A execução do Deepseek-R1 na AWS e o Azure envolve diferentes estruturas de custos, principalmente porque ambas as plataformas oferecem o modelo por meio de diferentes modelos de preços.
Modelo de preços da AWS:
- A AWS permite que os usuários acessem o DeepSeek-R1 pagando pelos recursos de computação consumidos, em vez de por token. Essa abordagem se alinha com a forma como os modelos de IA de código aberto geralmente têm preços na AWS. Os usuários podem personalizar sua implementação Deepseek usando a plataforma Face Hugging, que fornece flexibilidade para as empresas que precisam de escala e personalização.
- O custo da execução do Deepseek-R1 na AWS dependeria das configurações específicas do servidor e dos padrões de uso. Por exemplo, a AWS cobra até US $ 124 por hora por um servidor otimizado da AI, que pode se traduzir em custos mensais significativos se usado continuamente.
Modelo de preços do Azure:
- O Azure também fornece acesso ao DeepSeek-R1, cobrando o poder de computação subjacente usado. No entanto, o Azure não requer aluguel de servidores dedicados para a Deepseek, o que pode levar a preços variáveis com base na eficiência do modelo.
- A partir de atualizações recentes, os preços do Azure para Deepseek-R1 não estão explicitamente listados em calculadoras de preços padrão, e os usuários são aconselhados a entrar em contato com a equipe de vendas ou suporte para obter informações detalhadas sobre preços.
- Alguns relatórios sugerem que o acesso da API ao Deepseek-R1 pode começar a um custo baixo, como US $ 0,14 por milhão de tokens, embora isso possa não refletir a estrutura de preços padrão para os recursos de computação do Azure.
DIFERENCIES PRINCIPAIS:
- Estrutura de preços: Tanto a AWS quanto o Azure cobram com base nos recursos de computação, em vez de por token para o Deepseek-R1. No entanto, preços específicos por toque não é padrão nessas plataformas, diferentemente de alguns outros fornecedores.
- Personalização e flexibilidade: a AWS oferece mais flexibilidade através da integração com o Hugging Face para a personalização, o que pode atrair empresas que precisam de soluções de IA personalizadas.
-Eficiência de custos: o Deepseek-R1 é geralmente posicionado como uma alternativa econômica aos modelos proprietários, mas o custo real da AWS e do Azure depende fortemente da eficiência dos usuários que gerenciam seus recursos em nuvem.
Em resumo, embora o AWS e o Azure ofereçam Deepseek-R1 com foco na eficiência de custos, as diferenças de custo reais dependerão amplamente de como os usuários gerenciam seus recursos em nuvem e as configurações específicas do servidor que escolherem.
Citações:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-precing-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-ai-model-avilable on their-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws-pricing-comparing-apple-to-aples-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-afordable-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/