei naudojami išoriniai modeliai.
ekonominis efektyvumas ir mastelio keitimas
„Deepseek“ ekonominis efektyvumas yra reikšmingas pranašumas, ypač didelės apimties vartotojams. Jos kainodaros struktūra leidžia įmonėms ir kūrėjams išplėsti savo AI programas, nepatiriant didelių išlaidų. Pavyzdžiui, generuoti 100 milijonų žetonų su „Deepseek“ kainuotų žymiai mažiau nei naudojant „Openai“, todėl tai būtų perspektyvesnis pasirinkimas didelio masto projektams [2].
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad naudojant „Deepseek“ API su „Tensorflow“ siūlo ekonomišką sprendimą, palyginti su kitomis AI sistemomis, ypač kai atsižvelgiama į konkurentų, tokių kaip „Openai“, kainų modelius. „Deepseek“ požiūris į atvirą kodo ir mažesnes išlaidas, susijusias su kiekvienos kalbos išlaidomis, tampa patraukliu pasirinkimu kūrėjams ir įmonėms, norintiems integruoti AI į savo programas, nepažeidžiant banko.
Citatos:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/Pricing
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-uch--does-deepseek-cost
[3] https://towardsdataSsicence.com/deepseek-v3-a-new-contender-in-ai-sereed-data-science-eec8992e46f5/
[4] https://www.zenesys.com/how-uch--does-it-cost-to-build-an-app-lice deepseek
[5] https://www.debutinfotech.com/blog/cost-to-build-an-ai-app-lide-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/