AWS 및 Azure에서 DeepSeek-R1을 실행하려면 다른 비용 구조가 포함됩니다. 주로 두 플랫폼 모두 다른 가격 책정 모델을 통해 모델을 제공하기 때문입니다.
AWS 가격 책정 모델 :
-AWS를 통해 사용자는 토큰이 아닌 소비 된 컴퓨팅 리소스에 대한 비용을 지불하여 DeepSeek-R1에 액세스 할 수 있습니다. 이 접근법은 오픈 소스 AI 모델이 일반적으로 AWS에서 가격이 책정되는 방식과 일치합니다. 사용자는 Hugging Face 플랫폼을 사용하여 DeepSeek 구현을 사용자 정의 할 수 있으며, 이는 규모와 사용자 정의가 필요한 기업에게 유연성을 제공합니다.
-AWS에서 DeepSeek-R1을 실행하는 비용은 특정 서버 구성 및 사용 패턴에 따라 다릅니다. 예를 들어, AWS는 AI-AP 최적화 서버의 경우 시간당 최대 $ 124를 청구하며, 이는 지속적으로 사용하는 경우 상당한 월 비용으로 변환 할 수 있습니다.
Azure 가격 책정 모델 :
-Azure는 또한 사용 된 기본 컴퓨팅 전력을 충전하여 DeepSeek-R1에 대한 액세스를 제공합니다. 그러나 Azure는 DeepSeek에 대한 전용 서버를 임대 할 필요가 없으므로 모델이 얼마나 효율적으로 실행되는지에 따라 가변 가격을 이끌어 낼 수 있습니다.
- 최근 업데이트 기간 동안 DeepSeek-R1에 대한 Azure의 가격 책정은 표준 가격 계산기에 명시 적으로 나열되지 않으며 사용자에게 자세한 가격 정보는 판매 또는 지원 팀에 문의하는 것이 좋습니다.
- 일부 보고서에 따르면 DeepSeek-R1에 대한 API 액세스는 백만 달러당 $ 0.14와 같은 저렴한 비용으로 시작할 수 있지만 Azure의 컴퓨팅 리소스의 표준 가격 구조는 반영되지 않을 수 있습니다.
주요 차이점 :
- 가격 구조 : DeepSeek-R1의 토큰이 아닌 컴퓨팅 리소스를 기반으로 한 AWS 및 AZURE 충전. 그러나 다른 공급자와 달리 특정 플랫폼에서 특정 가격이 표준이 아닙니다.
- 사용자 정의 및 유연성 : AWS는 사용자 정의를위한 Hugging Face와의 통합을 통해 더 많은 유연성을 제공하며, 이는 맞춤형 AI 솔루션이 필요한 기업에 호소 할 수 있습니다.
-비용 효율성 : DeepSeek-R1은 일반적으로 독점 모델에 대한 비용 효율적인 대안으로 위치하지만 AWS 및 Azure의 실제 비용은 사용자가 클라우드 리소스를 얼마나 효율적으로 관리하는지에 크게 달려 있습니다.
요약하면 AWS와 Azure는 모두 비용 효율성에 중점을 둔 DeepSeek-R1을 제공하지만 실제 비용 차이는 사용자가 클라우드 리소스를 관리하는 방법과 선택한 특정 서버 구성에 달려 있습니다.
인용 :
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-cost-pricing-peed
[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-available-on-their-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws-pricing-comparing-ples-to-apples-azure-aws-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-cvo-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-affordable-ai-game-changer-en-azure-and-aws.351061/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/