Běh DeepSeek-R1 na AWS a Azure zahrnuje různé struktury nákladů, především proto, že obě platformy nabízejí model prostřednictvím různých cenových modelů.
AWS AWS Pricing Model:
- AWS umožňuje uživatelům přístup k DeepSeek-R1 tím, že platí za spotřebované výpočetní zdroje, spíše než podle tokenu. Tento přístup je v souladu s tím, jak jsou modely AI s otevřeným zdrojovým kódem obvykle ceny za AWS. Uživatelé si mohou přizpůsobit svou implementaci DeepSeek pomocí platformy obličeje, která poskytuje flexibilitu pro podniky, které potřebují rozsah a přizpůsobení.
- Náklady na spuštění DeepSeek-R1 na AWS by závisely na konkrétních konfiguracích serveru a vzorcích využití. Například AWS účtuje až 124 USD za hodinu za server optimalizovaný A-optimalizovaný, který se může převést na významné měsíční náklady, pokud se používá nepřetržitě.
Azure Pricing Model:
- Azure také poskytuje přístup k DeepSeek-R1 nabíjením za použitý výpočetní výkon. Azure však nevyžaduje pronájem vyhrazených serverů pro DeepSeek, což může vést k proměnlivému oceňování na základě toho, jak efektivně je model spuštěn.
- Po nedávných aktualizacích není ceny společnosti Azure pro DeepSeek-R1 výslovně uvedeny ve standardních cenových kalkulačkách a uživatelům se doporučuje, aby kontaktovali tým prodeje nebo podpůrného týmu pro podrobné informace o cenách.
- Některé zprávy naznačují, že přístup API k DeepSeek-R1 může začít s nízkými náklady, například 0,14 USD za milion tokenů, i když to nemusí odrážet standardní strukturu cen pro výpočetní zdroje Azure.
Klíčové rozdíly:
- Struktura cen: AWS i Azure Charge na základě výpočetních zdrojů spíše než na token pro DeepSeek-R1. Na rozdíl od některých jiných poskytovatelů však na těchto platformách není na těchto platformách standardní ceny.
- Přizpůsobení a flexibilita: AWS nabízí větší flexibilitu prostřednictvím integrace s objímáním tváře pro přizpůsobení, která by mohla oslovit podniky, které potřebují řešení AI na míru.
-Efektivita nákladů: DeepSeek-R1 je obecně umístěn jako nákladově efektivní alternativa k proprietárním modelům, ale skutečné náklady na AWS a Azure do značné míry závisí na tom, jak efektivně uživatelé spravují své cloudové zdroje.
Stručně řečeno, zatímco AWS i Azure nabízejí DeepSeek-R1 se zaměřením na nákladovou efektivitu, skutečné rozdíly v nákladech budou do značné míry záviset na tom, jak uživatelé spravují své cloudové zdroje a konkrétní konfigurace serveru, které si vyberou.
Citace:
[1] https://promp.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-psing-speed
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-sage-of-deepseek-r1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-gootherothers-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws-compring-aples-to-apples-azure-aws-cvo-lg
[5] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1id5179/r1_is_now_on_azure_ai_serverless_great_news_if/
[7] https://windowsforum.com/threads/deepseek-r1-the-afordable-a-game-changer-on-azure-and-aws.351061/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-řetěz/