Izmantojot DeepSEEK-R1 AWS vai Azure, ir vairākas slēptās izmaksas un apsvērumi, kas organizācijām būtu jāzina:
slēptās izmaksas AWS
1. Infrastruktūras izmaksas: Kaut arī DeepSeEK-R1 pati nav jāmaksā par modeļa lietošanas maksu, lietotāji maksā par patērētajiem skaitļošanas resursiem. AWS iekasē līdz USD 124 stundā par AI optimizētu mākoņa serveri, kas mēnesī var būt gandrīz USD 90 000 par nepārtrauktu izmantošanu [1] [2]. Šīs izmaksas ir ievērojami augstākas nekā piekļuve modeļiem, izmantojot API, piemēram, Meta's Llama 3.1, kas maksā 3 USD par 1 miljonu žetonu [1].
2. Uzglabāšanas izmaksas: modeļiem, kas izvietoti, izmantojot Amazon Bedrock pielāgotu modeļa importu, ikmēneša glabāšanas izmaksas katram pielāgotajam modelim. Piemēram, ja tādam modelim kā DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ir nepieciešami divi CMU, ikmēneša glabāšanas izmaksas būtu aptuveni 3,90 USD [6].
3. Secinājumu izmaksas: secinājumu izpildīšanas izmaksas pielāgotajos modeļos mainās arī atkarībā no lietošanas modeļiem. Piemēram, ja DeepSEEK-R1-Distill-Llama-8B modelis ir aktīvs vienu stundu dienā, paredzamās ikmēneša secinājumu izmaksas varētu būt aptuveni 282,60 USD [6].
slēptās izmaksas par debeszilu
1. Mainīgas cenas: Microsoft Azure klientiem nav nepieciešami specializēti serveri DeepSeEK-R1, bet viņi joprojām maksā par pamatā esošo skaitļošanas jaudu. Tas noved pie mainīgas cenas atkarībā no tā, cik efektīvi tiek palaists modelis [1] [2]. Sākot ar 2025. gada sākumu, tika ziņots, ka DeepSEEK-R1 izmantošana Azure ir brīva, bet ievērojot likmju ierobežojumus, kas var mainīties [3].
2. Skaidru cenu dokumentācijas trūkums: Tā kā DeepSeek-R1 vēl nav pilnībā integrēts ar Azure cenu noteikšanas kalkulatoriem, lietotājiem jāsazinās ar pārdošanas vai atbalsta komandu, lai iegūtu detalizētu informāciju par cenu noteikšanu [3]. Šis pārredzamības trūkums var padarīt budžeta plānošanu izaicinošu.
3. Atbilstība un drošības apsvērumi: lai arī tie nav tiešas izmaksas, tādiem AI modeļiem kā DeepSeEK-R1 mākoņa platformās ir rūpīgi jāizvērtē atbilstība un drošība. Piemēram, mākoņa pakalpojumu izmantošana reģionos ar dažādiem datu privātuma likumiem var pievienot sarežģītību un iespējamās izmaksas, kas saistītas ar atbilstības nodrošināšanu [5].
vispārējās slēptās izmaksas
1. Datu privātuma un drošības problēmas: ja organizācijas izvēlas izmantot DeepSeEK-R1, izmantojot mātes uzņēmuma API, kas ir lētāks-USD 2,19 par miljonu žetonu, viņiem jāapsver datu privātuma un drošības riski. Maršrutēšana, izmantojot Ķīnas serverus, var pakļaut slepenus datus vietējiem noteikumiem, potenciāli nepieciešot papildu atbilstības pasākumus [1] [2].
2. Apmācības un izvietošanas izmaksas: Lai gan DeepSeek ziņotās R1 modeļa apmācības izmaksas ir salīdzinoši zemas, faktiskie izdevumi, iespējams, ietver ievērojamus ieguldījumus infrastruktūrā, datu iegūšanā un personālā, kas nav pilnībā atklāti [8]. Tas var ietekmēt ilgtermiņa darbības izmaksas un efektivitātes novērtēšanu.
Rezumējot, lai gan DeepSEEK-R1 piedāvā izmaksu efektivitāti apstrādes laikā, kopējās izmaksas, kas saistītas ar IT izmantošanu AWS vai Azure, ietver infrastruktūras nomas maksas, iespējamās uzglabāšanas izmaksas un mainīgās cenas, pamatojoties uz lietošanas efektivitāti. Turklāt atbilstības un drošības apsvērumi var pievienot sarežģītību un iespējamos izdevumus.
Atsauces:
[1.]
.
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-depseek-r1
[4] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-princing-ātrums
[5] https://www.findai.app/comparative-analysis-of-depseek-model-depsment-costs-across-cloud-platforms/
.
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explated/