Запуск DeepSeek-R1 на AWS та Azure включає різні структури витрат, насамперед тому, що обидві платформи пропонують модель за допомогою різних моделей ціноутворення.
Модель ціноутворення AWS:
- AWS дозволяє користувачам отримувати доступ до DeepSeek-R1, оплачуючи споживані обчислювальні ресурси, а не за токен. Цей підхід узгоджується з тим, наскільки моделі AI з відкритим кодом, як правило, цінують на AWS. Користувачі можуть налаштувати свою реалізацію DeepSeek за допомогою платформи Hunging Face, яка забезпечує гнучкість для підприємств, що потребують масштабу та налаштування.
- Вартість запуску DeepSeek-R1 на AWS залежатиме від конкретних конфігурацій сервера та моделей використання. Наприклад, AWS стягує до 124 доларів на годину за оптимізований AI-сервер, який може перетворюватися на значні щомісячні витрати, якщо вони використовуються постійно.
Модель ціноутворення Azure:
- Azure також забезпечує доступ до DeepSeek-R1, заряджаючи основну обчислювальну потужність. Однак Azure не вимагає оренди виділених серверів для DeepSeek, що може призвести до змінних цін на основі того, наскільки ефективно працює модель.
- Станом на останніми оновленнями, ціноутворення Azure для DeepSeek-R1 не є чітко перерахованим у стандартних калькуляторах цін, і користувачам рекомендується звернутися до групи продажів чи підтримки для детальної інформації про ціни.
.
Ключові відмінності:
- Структура цін: І AWS, і Azure Charge на основі обчислювальних ресурсів, а не на знак DeepSeek-R1. Однак конкретні ціноутворення за податування не є стандартними для цих платформ, на відміну від деяких інших постачальників.
- Налаштування та гнучкість: AWS пропонує більшу гнучкість завдяки інтеграції з обіймом обличчям для налаштування, що може сподобатися підприємствам, які потребують індивідуальних рішень AI.
-Ефективність витрат: DeepSeek-R1, як правило, розміщується як економічно ефективна альтернатива власним моделям, але фактична вартість AWS та Azure сильно залежить від того, наскільки ефективно користувачі керують своїми хмарними ресурсами.
Підсумовуючи це, хоча і AWS, і Azure пропонують DeepSeek-R1 з акцентом на ефективність витрат, фактичні відмінності у витратах значною мірою залежать від того, як користувачі керують своїми хмарними ресурсами та конкретними конфігураціями сервера, які вони обрали.
Цитати:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-ціни-speed
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-deepseek-r1
.
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws-ціни
[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/