När du använder Deepseek-R1 på AWS eller Azure finns det flera dolda kostnader och överväganden som organisationer bör vara medvetna om:
dolda kostnader på AWS
1. Infrastrukturkostnader: Medan Deepseek-R1 i sig inte har direkta användningsavgifter för modeller, betalar användare för de datorresurser som konsumeras. AWS avgifter upp till $ 124 per timme för en AI-optimerad molnserver, vilket kan uppgå till nästan $ 90 000 per månad för kontinuerlig användning [1] [2]. Denna kostnad är betydligt högre än att komma åt modeller via API: er, till exempel Metas Llama 3.1, vilket kostar $ 3 per 1 miljon tokens [1].
2. Lagringskostnader: För modeller som används med Amazon Bedrock Anpassad modellimport finns det en månatlig lagringskostnad per anpassad modellenhet. Till exempel, om en modell som DeepSeek-R1-Distill-llama-8B kräver två CMU: er, skulle den månatliga lagringskostnaden vara cirka $ 3,90 [6].
3. Inferenskostnader: Kostnaden för att köra slutsatser på anpassade modeller varierar också beroende på användningsmönster. Till exempel, om en DeepSeek-R1-Distill-llama-8B-modell är aktiv under en timme per dag, kan den uppskattade månadskostnaden vara cirka $ 282,60 [6].
dolda kostnader på Azure
1. Variabel prissättning: Microsoft Azure-kunder behöver inte dedikerade servrar för Deepseek-R1, men de betalar fortfarande för den underliggande datorkraften. Detta leder till variabel prissättning beroende på hur effektivt modellen körs [1] [2]. Från början av 2025 rapporterades Deepseek-R1-användningen på Azure vara fri men utsatt för räntegränser, vilket kan förändras [3].
2. Brist på tydlig prissättningsdokumentation: Eftersom Deepseek-R1 ännu inte är helt integrerad med Azures prissättningskalkylatorer, måste användare kontakta försäljnings- eller supportteamet för detaljerad prisinformation [3]. Denna brist på öppenhet kan göra budgetplanering utmanande.
3. Överensstämmelse och säkerhetsöverväganden: Även om det inte är en direkt kostnad, kräver AI-modeller som Deepseek-R1 på molnplattformar noggrant övervägande av efterlevnad och säkerhet. Till exempel kan användning av molntjänster i regioner med olika lagar om integritet till datasekretess lägga till komplexitet och potentiella kostnader relaterade till att säkerställa efterlevnad [5].
Allmänna dolda kostnader
1. Datasekretess och säkerhetsproblem: Om organisationer väljer att använda Deepseek-R1 via moderbolagets API, som är billigare till 2,19 dollar per miljon tokens, måste de överväga datasekretess och säkerhetsrisker. Rutande arbetsbelastningar genom kinesiska servrar kan underkasta mig känslig information för lokala bestämmelser, vilket potentiellt kräver ytterligare efterlevnadsåtgärder [1] [2].
2. Utbildnings- och distributionskostnader: Medan Deepseeks rapporterade utbildningskostnader för R1 -modellen är relativt låga, inkluderar de faktiska utgifterna sannolikt betydande investeringar i infrastruktur, datainsamling och personal, som inte är helt avslöjade [8]. Detta kan påverka långsiktiga driftskostnader och effektivitetsutvärderingar.
Sammanfattningsvis, medan Deepseek-R1 erbjuder kostnadseffektivitet vid bearbetning, inkluderar den totala kostnaden för att använda den på AWS eller Azure infrastrukturuthyrningsavgifter, potentiella lagringskostnader och variabla priser baserat på användningseffektivitet. Dessutom kan efterlevnads- och säkerhetsöverväganden lägga till komplexitet och potentiella utgifter.
Citeringar:
]
]
[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-speed
]
;
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explanterad/