Når du bruger DeepSeek-R1 på AWS eller Azure, er der flere skjulte omkostninger og overvejelser, som organisationer skal være opmærksomme på:
skjulte omkostninger på AWS
1. Infrastrukturomkostninger: Mens DeepSeek-R1 i sig selv ikke pådrager sig direkte modelforbrugsgebyrer, betaler brugerne for de forbrugte computerressourcer. AWS opkræver op til $ 124 per time for en AI-optimeret cloud-server, der kan udgøre næsten $ 90.000 pr. Måned for kontinuerlig brug [1] [2]. Disse omkostninger er betydeligt højere end at få adgang til modeller via API'er, såsom Metas LLAMA 3.1, som koster $ 3 pr. 1 million tokens [1].
2. Opbevaringsomkostninger: For modeller, der er implementeret ved hjælp af Amazon Bedrock Custom Model Import, er der en månedlig opbevaringsomkostning pr. Brugerdefineret modelenhed. For eksempel, hvis en model som DeepSeek-R1-Distill-LLAMA-8B kræver to CMU'er, ville de månedlige lageromkostninger være ca. $ 3,90 [6].
3. Inferensomkostninger: Omkostningerne ved at køre inferens på brugerdefinerede modeller varierer også baseret på brugsmønstre. For eksempel, hvis en Deepseek-R1-Distill-LLAMA-8B-model er aktiv i en time om dagen, kan de estimerede månedlige inferensomkostninger være omkring $ 282,60 [6].
Skjulte omkostninger på Azure
1. variabel prisfastsættelse: Microsoft Azure-kunder har ikke brug for dedikerede servere til DeepSeek-R1, men de betaler stadig for den underliggende computerkraft. Dette fører til variabel prisfastsættelse afhængigt af hvor effektivt modellen køres [1] [2]. Fra begyndelsen af 2025 blev DeepSeek-R1-brug på Azure rapporteret at være fri, men underlagt hastighedsgrænser, som kan ændre sig [3].
2. Mangel på klar prisdokumentation: Da DeepSeek-R1 endnu ikke er fuldt integreret med Azures prisberegner, skal brugerne kontakte salgs- eller supportteamet for detaljerede prisoplysninger [3]. Denne mangel på gennemsigtighed kan gøre budgetplanlægning udfordrende.
3. overholdelse og sikkerhedshensyn: Selvom det ikke er en direkte omkostning, kræver det at implementere AI-modeller som DeepSeek-R1 på skyplatforme omhyggelig overvejelse af overholdelse og sikkerhed. For eksempel kan brug af cloud -tjenester i regioner med forskellige love om privatlivets fred tilføjet kompleksitet og potentielle omkostninger i forbindelse med at sikre overholdelse [5].
Generelle skjulte omkostninger
1. Databeskyttelse og sikkerhedsmæssige bekymringer: Hvis organisationer vælger at bruge DeepSeek-R1 via sit moderselskabs API, som er billigere til $ 2,19 pr. Million tokens, skal de overveje databeskyttelse og sikkerhedsrisici. Routing arbejdsbelastninger gennem kinesiske servere kan udsætte følsomme data til lokale regler, hvilket potentielt kræver yderligere overholdelsesforanstaltninger [1] [2].
2. Uddannelse og implementeringsomkostninger: Mens Deepseeks rapporterede uddannelsesomkostninger til R1 -modellen er relativt lave, inkluderer de faktiske udgifter sandsynligvis betydelige investeringer i infrastruktur, dataindsamling og personale, som ikke er fuldt ud afsløret [8]. Dette kan påvirke langsigtede driftsomkostninger og effektivitetsevalueringer.
Sammenfattende, mens DeepSeek-R1 tilbyder omkostningseffektivitet i behandlingen, inkluderer de samlede omkostninger ved at bruge det på AWS eller Azure infrastrukturudlejningsgebyrer, potentielle lagringsomkostninger og variabel prisfastsættelse baseret på brugseffektivitet. Derudover kan overholdelse og sikkerhedshensyn tilføje kompleksitet og potentielle udgifter.
Citater:
)
)
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-deepseek-r1
[4] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-hastighed
)
)
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/