Ejecutar Deepseek-R1 en AWS y Azure implica diferentes estructuras de costos, principalmente porque ambas plataformas ofrecen el modelo a través de diferentes modelos de precios.
Modelo de precios de AWS:
- AWS permite a los usuarios acceder a Deepseek-R1 pagando los recursos informáticos consumidos, en lugar de por token. Este enfoque se alinea con la forma en que los modelos de IA de código abierto suelen tener un precio en AWS. Los usuarios pueden personalizar su implementación de Deepseek utilizando la plataforma Face Hugging, que proporciona flexibilidad para las empresas que necesitan escala y personalización.
- El costo de ejecutar Deepseek-R1 en AWS dependería de las configuraciones específicas del servidor y los patrones de uso. Por ejemplo, AWS cobra hasta $ 124 por hora por un servidor optimizado AI-AI, que puede traducirse en costos mensuales significativos si se usa continuamente.
Modelo de precios azules:
- Azure también proporciona acceso a Deepseek-R1 cargando por la potencia informática subyacente utilizada. Sin embargo, Azure no requiere alquilar servidores dedicados para Deepseek, lo que puede conducir a precios variables en función de cuán eficientemente se ejecuta el modelo.
- A partir de las actualizaciones recientes, los precios de Azure para Deepseek-R1 no se enumeran explícitamente en las calculadoras de precios estándar, y se recomienda a los usuarios que se comuniquen con el equipo de ventas o de soporte para obtener información detallada de precios.
- Algunos informes sugieren que el acceso de API a Deepseek-R1 puede comenzar a un bajo costo, como $ 0.14 por millón de tokens, aunque esto puede no reflejar la estructura de precios estándar para los recursos informáticos de Azure.
Diferencias clave:
- Estructura de precios: la carga de AWS y Azure basada en recursos informáticos en lugar de por token para Deepseek-R1. Sin embargo, el precio específico por token no es estándar en estas plataformas, a diferencia de otros proveedores.
- Personalización y flexibilidad: AWS ofrece más flexibilidad a través de la integración con abrazos para la personalización, lo que podría atraer a las empresas que necesitan soluciones de IA personalizadas.
-COSTICIENCIA DE LA COMO: Deepseek-R1 generalmente se posiciona como una alternativa rentable a los modelos propietarios, pero el costo real en AWS y Azure depende en gran medida de cuán eficientemente los usuarios administran sus recursos en la nube.
En resumen, si bien tanto AWS como Azure ofrecen Deepseek-R1 con un enfoque en la eficiencia de rentabilidad, las diferencias de costo reales dependerán en gran medida de cómo los usuarios administran sus recursos en la nube y las configuraciones específicas del servidor que eligen.
Citas:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-price-speed-sped
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-ofdeepseek-r1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-oters-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-ws-picing-comparing-apple-to-apple-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-hain/