Порівнюючи витрати на використання API DeepSeek з TensorFlow з іншими рамками AI, вступає в кілька факторів, включаючи модель ціноутворення, ефективність та масштабованість. Ось детальний розбивка:
Ціни API Deepseek API
DeepSeek пропонує економічно ефективну структуру ціноутворення, особливо в порівнянні з такими конкурентами, як Chatgpt OpenAI. Наприклад, DeepSeek стягує 0,07 долара за мільйон вхідних жетонів за свою модель DeepSeek-V3 протягом пікових годин, і ця вартість знижується до 0,035 доларів протягом часу поза піком через 50% знижки [1]. Для виробничих жетонів вартість становить 1,10 долара за мільйон протягом пікових годин та 0,55 доларів протягом поза піковими годинами [1]. Ця модель ціноутворення значно нижча, ніж OpenAI, яка стягує 15 доларів за мільйон вхідних жетонів та 60 доларів за мільйон випускних жетонів за свою модель O1 [2].
Інтеграція TensorFlow ###
TensorFlow-це рамка з відкритим кодом, тобто немає прямих витрат, пов’язаних із його використанням. Однак, інтегруючи TensorFlow з API DeepSeek, ви в першу чергу несли витрати, пов’язані із самим використанням API DeepSeek. Гнучкість TensorFlow дозволяє розробникам розміщувати моделі на власних серверах, що може зменшити повторювані витрати API. DeepSeek також виграє від цього підходу з відкритим кодом, оскільки він дозволяє користувачам налаштувати та розміщувати модель на власній інфраструктурі, що ще більше зменшують витрати [2].
Порівняння з іншими рамками AI
- OpenAI (CHATGPT): Моделі OpenAI дорожчі, з витратами значно вищими, ніж DeepSeek. Наприклад, API Chatgpt стягує 0,03 долара на 1000 жетонів за вхід та 0,06 дол.
- Інші рамки: Порівнюючи з іншими рамками, такими як Pytorch або обіймати обличчя трансформатори, вартість в першу чергу залежить від конкретних моделей та використаних API. Ці рамки також є відкритими кодом, тому основні витрати надходять від модельних тренувань, хостингу та будь-яких пов'язаних з цим плати за API, якщо використовуються зовнішні моделі.
Ефективність та масштабованість
Ефективність витрат DeepSeek є значною перевагою, особливо для користувачів з великим обсягом. Його структура ціноутворення дозволяє підприємствам та розробникам масштабувати свої програми AI, не понесуючи непомірні витрати. Наприклад, генерування 100 мільйонів жетонів з DeepSeek коштуватиме значно менше, ніж з OpenAI, що робить його більш життєздатним варіантом для масштабних проектів [2].
Висновок
Підсумовуючи це, використання API DeepSeek з TensorFlow пропонує економічно ефективне рішення порівняно з іншими рамками AI, особливо при розгляді моделей ціноутворення таких конкурентів, як OpenAI. Підхід DeepSeek з відкритим кодом та зниження витрат на подання роблять його привабливим вибором для розробників та підприємств, які прагнуть інтегрувати ШІ у свої програми, не порушуючи банк.
Цитати:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pring
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepeek-cost
.
[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-deepeek
[6] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1i7zd0v/has_anyone_experiment_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/