Запуск DeepSeek-R1 на AWS и Azure включает в себя различные структуры затрат, в первую очередь потому, что обе платформы предлагают модель с помощью различных моделей ценообразования.
Модель ценообразования AWS:
- AWS позволяет пользователям получить доступ к DeepSeek-R1, оплачивая потребляемые вычислительные ресурсы, а не за токен. Этот подход согласуется с тем, как модели ИИ с открытым исходным кодом, как правило, оцениваются на AWS. Пользователи могут настроить свою реализацию DeepSeek, используя платформу обнимающего лица, которая обеспечивает гибкость для предприятий, нуждающихся в масштабе и настройке.
- Стоимость запуска DeepSeek-R1 на AWS будет зависеть от конкретных конфигураций сервера и шаблонов использования. Например, AWS взимает до 124 долл. США в час для AI-оптимизированного сервера, который может привести к значительным ежемесячным затратам, если они используются непрерывно.
Модель ценообразования в лазуре:
- Azure также обеспечивает доступ к DeepSeek-R1, заряжая базовую вычислительную мощность. Тем не менее, Azure не требует аренды выделенных серверов для DeepSeek, что может привести к переменным ценам в зависимости от того, насколько эффективно запускается модель.
- По состоянию на недавние обновления, цены Azure для DeepSeek-R1 явно не указаны в стандартных калькуляторах ценообразования, и пользователям рекомендуется связаться с командой по продажам или поддержке для получения подробной информации о ценах.
- Некоторые отчеты предполагают, что доступ к API к DeepSeek-R1 может начинаться по низкой стоимости, например, 0,14 долл. США на токены, хотя это может не отражать стандартную структуру ценообразования для вычислительных ресурсов Azure.
Ключевые различия:
- Структура ценообразования: как AWS, так и Azure заряда на основе вычислительных ресурсов, а не за токен для DeepSeek-R1. Тем не менее, конкретные ценообразование на заклинание не являются стандартными для этих платформ, в отличие от некоторых других поставщиков.
- Настройка и гибкость: AWS предлагает большую гибкость благодаря интеграции с обнимающими лицами для настройки, что может понравиться предприятиям, нуждающимся в индивидуальных решениях искусственного интеллекта.
-Эффективность затрат: DeepSeek-R1, как правило, позиционируется как экономическая альтернатива проприетарным моделям, но фактическая стоимость AWS и Azure в значительной степени зависит от того, как эффективно пользователи управляют своими облачными ресурсами.
Таким образом, хотя и AWS, и Azure предлагают DeepSeek-R1 с акцентом на эффективность затрат, фактические различия в стоимости в значительной степени зависят от того, как пользователи управляют своими облачными ресурсами и конкретными конфигурациями сервера, которые они выбирают.
Цитаты:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-ry-strived
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usge-of-deepseek-r1
[3.]
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws rain-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/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-value-chain/