При использовании DeepSeek-R1 на AWS или Azure существует несколько скрытых затрат и соображений, о которых организации должны знать:
скрытые затраты на AWS
1. Затраты на инфраструктуру: хотя сам DeepSeek-R1 не получает прямую плату за использование модели, пользователи платят за потребляемые вычислительные ресурсы. AWS взимает до 124 долл. США в час за AI-оптимизированный облачный сервер, который может составлять почти 90 000 долл. США в месяц для непрерывного использования [1] [2]. Эта стоимость значительно выше, чем доступ к моделям с помощью API, таких как Llama's Llama 3.1, которая стоит 3 доллара за 1 миллион токенов [1].
2. Затраты на хранение: для моделей, развернутых с использованием Import Amazon Bedrock Custom Model Import, существует ежемесячная стоимость хранения на пользовательскую модель. Например, если такая модель, как Deepseek-R1-Distill-Llama-8B, требует двух CMS, ежемесячная стоимость хранения составит приблизительно 3,90 долл. США [6].
3. Затраты на вывод: стоимость выполнения вывода на пользовательских моделях также варьируется в зависимости от моделей использования. Например, если модель DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B активна в течение одного часа в день, предполагаемая ежемесячная стоимость вывода может составлять около 282,60 долл. США [6].
скрытые затраты на Azure
1. Переменные цены: клиенты Microsoft Azure не нуждаются в специальных серверах для DeepSeek-R1, но они по-прежнему платят за базовую вычислительную мощность. Это приводит к переменным ценам в зависимости от того, насколько эффективно запускается модель [1] [2]. По состоянию на начало 2025 года использование DeepSeek-R1 на Azure, как сообщалось, было свободным, но с учетом ограничений по ставке, которые могут измениться [3].
2. Отсутствие документации по четкой ценообразовании: Поскольку DeepSeek-R1 еще не полностью интегрирована с калькуляторами ценообразования Azure, пользователи должны связаться с командой по продажам или поддержке для получения подробной информации о ценах [3]. Это отсутствие прозрачности может сделать бюджетное планирование сложным.
3. Соображения по соблюдению и безопасности: хотя не прямые затраты, развертывание моделей искусственного интеллекта, таких как DeepSeek-R1 на облачных платформах, требует тщательного рассмотрения соответствия и безопасности. Например, использование облачных сервисов в регионах с различными законами о конфиденциальности данных может добавить сложность и потенциальные затраты, связанные с обеспечением соответствия [5].
Общие скрытые затраты
1. Проблемы конфиденциальности и безопасности данных: если организации решили использовать DeepSeek-R1 через API ее материнской компании, который дешевле на 2,19 долл. США за миллион токенов, они должны учитывать конфиденциальность данных и риски безопасности. Рабочие нагрузки маршрутизации через китайские серверы могут подвергать конфиденциальные данные локальным правилам, что потенциально требует дополнительных мер соблюдения [1] [2].
2. Затраты на обучение и развертывание. Хотя затраты на обучение DeepSeek для модели R1 относительно низкие, фактические расходы, вероятно, включают значительные инвестиции в инфраструктуру, сборы данных и персонал, которые не полностью раскрыты [8]. Это может повлиять на долгосрочные эксплуатационные затраты и оценку эффективности.
Таким образом, хотя DeepSeek-R1 предлагает экономическую эффективность в обработке, общая стоимость использования его на AWS или Azure включает в себя плату за прокат инфраструктуры, потенциальные затраты на хранение и переменные цены в зависимости от эффективности использования. Кроме того, соображения соблюдения и безопасности могут добавить сложность и потенциальные расходы.
Цитаты:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-their-platforms.aspx
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-athers-make-deepseek-r1-ai-dalableable-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usge-of-deepseek-r1
[4] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-ry-speed
[5] https://www.findai.app/comparative-analysis-of-deepseek-model-deployment-costs-across-clat-platforms/
[6] https://repost.aws/questions/qu --hixrtfsasokh8gl-koga/pring-model-of-deepseek-r1-distill-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/