Uruchomienie Deepseek-R1 na AWS i Azure obejmuje różne struktury kosztów, przede wszystkim dlatego, że obie platformy oferują model poprzez różne modele cenowe.
Model cen AWS:
- AWS pozwala użytkownikom uzyskać dostęp do DeepSeek-R1, płacąc za spożywane zasoby obliczeniowe, a nie na token. Takie podejście jest zgodne z tym, w jaki sposób modele AI open source są zwykle wycenione na AWS. Użytkownicy mogą dostosować implementację DeepSeek za pomocą platformy Hugging Face, która zapewnia elastyczność przedsiębiorstwom wymagającym skali i dostosowywania.
- Koszt uruchomienia DeepSeek-R1 w AWS zależeć od konkretnych konfiguracji serwera i wzorców użytkowania. Na przykład AWS pobiera do 124 USD za godzinę za serwer zoptymalizowany przez A AD, który może przełożyć się na znaczne koszty miesięczne, jeśli są używane w sposób ciągły.
Model wyceny Azure:
- Azure zapewnia również dostęp do DeepSeek-R1 poprzez ładowanie podstawowej mocy obliczeniowej. Jednak Azure nie wymaga wynajmu dedykowanych serwerów dla DeepSeek, co może prowadzić do zmiennych cen w oparciu o to, jak skutecznie uruchamiany jest model.
- Od najnowszych aktualizacji ceny Azure za DeepSeek-R1 nie są wyraźnie wymienione w standardowych kalkulatorach cenowych, a użytkownikom zaleca się skontaktowanie się z zespołem sprzedaży lub wsparcia w celu uzyskania szczegółowych informacji o cenach.
- Niektóre raporty sugerują, że dostęp API do DeepSeek-R1 może zacząć się przy niskim koszcie, na przykład 0,14 USD za milion tokenów, choć może to nie odzwierciedlać standardowej struktury wyceny zasobów obliczeniowych Azure.
Kluczowe różnice:
- Struktura cen: zarówno AWS, jak i Azure Opłata oparta na zasobach obliczeniowych, a nie na token dla Deepseek-R1. Jednak konkretne ceny na token nie są standardowe na tych platformach, w przeciwieństwie do niektórych innych dostawców.
- Dostosowywanie i elastyczność: AWS oferuje większą elastyczność poprzez integrację z przytulaniem twarzy w celu dostosowywania, co może spodobać się przedsiębiorstwom potrzebującym dostosowanych rozwiązań AI.
-Wydajność kosztowa: DeepSeek-R1 jest ogólnie ustawiony jako opłacalna alternatywa dla zastrzeżonych modeli, ale faktyczny koszt AWS i Azure zależy w dużej mierze od tego, jak wydajni użytkownicy zarządzają zasobami w chmurze.
Podsumowując, podczas gdy zarówno AWS, jak i Azure oferują DeepSeek-R1, koncentrując się na efektywności kosztowej, rzeczywiste różnice kosztów będą w dużej mierze zależą od tego, w jaki sposób użytkownicy zarządzają swoimi zasobami w chmurze i wybranych przez nich konfiguracji serwera.
Cytaty:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost procing-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-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaailable-on-their-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws-pring-comparing-apples-to-apples-azure-aws-cvo-blg
[5] https://artififialanalysis.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/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/