Deepseek API'sını tensorflow ile diğer AI çerçeveleriyle karşılaştırırken, fiyatlandırma modeli, verimlilik ve ölçeklenebilirlik de dahil olmak üzere çeşitli faktörler devreye girer. İşte ayrıntılı bir arıza:
Deepseek API fiyatlandırması
Deepseek, özellikle Openai'nin chatgpt gibi rakiplerine kıyasla uygun maliyetli bir fiyatlandırma yapısı sunuyor. Örneğin, Deepseek, yoğun saatlerde Deepseek-V3 modeli için milyon girdi jetonları başına 0,07 $ ücret alır ve bu maliyet% 50 indirim nedeniyle yoğun olmayan saatlerde 0.035 $ 'a düşer [1]. Çıktı jetonları için maliyet, yoğun saatlerde milyonda 1,10 $ ve yoğun olmayan saatlerde 0.55 $ 'dır [1]. Bu fiyatlandırma modeli Openai'den önemli ölçüde daha düşüktür, bu da O1 modeli için milyon girdi jetonları başına 15 $ ve milyon çıktı jetonları başına 60 $ talep eder [2].
Tensorflow Entegrasyonu
Tensorflow açık kaynaklı bir çerçevedir, yani kullanma ile ilişkili doğrudan bir maliyet yoktur. Bununla birlikte, TensorFlow'u Deepseek API ile entegre ederken, öncelikle Deepseek API kullanımının kendisi ile ilgili maliyetlere maruz kalırsınız. Tensorflow'un esnekliği, geliştiricilerin modelleri kendi sunucularında barındırmasına olanak tanır ve bu da tekrar eden API maliyetlerini azaltabilir. Deepseek ayrıca, kullanıcıların modeli kendi altyapılarında özelleştirmelerine ve barındırmasına izin vererek maliyetleri daha da azaltırken, bu açık kaynak yaklaşımından da yararlanmaktadır [2].
Diğer AI çerçeveleriyle karşılaştırma
- Openai (chatgpt): Openai'nin modelleri daha pahalıdır ve maliyetler Deepseek'ten önemli ölçüde daha yüksektir. Örneğin, ChatGPT'nin API'sı girdi için 1000 jeton başına 0,03 $ ve çıktı için 1000 jeton başına 0.06 $ ücret alıyor, bu da Deepseek'e kıyasla büyük ölçekli uygulamalar için çok daha yüksek maliyetlere dönüşüyor [2].
- Diğer çerçeveler: Pytorch veya Hugging Yüz Transformatörleri gibi diğer çerçevelerle karşılaştırılırken, maliyet öncelikle kullanılan belirli modellere ve API'lere bağlıdır. Bu çerçeveler de açık kaynaktır, bu nedenle ana maliyetler model eğitimi, barındırma ve harici modeller kullanılıyorsa ilgili tüm API ücretlerinden gelir.
Maliyet Verimliliği ve Ölçeklenebilirlik
Deepseek'in maliyet verimliliği, özellikle yüksek hacimli kullanıcılar için önemli bir avantajdır. Fiyatlandırma yapısı, işletmelerin ve geliştiricilerin AI uygulamalarını fahiş masrafları karşılamadan ölçeklendirmelerini sağlar. Örneğin, Deepseek ile 100 milyon jeton üretmek, Openai'den önemli ölçüde daha az maliyetlidir ve bu da onu büyük ölçekli projeler için daha uygun bir seçenek haline getirecektir [2].
Çözüm
Özetle, TensorFlow ile Deepseek API'sını kullanmak, özellikle Openai gibi rakiplerin fiyatlandırma modelleri göz önüne alındığında, diğer AI çerçevelerine kıyasla uygun maliyetli bir çözüm sunar. Deepseek'in açık kaynaklı yaklaşımı ve daha düşük çekilmiş maliyetler, AI'yı bankayı kırmadan uygulamalarına entegre etmek isteyen geliştiriciler ve işletmeler için cazip bir seçim haline getiriyor.
Alıntılar:
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[2] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[3] https://towardsdatascience.com/deepseek-v3-a-new-conter-in-ai-powered-data-science-eec8992e46f5/
[4] https://www.zenesys.com/how-much-does-it-cost-to-build-an-app-nike-depseek
[5] https://www.debutinfotech.com/blog/cost-to-build-an-ai-app-nike-deepseek
[6] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1i7zd0v/has_oyone_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/