Використовуючи DeepSeek-R1 на AWS або Azure, існує кілька прихованих витрат та міркувань, про які організації повинні знати:
Приховані витрати на AWS
1. Витрати на інфраструктуру: Хоча сам DeepSeek-R1 не несе плати за прямі збори моделі, користувачі платять за споживані обчислювальні ресурси. AWS стягує до 124 доларів на годину за оптимізований AI-сервер Cloud, який може становити майже 90 000 доларів на місяць для постійного використання [1] [2]. Ця вартість значно вища, ніж доступ до моделей через API, наприклад, Llama 3.1 Meta, яка коштує 3 доларів за 1 мільйон жетонів [1].
2. Витрати на зберігання: Для моделей, розгорнутих за допомогою власного імпорту моделі Amazon BedRock, є щомісячна вартість зберігання на користувацьку модельну одиницю. Наприклад, якщо модель, як DeepSeek-R1-Distill-Llama-8b, вимагає двох CMU, щомісячна вартість зберігання становить приблизно 3,90 долара [6].
3. Витрати на висновки: Вартість запуску на замовлення на спеціальних моделях також змінюється залежно від моделей використання. Наприклад, якщо модель DeepSeek-R1-DISTILL-LLAMA-8B активна протягом однієї години на день, орієнтовна щомісячна вартість висновку може становити близько 282,60 доларів [6].
Приховані витрати на Azure
1. Змінні ціни: Клієнти Microsoft Azure не потребують спеціальних серверів для DeepSeek-R1, але вони все ще платять за основну обчислювальну потужність. Це призводить до змінного ціноутворення залежно від того, наскільки ефективно запускається модель [1] [2]. Станом на початку 2025 року, як повідомляється, використання DeepSeek-R1 на Azure є вільним, але підлягає обмеженням ставок, які можуть змінюватися [3].
2. Відсутність чіткої документації щодо ціноутворення: Оскільки DeepSeek-R1 ще не повністю інтегрований з калькуляторами ціноутворення Azure, користувачі повинні звернутися до групи продажів або підтримки для детальної інформації про ціни [3]. Ця відсутність прозорості може зробити планування бюджету складним.
3. Відповідність та міркування щодо безпеки: Хоча не є прямими витратами, розгортання моделей AI, таких як DeepSeek-R1 на хмарних платформах, вимагає ретельного розгляду відповідності та безпеки. Наприклад, використання хмарних служб у регіонах з різними законами про конфіденційність даних може додати складність та потенційні витрати, пов'язані з забезпеченням дотримання [5].
Загальні приховані витрати
1. Проблема з конфіденційністю та безпекою даних: Якщо організації вирішать використовувати DeepSeek-R1 через API материнської компанії, що дешевше становить 2,19 долара за мільйон жетонів, вони повинні враховувати ризики конфіденційності та безпеки даних. Навантаження на маршрутизацію через китайські сервери можуть піддавати чутливі дані до місцевих норм, що потенційно вимагає додаткових заходів дотримання [1] [2].
2. Витрати на навчання та розгортання: Хоча звітні витрати на навчання Deepseek для моделі R1 відносно низькі, фактичні витрати, ймовірно, включають значні інвестиції в інфраструктуру, збору даних та персонал, які не повністю розкриті [8]. Це може вплинути на довгострокові експлуатаційні витрати та оцінки ефективності.
Підсумовуючи це, хоча DeepSeek-R1 пропонує економічну ефективність в обробці, загальна вартість її використання на AWS або Azure включає плату за оренду інфраструктури, потенційні витрати на зберігання та змінні ціноутворення на основі ефективності використання. Крім того, міркування щодо дотримання та безпеки можуть додати складності та потенційних витрат.
Цитати:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-thers-make-deepeek-r1-ai-model-ailable-on-their-platforms.aspx
.
[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-ціни-speed
[5] https://www.findai.app/comparative-analysis-of-deepseek-model-deployment-costs-across-cloud-platforms/
.
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/