Όταν χρησιμοποιείτε το Deepseek-R1 σε AWS ή Azure, υπάρχουν πολλά κρυμμένα έξοδα και εκτιμήσεις που πρέπει να γνωρίζουν οι οργανισμοί:
Κρυμμένο κόστος για το AWS
1. Το AWS χρεώνει έως και $ 124 ανά ώρα για έναν βελτιστοποιημένο cloud διακομιστή AI, ο οποίος μπορεί να ανέρχεται σε περίπου 90.000 δολάρια το μήνα για συνεχή χρήση [1] [2]. Το κόστος αυτό είναι σημαντικά υψηλότερο από τα μοντέλα πρόσβασης μέσω API, όπως το LLAMA 3.1 της Meta, το οποίο κοστίζει 3 δολάρια ανά 1 εκατομμύριο μάρκες [1].
2. Κόστος αποθήκευσης: Για τα μοντέλα που αναπτύσσονται με τη χρήση της εισαγωγής μοντέλου Amazon Bedrock, υπάρχει ένα μηνιαίο κόστος αποθήκευσης ανά προσαρμοσμένο μοντέλο μονάδας. Για παράδειγμα, εάν ένα μοντέλο όπως το Deepseek-R1-Distill-LLAMA-8B απαιτεί δύο CMUs, το μηνιαίο κόστος αποθήκευσης θα ήταν περίπου 3,90 δολάρια [6].
3. Κόστος συμπερασμάτων: Το κόστος λειτουργίας των συμπερασμάτων σε προσαρμοσμένα μοντέλα ποικίλλει επίσης με βάση τα πρότυπα χρήσης. Για παράδειγμα, εάν ένα μοντέλο Deepseek-R1-Distill-LLAMA-8B είναι ενεργό για μία ώρα την ημέρα, το εκτιμώμενο μηνιαίο κόστος συμπερασμάτων θα μπορούσε να είναι περίπου 282,60 δολάρια [6].
Κρυμμένο κόστος στο Azure
1. Μεταβλητή τιμολόγηση: Οι πελάτες της Microsoft Azure δεν χρειάζονται αποκλειστικούς διακομιστές για το Deepseek-R1, αλλά εξακολουθούν να πληρώνουν για την υποκείμενη υπολογιστική ισχύ. Αυτό οδηγεί σε μεταβλητή τιμολόγηση ανάλογα με το πόσο αποτελεσματικά εκτελείται το μοντέλο [1] [2]. Από τις αρχές του 2025, η χρήση Deepseek-R1 στην Azure αναφέρθηκε ότι είναι ελεύθερη, αλλά υπόκειται σε όρια επιτοκίων, τα οποία μπορεί να αλλάξουν [3].
2. Έλλειψη σαφούς τεκμηρίωσης τιμολόγησης: Δεδομένου ότι η DeepSeeek-R1 δεν είναι ακόμη πλήρως ενσωματωμένη στους υπολογιστές τιμολόγησης της Azure, οι χρήστες πρέπει να επικοινωνήσουν με την ομάδα πωλήσεων ή υποστήριξης για λεπτομερείς πληροφορίες τιμολόγησης [3]. Αυτή η έλλειψη διαφάνειας μπορεί να κάνει τον προϋπολογισμό σχεδιασμό προκλητικό.
3. Συμμόρφωση και ασφάλεια των εκτιμήσεων: Αν και δεν είναι άμεσο κόστος, η ανάπτυξη μοντέλων AI όπως το DeepSeek-R1 στις πλατφόρμες cloud απαιτεί προσεκτική εξέταση της συμμόρφωσης και της ασφάλειας. Για παράδειγμα, η χρήση υπηρεσιών cloud σε περιοχές με διαφορετικούς νόμους περί ιδιωτικότητας δεδομένων μπορεί να προσθέσει πολυπλοκότητα και πιθανό κόστος που σχετίζεται με τη διασφάλιση της συμμόρφωσης [5].
Γενικά Κρυμμένα Κόστος
1. Οι ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής και την ασφάλεια των δεδομένων: Εάν οι οργανισμοί επιλέξουν να χρησιμοποιήσουν το DeepSeeek-R1 μέσω του API της μητρικής εταιρείας, το οποίο είναι φθηνότερο σε 2,19 δολάρια ανά εκατομμύριο μάρκες, πρέπει να εξετάσει τους κινδύνους για την προστασία της ιδιωτικής ζωής και την ασφάλεια των δεδομένων. Ο φόρτος εργασίας δρομολόγησης μέσω κινεζικών διακομιστών μπορεί να υποβάλει ευαίσθητα δεδομένα σε τοπικούς κανονισμούς, ενδεχομένως απαιτώντας πρόσθετα μέτρα συμμόρφωσης [1] [2].
2. Τα έξοδα κατάρτισης και ανάπτυξης: Ενώ το αναφερόμενο κόστος κατάρτισης του DeepSeeek για το μοντέλο R1 είναι σχετικά χαμηλό, οι πραγματικές δαπάνες πιθανόν να περιλαμβάνουν σημαντικές επενδύσεις σε υποδομές, απόκτηση δεδομένων και προσωπικό, οι οποίες δεν αποκαλύπτονται πλήρως [8]. Αυτό μπορεί να επηρεάσει το μακροπρόθεσμο λειτουργικό κόστος και τις αξιολογήσεις αποτελεσματικότητας.
Συνοπτικά, ενώ το DeepSeeek-R1 προσφέρει την αποδοτικότητα του κόστους στην επεξεργασία, το συνολικό κόστος της χρήσης του σε AWS ή Azure περιλαμβάνει τέλη ενοικίασης υποδομών, πιθανό κόστος αποθήκευσης και μεταβλητή τιμολόγηση με βάση την αποτελεσματικότητα της χρήσης. Επιπλέον, οι εκτιμήσεις συμμόρφωσης και ασφάλειας μπορούν να προσθέσουν πολυπλοκότητα και πιθανές δαπάνες.
Αναφορές:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-vailable-on-platforms.aspx?admgarea=news
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-deepseek-r1
[4] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseeek-r1-cost-peed-speed
[5] https://www.findai.app/comparative-analysis-of-deepseek-model-deployment-costs-across-cloud-platforms/
[6] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import-import
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/