Het uitvoeren van Deepseek-R1 op AWS en Azure omvat verschillende kostenstructuren, voornamelijk omdat beide platforms het model via verschillende prijsmodellen aanbieden.
AWS -prijsmodel:
- AWS hebben gebruikers toegang tot Deepseek-R1 door te betalen voor de verbruikte computerbronnen, in plaats van per token. Deze benadering komt overeen met hoe open-source AI-modellen meestal geprijsd zijn op AWS. Gebruikers kunnen hun DeepSeek -implementatie aanpassen met behulp van het Hugging Face Platform, dat flexibiliteit biedt voor ondernemingen die schaal en aanpassing nodig hebben.
- De kosten voor het uitvoeren van Deepseek-R1 op AWS zouden afhangen van de specifieke serverconfiguraties en gebruikspatronen. AWS rekent bijvoorbeeld tot $ 124 per uur voor een AI-geoptimaliseerde server, die zich kan vertalen naar aanzienlijke maandelijkse kosten indien continu gebruikt.
Azure prijsmodel:
- Azure biedt ook toegang tot Deepseek-R1 door op te laden voor het onderliggende computervermogen dat wordt gebruikt. Azure vereist echter niet het huren van speciale servers voor Deepseek, wat kan leiden tot variabele prijzen op basis van hoe efficiënt het model wordt uitgevoerd.
- Vanaf recente updates wordt de prijzen van Azure voor DeepSeek-R1 niet expliciet vermeld in standaardprijsberekening en wordt gebruikers geadviseerd contact op te nemen met het verkoop- of ondersteuningsteam voor gedetailleerde prijsinformatie.
- Sommige rapporten suggereren dat API-toegang tot Deepseek-R1 tegen lage kosten kan beginnen, zoals $ 0,14 per miljoen tokens, hoewel dit mogelijk niet de standaard prijsstructuur voor de computerbronnen van Azure weerspiegelt.
Belangrijkste verschillen:
- Prijsstructuur: zowel AWS- als Azure-lading op basis van computerbronnen in plaats van per token voor Deepseek-R1. Specifieke prijzen per gekoppeld zijn echter niet standaard op deze platforms, in tegenstelling tot sommige andere providers.
- Aanpassing en flexibiliteit: AWS biedt meer flexibiliteit door integratie met knuffelgezicht voor aanpassing, wat een beroep kan doen op ondernemingen die op maat gemaakte AI -oplossingen nodig hebben.
-Kostenefficiëntie: Deepseek-R1 wordt over het algemeen gepositioneerd als een kostenefficiënt alternatief voor eigen modellen, maar de werkelijke kosten voor AWS en Azure hangen sterk af van hoe efficiënt gebruikers hun cloudbronnen beheren.
Samenvattend, hoewel zowel AWS als Azure Deepseek-R1 bieden met een focus op kostenefficiëntie, zullen de werkelijke kostenverschillen grotendeels afhangen van hoe gebruikers hun cloudbronnen beheren en de specifieke serverconfiguraties die ze kiezen.
Citaten:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-prijzen Speed
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-deepseek-r1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-Deepseek-r1-Ai-Model-Allable-on-Their-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws-pricing-comparing-apples-to-Apples-Azure-Aws-cvo-blg
[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-affordable-ai-game-changer-on-zure-and-aws.351061/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-slosers-generative-ai-value-chain/