Rularea Deepseek-R1 pe AWS și Azure implică diferite structuri de costuri, în principal pentru că ambele platforme oferă modelul prin diferite modele de prețuri.
Modelul de prețuri AWS:
- AWS permite utilizatorilor să acceseze DeepSeek-R1, plătind resursele de calcul consumate, mai degrabă decât pe jeton. Această abordare se aliniază cu modul în care modelele AI open-source au un preț de obicei pe AWS. Utilizatorii își pot personaliza implementarea DeepSeek folosind platforma Hugging Face, care oferă flexibilitate întreprinderilor care au nevoie de scară și personalizare.
- Costul rulării Deepseek-R1 pe AWS ar depinde de configurațiile specifice ale serverului și de modelele de utilizare. De exemplu, AWS percepe până la 124 USD pe oră pentru un server optimizat AI, care se poate traduce la costuri lunare semnificative dacă este utilizat continuu.
Model de prețuri Azure:
- Azure oferă, de asemenea, acces la DeepSeek-R1 prin încărcarea pentru puterea de calcul subiacentă utilizată. Cu toate acestea, Azure nu necesită închirierea de servere dedicate pentru Deepseek, ceea ce poate duce la prețuri variabile pe baza cât de eficient este rulat modelul.
- În ceea ce privește actualizările recente, prețurile Azure pentru DeepSeek-R1 nu sunt listate în mod explicit în calculatoarele standard de prețuri, iar utilizatorii sunt sfătuiți să contacteze echipa de vânzări sau asistență pentru informații detaliate despre prețuri.
- Unele rapoarte sugerează că accesul API la DeepSeek-R1 poate începe cu un cost redus, cum ar fi 0,14 USD pe milion de jetoane, deși acest lucru nu poate reflecta structura standard de prețuri pentru resursele de calcul ale Azure.
Diferențe cheie:
- Structura prețurilor: Atât AWS, cât și Azure Charge bazate pe resurse de calcul, mai degrabă decât pe Token pentru DeepSeek-R1. Cu toate acestea, prețurile specifice per-token nu sunt standard pe aceste platforme, spre deosebire de alți furnizori.
- Personalizare și flexibilitate: AWS oferă mai multă flexibilitate prin integrarea cu o față îmbrățișată pentru personalizare, ceea ce ar putea atrage întreprinderile care au nevoie de soluții AI personalizate.
-Eficiența costurilor: Deepseek-R1 este în general poziționat ca o alternativă eficientă din punct de vedere al costurilor la modelele proprii, dar costul real pentru AWS și Azure depinde foarte mult de cât de eficient utilizatorii își gestionează resursele cloud.
În rezumat, în timp ce AWS și Azure oferă DeepSeek-R1, cu accent pe eficiența costurilor, diferențele reale de costuri vor depinde în mare măsură de modul în care utilizatorii își gestionează resursele cloud și de configurațiile specifice ale serverului pe care le aleg.
Citări:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-preț-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-eepseek-r1-ai-model-adable-on-their-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws-preț-bempering-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/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-AI-Value-Nain/