Das Ausführen von Deepseek-R1 auf AWS und Azure beinhaltet unterschiedliche Kostenstrukturen, vor allem, weil beide Plattformen das Modell über verschiedene Preismodelle anbieten.
AWS -Preismodell:
- Mit AWS können Benutzer auf Deepseek-R1 zugreifen, indem sie für die konsumierten Computerressourcen und nicht pro Token bezahlen. Dieser Ansatz entspricht der Art und Weise, wie Open-Source-KI-Modelle in der Regel auf AWS bewertet werden. Benutzer können ihre Deepseek -Implementierung mit der umarmenden Gesichtsplattform anpassen, die Unternehmen, die Skalierungen und Anpassungen benötigen, Flexibilität bietet.
- Die Kosten für das Ausführen von Deepseek-R1 in AWS hängen von den spezifischen Serverkonfigurationen und -nutzungsmustern ab. Beispielsweise berechnet AWS bis zu 124 US-Dollar pro Stunde für einen AI-optimierten Server, der bei kontinuierlicher Verwendung zu erheblichen monatlichen Kosten führen kann.
Azure -Preismodell:
- Azure bietet auch Zugriff auf Deepseek-R1, indem sie die verwendete zugrunde liegende Rechenleistung berechnet. Azure erfordert jedoch keine mietenden Server für Deepseek, was zu variablen Preisgestaltung führen kann, basierend darauf, wie effizient das Modell ausgeführt wird.
- Nach den jüngsten Aktualisierungen wird die Preisgestaltung von Azure für Deepseek-R1 nicht explizit in Standardpreisrechnern aufgeführt, und Benutzer werden empfohlen, das Verkaufs- oder Support-Team für detaillierte Preisinformationen zu kontaktieren.
- Einige Berichte deuten darauf hin, dass der API-Zugriff auf Deepseek-R1 mit geringen Kosten beginnen kann, z. B. 0,14 USD pro Million Tokens. Dies spiegelt jedoch möglicherweise nicht die Standardpreisstruktur für die Rechenressourcen von Azure wider.
Schlüsselunterschiede:
. Im Gegensatz zu einigen anderen Anbietern ist jedoch eine spezifische Preisgestaltung pro Erfreue nicht Standard auf diesen Plattformen.
- Anpassung und Flexibilität: AWS bietet mehr Flexibilität durch Integration mit dem Umarmungsgesicht für die Anpassung, was möglicherweise Unternehmen anspricht, die maßgeschneiderte KI -Lösungen benötigen.
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AWS und Azure Deepseek-R1 mit Schwerpunkt auf Kosteneffizienz anbieten.
Zitate:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-costpricingspeed
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-leepseek-r1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-ther-make-leepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs--aws-pricing-comparing-appplets-tapples-azure-aws-cvo-blg
[5] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/commentments/1id5179/r1_is_now_on_azure_ai_serverless_great_news_if/
[7] https://windowsforum.com/threads/deepseek-r1-the-afelable-ai---y-changer-on-azure-ways.351061/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/