Če primerjamo stroške uporabe API -ja Deepseek s Tensorflowom z drugimi okviri AI, pride v poštev več dejavnikov, vključno z modelom cen, učinkovitostjo in razširljivostjo. Tu je podrobna razčlenitev:
Deepseek API cene
Deepseek ponuja stroškovno učinkovito strukturo cen, zlasti v primerjavi s konkurenti, kot je OpenAI-jev Chatgpt. Na primer, Deepseek zaračuna 0,07 dolarja za milijon vhodnih žetonov za svoj model Deepseek-V3 v času največjih ur, ta strošek pa pade na 0,035 dolarja v času, ki ni v največjem popustu, zaradi 50-odstotnega popusta [1]. Za proizvodne žetone znašajo stroške 1,10 USD na milijon v času največjih ur in 0,55 USD v času, ki ni v največji uri [1]. Ta model cen je bistveno nižji od OpenAI -jev, ki za svoj model O1 zaračuna 15 dolarjev na milijon vhodnih žetonov in 60 dolarjev na milijon izhodnih žetonov [2].
Integracija Tensorflow
Tensorflow je odprtokodni okvir, kar pomeni, da ni neposrednih stroškov, povezanih z njegovo uporabo. Vendar pa bi pri integraciji Tensorflow z API -jem Deepseek imeli predvsem stroške, povezane s samo uporabo API -ja Deepseek. Tensorflowova prilagodljivost omogoča razvijalcem, da gostijo modele na lastnih strežnikih, kar lahko zmanjša ponavljajoče se stroške API -ja. Deepseek ima koristi tudi od tega odprtokodnega pristopa, saj uporabnikom omogoča, da prilagodijo in gostijo model na svoji infrastrukturi, kar nadaljuje z zmanjšanjem stroškov [2].
Primerjava z drugimi okviri AI
- OpenAI (Chatgpt): Modeli OpenAI so dražji, stroški pa bistveno višji od Deepseeka. Na primer, API ChatGPT zaračuna 0,03 dolarja za 1.000 žetonov za vhod in 0,06 USD na 1.000 žetonov za proizvodnjo, kar pomeni veliko večje stroške za obsežne aplikacije v primerjavi z Deepseekom [2].
- Drugi okviri: V primerjavi z drugimi okviri, kot so Pytorch ali objemni transformatorji obraza, so stroški predvsem odvisni od določenih modelov in uporabljenih API -jev. Ti okviri so tudi odprtokodni, zato glavni stroški izvirajo iz modelnega usposabljanja, gostovanja in vseh povezanih pristojbin API-ja, če se uporabljajo zunanji modeli.
STROŠČENS
Deepseekova stroškovna učinkovitost je pomembna prednost, zlasti za uporabnike z velikimi količinami. Njegova struktura cen omogoča podjetjem in razvijalcem, da razširijo svoje aplikacije AI, ne da bi pri tem povzročili pretirane stroške. Na primer, ustvarjanje 100 milijonov žetonov z Deepseekom bi stalo bistveno manj kot pri OpenAI, kar bi bilo bolj izvedljivo možnost za obsežne projekte [2].
Sklep
Če povzamemo, uporaba API-ja Deepseek s Tensorflow ponuja stroškovno učinkovito rešitev v primerjavi z drugimi okviri AI, zlasti pri upoštevanju modelov cen konkurentov, kot je OpenAI. Deepseekov odprtokodni pristop in nižji stroški na tok so privlačna izbira za razvijalce in podjetja, ki želijo vključiti AI v svoje aplikacije, ne da bi razbili banko.
Navedbe:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/Pricing
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-reepseek-cost
[3] https://towardsdatascience.com/deepseek-v3-a-new-contender-in-ai-mowed-data-science-eec8992e46f5/
[4] https://www.zenesys.com/how-much-does-t-cost-to-to-build-an-ap-app-reepseek
[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/