La gestione di DeepSeek-R1 su AWS e Azure comporta diverse strutture di costo, principalmente perché entrambe le piattaforme offrono il modello attraverso diversi modelli di prezzi.
Modello di prezzi AWS:
- AWS consente agli utenti di accedere a DeepSeek-R1 pagando le risorse di elaborazione consumate, piuttosto che per token. Questo approccio si allinea a come i modelli di intelligenza artificiale open source hanno in genere un prezzo su AWS. Gli utenti possono personalizzare la propria implementazione DeepSeek utilizzando la piattaforma Face Huging, che offre flessibilità per le aziende che necessitano di scala e personalizzazione.
- Il costo di eseguire DeepSeek-R1 su AWS dipenderebbe dalle configurazioni specifiche del server e dai modelli di utilizzo. Ad esempio, AWS addebita fino a $ 124 all'ora per un server ottimizzato Ai, che può tradursi in costi mensili significativi se utilizzati continuamente.
Modello di prezzi di Azure:
- Azure fornisce anche accesso a DeepSeek-R1 caricando per la potenza di calcolo sottostante utilizzata. Tuttavia, Azure non richiede noleggio server dedicati per DeepSeek, il che può portare a prezzi variabili in base a quanto efficiente viene eseguito il modello.
- A partire da recenti aggiornamenti, i prezzi di Azure per DeepSeek-R1 non sono esplicitamente elencati nei calcolatori dei prezzi standard e gli utenti sono consigliati di contattare il team di vendita o supporto per informazioni dettagliate sui prezzi.
- Alcuni rapporti suggeriscono che l'accesso dell'API a DeepSeek-R1 può iniziare a un costo basso, come $ 0,14 per milione di token, sebbene ciò potrebbe non riflettere la struttura dei prezzi standard per le risorse informatiche di Azure.
Differenze chiave:
- Struttura dei prezzi: sia AWS che Azure si basano sulla base delle risorse di calcolo piuttosto che per token per DeepSeek-R1. Tuttavia, i prezzi specifici per il torre non sono standard su queste piattaforme, a differenza di altri provider.
- Personalizzazione e flessibilità: AWS offre una maggiore flessibilità attraverso l'integrazione con il volto abbracciato per la personalizzazione, che potrebbe fare appello alle imprese che necessitano di soluzioni AI su misura.
-Efficienza dei costi: DeepSeek-R1 è generalmente posizionato come un'alternativa economica ai modelli proprietari, ma il costo effettivo su AWS e Azure dipende fortemente da quanto gli utenti gestiscano le proprie risorse cloud.
In sintesi, mentre sia AWS che Azure offrono DeepSeek-R1 con particolare attenzione all'efficienza dei costi, le differenze di costo effettive dipenderanno in gran parte da come gli utenti gestiscono le proprie risorse cloud e dalle specifiche configurazioni del server che scelgono.
Citazioni:
[1] https://promppt.16x.engineer/blog/deepseek-cost-cost-pricing-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-oi-model-available-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-azure-ands.351061/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/