Å kjøre DeepSeek-R1 på AWS og Azure involverer forskjellige kostnadsstrukturer, først og fremst fordi begge plattformene tilbyr modellen gjennom forskjellige prismodeller.
AWS -prismodellen:
- AWS lar brukere få tilgang til DeepSeek-R1 ved å betale for databehandlingsressursene, i stedet for per token. Denne tilnærmingen stemmer overens med hvordan Open Source AI-modeller vanligvis er priset på AWS. Brukere kan tilpasse implementeringen av DeepSeek ved hjelp av den klemte ansiktsplattformen, som gir fleksibilitet for bedrifter som trenger skala og tilpasning.
- Kostnadene for å kjøre DeepSeek-R1 på AWS vil avhenge av de spesifikke serverkonfigurasjonene og bruksmønstrene. For eksempel belaster AWS opp til $ 124 per time for en AI-optimalisert server, som kan føre til betydelige månedlige kostnader hvis de brukes kontinuerlig.
Azure prismodell:
- Azure gir også tilgang til DeepSeek-R1 ved å lade for den underliggende datakraften som brukes. Azure krever imidlertid ikke leie av dedikerte servere for DeepSeek, noe som kan føre til variabel priser basert på hvor effektivt modellen kjøres.
- Fra de siste oppdateringene er Azures priser for DeepSeek-R1 ikke eksplisitt oppført i standardpriser for kalkulatorer, og brukerne anbefales å kontakte salgs- eller støtteteamet for detaljert prisinformasjon.
- Noen rapporter antyder at API-tilgang til DeepSeek-R1 kan starte til en lav pris, for eksempel $ 0,14 per million symboler, selv om dette kanskje ikke gjenspeiler standardprisstrukturen for Azures databehandlingsressurser.
Nøkkelforskjeller:
- Prisstruktur: Både AWS og Azure Charge basert på beregningsressurser i stedet for Per Token for DeepSeek-R1. Imidlertid er spesifikke priser per-token ikke standard på disse plattformene, i motsetning til noen andre leverandører.
- Tilpasning og fleksibilitet: AWS gir mer fleksibilitet gjennom integrasjon med klemmer ansikt for tilpasning, noe som kan appellere til bedrifter som trenger skreddersydde AI -løsninger.
-Kostnadseffektivitet: DeepSeek-R1 er generelt posisjonert som et kostnadseffektivt alternativ til proprietære modeller, men den faktiske kostnaden på AWS og Azure avhenger sterkt av hvor effektivt brukere administrerer skyressursene sine.
Oppsummert, mens både AWS og Azure tilbyr DeepSeek-R1 med fokus på kostnadseffektivitet, vil de faktiske kostnadsforskjellene i stor grad avhenge av hvordan brukere administrerer skyressursene og de spesifikke serverkonfigurasjonene de velger.
Sitasjoner:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-speed
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-depseek-r1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-asso-make-depseek-r1-ai-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-and-aws.351061/
[8] https://www.byteplus.com/no/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/