Att köra Deepseek-R1 på AWS och Azure involverar olika kostnadsstrukturer, främst för att båda plattformarna erbjuder modellen genom olika prissättningsmodeller.
AWS -prissättningsmodell:
- AWS tillåter användare att komma åt Deepseek-R1 genom att betala för de datorresurser som konsumeras, snarare än per symbol. Detta tillvägagångssätt överensstämmer med hur öppen källkodsmodeller vanligtvis prissätts på AWS. Användare kan anpassa sin Deepseek -implementering med hjälp av den kramande ansiktsplattformen, som ger flexibilitet för företag som behöver skala och anpassning.
- Kostnaden för att köra Deepseek-R1 på AWS beror på de specifika serverkonfigurationerna och användningsmönstren. Till exempel debiterar AWS upp till $ 124 per timme för en AI-optimerad server, som kan översätta till betydande månatliga kostnader om de används kontinuerligt.
Azure Pricing Model:
- Azure ger också tillgång till Deepseek-R1 genom att ladda för den underliggande datorkraften som används. Azure kräver emellertid inte hyra dedikerade servrar för Deepseek, vilket kan leda till variabel prissättning baserat på hur effektivt modellen körs.
- Från de senaste uppdateringarna listas Azures prissättning för Deepseek-R1 inte uttryckligen i standardprisberäknare, och användare uppmanas att kontakta försäljnings- eller supportteamet för detaljerad prisinformation.
- Vissa rapporter tyder på att API-åtkomst till Deepseek-R1 kan börja till en låg kostnad, till exempel 0,14 dollar per miljon tokens, även om detta kanske inte återspeglar standardprisstrukturen för Azures datorresurser.
Viktiga skillnader:
- Prissättningsstruktur: Både AWS och Azure-laddning baserad på datorresurser snarare än per token för Deepseek-R1. Emellertid är specifika prissättning per talen inte standard på dessa plattformar, till skillnad från vissa andra leverantörer.
- Anpassning och flexibilitet: AWS erbjuder mer flexibilitet genom integration med kram ansikte för anpassning, vilket kan tilltala företag som behöver skräddarsydda AI -lösningar.
-Kostnadseffektivitet: Deepseek-R1 är vanligtvis placerad som ett kostnadseffektivt alternativ till proprietära modeller, men den faktiska kostnaden för AWS och Azure beror starkt på hur effektivt användare hanterar sina molnresurser.
Sammanfattningsvis, medan både AWS och Azure erbjuder Deepseek-R1 med fokus på kostnadseffektivitet, kommer de faktiska kostnadsskillnaderna till stor del att bero på hur användare hanterar sina molnresurser och de specifika serverkonfigurationerna de väljer.
Citeringar:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-speed
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-deepseek-r1
]
]
[5] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
]
]
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generative-ai-alue-chain/