AWS ve Azure'da Deepseek-R1'i çalıştırmak farklı maliyet yapıları içerir, çünkü öncelikle her iki platform da modeli farklı fiyatlandırma modelleri aracılığıyla sunar.
AWS Fiyatlandırma Modeli:
- AWS, kullanıcıların jeton yerine tüketilen bilgi işlem kaynaklarını ödeyerek Deepseek-R1'e erişmesine izin verir. Bu yaklaşım, açık kaynaklı AI modellerinin tipik olarak AWS'de nasıl fiyatlandırıldığı ile uyumludur. Kullanıcılar, ölçek ve özelleştirmeye ihtiyaç duyan işletmeler için esneklik sağlayan Hugging Face platformunu kullanarak Deepseek uygulamalarını özelleştirebilir.
- AWS'de Deepseek-R1 çalıştırmanın maliyeti belirli sunucu yapılandırmalarına ve kullanım modellerine bağlı olacaktır. Örneğin, AWS, AI-optimize edilmiş bir sunucu için saatte 124 dolara kadar ücret alır ve bu da sürekli kullanılırsa önemli aylık maliyetlere dönüşebilir.
Azure Fiyatlandırma Modeli:
- Azure ayrıca, kullanılan altta yatan bilgi işlem gücü için şarj ederek Deepseek-R1'e erişim sağlar. Bununla birlikte, Azure, Deepseek için özel sunucuların kiralanmasını gerektirmez, bu da modelin ne kadar verimli bir şekilde çalıştırıldığına bağlı olarak değişken fiyatlandırmaya yol açabilir.
- Son güncellemelerden itibaren, Azure'un Deepseek-R1 için fiyatlandırması standart fiyatlandırma hesap makinelerinde açıkça listelenmez ve kullanıcılara ayrıntılı fiyatlandırma bilgileri için satış veya destek ekibiyle iletişim kurmaları önerilir.
- Bazı raporlar, Deepseek-R1'e API erişiminin milyon jeton başına 0,14 $ gibi düşük bir maliyetle başlayabileceğini göstermektedir, ancak bu Azure'un bilgi işlem kaynakları için standart fiyatlandırma yapısını yansıtmayabilir.
Anahtar farklılıklar:
- Fiyatlandırma Yapısı: Deepseek-R1 için jeton yerine bilgi işlem kaynaklarına dayalı AWS ve Azure şarjı. Bununla birlikte, diğer bazı sağlayıcıların aksine, bu platformlarda özel fiyatlandırma standart değildir.
- Özelleştirme ve esneklik: AWS, özelleştirme için Hugging Face ile entegrasyon yoluyla daha fazla esneklik sunar, bu da özel AI çözümlerine ihtiyaç duyan işletmelere hitap edebilir.
-Maliyet verimliliği: Deepseek-R1 genellikle tescilli modellere uygun maliyetli bir alternatif olarak konumlandırılmıştır, ancak AWS ve Azure üzerindeki gerçek maliyet, kullanıcıların bulut kaynaklarını ne kadar verimli bir şekilde yönettiğine bağlıdır.
Özetle, hem AWS hem de Azure, maliyet verimliliğine odaklanan Deepseek-R1'i sunarken, gerçek maliyet farklılıkları büyük ölçüde kullanıcıların bulut kaynaklarını ve seçtikleri belirli sunucu yapılandırmalarını nasıl yönetmelerine bağlı olacaktır.
Alıntılar:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pring-speed
[2] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-usage-of-teepseek-r1
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[4] https://bluexp.netapp.com/blog/azure-vs-aws-pring-comparing-apples-to-apples-asure-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-afordable-ai-gamger-on-saure-and-wews.351061/
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/385527
[9] https://iot-analytics.com/winners-losers-generatif-i-value-chain/