Korzystając z DeepSeek-R1 na AWS lub Azure, istnieje kilka ukrytych kosztów i rozważań, o których organizacje powinny być świadomi:
Ukryte koszty AWS
1. Koszty infrastruktury: Podczas gdy sam DeepSeek-R1 nie ponosi bezpośrednich opłat za użytkowanie modelu, użytkownicy płacą za spożywane zasoby obliczeniowe. AWS pobiera do 124 USD za godzinę za zoptymalizowany przez A AD Server w chmurze, który może wynosić prawie 90 000 USD miesięcznie za ciągłe użytkowanie [1] [2]. Koszt ten jest znacznie wyższy niż dostęp do modeli za pośrednictwem interfejsów API, takich jak Lama 3.1 Meta, która kosztuje 3 USD za 1 milion tokenów [1].
2. Koszty przechowywania: W przypadku modeli wdrożonych przy użyciu niestandardowego modelu modelu Amazon Bedrock import ma miesięczny koszt przechowywania na niestandardową jednostkę modelu. Na przykład, jeśli model taki jak DeepSeek-R1-Distill-Lama-8B wymaga dwóch CMU, miesięczny koszt przechowywania wyniósłby około 3,90 USD [6].
3. Koszty wnioskowania: Koszt uruchamiania wnioskowania na niestandardowych modelach różni się również w zależności od wzorców użytkowania. Na przykład, jeśli model DeepSeek-R1-Distill-Lama-8B jest aktywny przez godzinę dziennie, szacowany miesięczny koszt wnioskowania może wynosić około 282,60 USD [6].
Ukryte koszty Azure
1. Ceny zmienne: Klienci Microsoft Azure nie potrzebują dedykowanych serwerów dla DeepSeek-R1, ale nadal płacą za podstawową siłę obliczeniową. Prowadzi to do zmiennych cen w zależności od tego, jak skutecznie uruchamiany jest model [1] [2]. Na początku 2025 r. Zastosowanie Deepseek-R1 na platformie Azure było bezpłatne, ale podlegało limitom szybkości, co może się zmienić [3].
2. Brak wyraźnej dokumentacji cenowej: Ponieważ DeepSeek-R1 nie jest jeszcze w pełni zintegrowane z kalkulatorami cen Azure, użytkownicy muszą skontaktować się z zespołem sprzedaży lub wsparcia w celu uzyskania szczegółowych informacji o cenach [3]. Ten brak przejrzystości może sprawić, że planowanie budżetowe jest trudne.
3. Rozważania dotyczące zgodności i bezpieczeństwa: Chociaż nie jest to bezpośredni koszt, wdrażanie modeli AI, takich jak DeepSeek-R1 na platformach chmurowych, wymaga starannego rozważenia zgodności i bezpieczeństwa. Na przykład korzystanie z usług chmurowych w regionach o różnych przepisach dotyczących prywatności danych może zwiększyć złożoność i potencjalne koszty związane z zapewnieniem zgodności [5].
ogólne koszty ukryte
1. Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych: Jeśli organizacje zdecydują się korzystać z DeepSeek-R1 za pośrednictwem interfejsu API firmy macierzystej, co jest tańsze po 2,19 USD za milion tokenów, muszą rozważyć ryzyko dotyczące prywatności i bezpieczeństwa. Obciążenia routingowe za pośrednictwem chińskich serwerów mogą poddać poufne dane na lokalne przepisy, potencjalnie wymagając dodatkowych miar zgodności [1] [2].
2. Koszty szkolenia i wdrażania: Chociaż zgłaszane koszty szkolenia Deepseek dla modelu R1 są stosunkowo niskie, faktyczne wydatki prawdopodobnie obejmują znaczne inwestycje w infrastrukturę, pozyskiwanie danych i personel, które nie są w pełni ujawnione [8]. Może to wpływać na długoterminowe koszty operacyjne i oceny wydajności.
Podsumowując, podczas gdy DeepSeek-R1 oferuje efektywność kosztów przetwarzania, całkowity koszt korzystania z niego na AWS lub Azure obejmuje opłaty za wynajem infrastruktury, potencjalne koszty przechowywania i zmienne ceny w oparciu o wydajność użycia. Ponadto względy zgodności i bezpieczeństwa mogą zwiększyć złożoność i potencjalne wydatki.
Cytaty:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avaailable-on-their-platforms.aspx
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-licrosoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-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/deepseek-r1-cost procing-speed
[5] https://www.findai.app/comparative-analysis-of-deepseek-model-dployment-costs-across-bloud-platforms/
[6] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pring-model-of-deepseek-r1-distille-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/