Ha a DeepSeek-R1-et az AWS-en vagy az Azure-on használják, számos rejtett költség és megfontolás van, amelyekről a szervezeteknek tisztában kell lenniük:
Rejtett költségek az AWS -en
1. infrastrukturális költségek: Noha a DeepSeek-R1 nem merül fel közvetlen modellfelhasználási díjakat, a felhasználók fizetnek az elfogyasztott számítási erőforrásokért. Az AWS óránként akár 124 dollárt számít fel az AI-optimalizált felhőszerverért, amely havonta közel 90 000 USD lehet a folyamatos használat esetén [1] [2]. Ez a költség lényegesen magasabb, mint az API -kon keresztüli modellek elérése, mint például a Meta's Llama 3.1, amely 3 millió dollárba kerül [1].
2. Tárolási költségek: Az Amazon alapkőzetének egyedi importálásával telepített modellek esetén havi tárolási költségek merülnek fel egyéni modell egységenként. Például, ha egy olyan modell, mint a DeepSeek-R1-Distill-Lama-8B, két CMU-t igényel, akkor a havi tárolási költség körülbelül 3,90 dollár lenne [6].
3. Következési költségek: Az egyéni modellekre való következtetés költségei a felhasználási mintáktól függően is változnak. Például, ha egy DeepSeek-R1-Distill-LLAMA-8B modell napi egy órán keresztül aktív, akkor a becsült havi következtetési költségek körülbelül 282,60 dollár körül lehetnek [6].
Rejtett költségek az Azure -on
1. változó árképzés: A Microsoft Azure ügyfeleknek nincs szükségük dedikált kiszolgálókra a DeepSeek-R1-hez, de továbbra is fizetnek a mögöttes számítási teljesítményért. Ez változó árazáshoz vezet, attól függően, hogy a modell mennyire hatékonyan működik [1] [2]. 2025 elejétől kezdve az Azure mélyszék-R1-es használatáról szóló, de a sebességkorlátozásoktól függően, ami megváltozhat [3].
2. Az egyértelmű árképzési dokumentáció hiánya: Mivel a DeepSeek-R1 még nem integrálódik az Azure árképzési számológépeivel, a felhasználóknak kapcsolatba kell lépniük az értékesítési vagy támogatási csoporthoz a részletes árazási információkért [3]. Ez az átláthatóság hiánya a költségvetés tervezését kihívást jelentheti.
3. Megfelelőségi és biztonsági megfontolások: Noha nem közvetlen költség, az AI modellek, mint például a DeepSeek-R1 felhőalapú platformon történő telepítése, a megfelelés és a biztonság alapos megfontolását igényli. Például, a felhőalapú szolgáltatások használata a különböző adatvédelmi törvényekkel rendelkező régiókban összetettségi és potenciális költségeket eredményezhet a megfelelés biztosításához [5].
Általános rejtett költségek
1. Adatvédelmi és biztonsági aggályok: Ha a szervezetek úgy döntenek, hogy a DeepSeek-R1-et használják az anyavállalat API-ján keresztül, amely olcsóbb, 2,19 dollár / millió token, akkor figyelembe kell venniük az adatvédelmi és biztonsági kockázatokat. A munkaterhelések a kínai szervereken keresztül történő irányítást érzékeny adatokat alávethetnek a helyi előírásokra, potenciálisan további megfelelési intézkedéseket igényelve [1] [2].
2. Képzési és telepítési költségek: Noha a DeepSeek R1 modell képzési költségei viszonylag alacsonyak, a tényleges kiadások valószínűleg magukban foglalják az infrastruktúra, az adatgyűjtés és a személyzet jelentős beruházásait, amelyeket nem adnak ki teljes mértékben [8]. Ez befolyásolhatja a hosszú távú működési költségeket és a hatékonyság értékelését.
Összefoglalva: míg a DeepSeek-R1 költséghatékonyságot kínál a feldolgozásban, az AWS-en vagy Azure-on történő felhasználásának általános költségei magukban foglalják az infrastruktúra-bérleti díjakat, a potenciális tárolási költségeket és a használati hatékonyság alapján a változó árakat. Ezenkívül a megfelelési és a biztonsági szempontok összetettségi és lehetséges költségeit eredményezhetik.
Idézetek:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-on-their-platforms.aspx
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-deepseek-r1-ai-model-avetable-on-their-platforms.aspx?admgarea=news
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-for-usage-of-deepseek-r1
[4] https://proppt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-peed
[5] https://www.findai.app/comparative-analysis--reepseek-model-deployment-costs-across-cloudplatforms/
[6] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8glkoga/pricing-model-of-deepseek-r1-distlad-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-mport
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/