AWS veya Azure'da Deepseek-R1 kullanırken, kuruluşların farkında olması gereken birkaç gizli maliyet ve husus vardır:
AWS'de gizli maliyetler
1. Altyapı Maliyetleri: Deepseek-R1'in kendisi doğrudan model kullanım ücretlerine maruz kalmasa da, kullanıcılar tüketilen bilgi işlem kaynakları için ödeme yaparlar. AWS, AI-optimize edilmiş bir bulut sunucusu için saatte 124 dolara kadar ücret alır ve bu da sürekli kullanım için ayda yaklaşık 90.000 $ olabilir [1] [2]. Bu maliyet, Meta's Lama 3.1 gibi API'ler üzerinden modellere erişmekten önemli ölçüde daha yüksektir ve bu da 1 milyon jeton başına 3 dolara mal olur [1].
2. Depolama Maliyetleri: Amazon Bedrock Özel Model İçe Aktarma kullanılarak dağıtılan modeller için, özel model birimi başına aylık bir depolama maliyeti vardır. Örneğin, Deepseek-R1-Distill-Llama-8b gibi bir model iki CMU gerektiriyorsa, aylık depolama maliyeti yaklaşık 3.90 $ olacaktır [6].
3. Çıkarım Maliyetleri: Özel modellerde çıkarım çalıştırma maliyeti de kullanım kalıplarına göre değişir. Örneğin, bir Deepseek-R1-Distill-Llama-8B modeli günde bir saat aktifse, tahmini aylık çıkarım maliyeti 282,60 $ civarında olabilir [6].
Azure'da gizli maliyetler
1. Değişken Fiyatlandırma: Microsoft Azure müşterileri Deepseek-R1 için özel sunuculara ihtiyaç duymazlar, ancak yine de temel bilgi işlem gücü için ödeme yaparlar. Bu, modelin ne kadar verimli bir şekilde çalıştırıldığına bağlı olarak değişken fiyatlandırmaya yol açar [1] [2]. 2025'in başından itibaren, Azure üzerinde Deepseek-R1 kullanımının serbest olduğu, ancak değişebilecek oran sınırlarına tabi olduğu bildirilmiştir [3].
2. Net fiyatlandırma belgelerinin eksikliği: Deepseek-R1 henüz Azure'un fiyatlandırma hesaplayıcılarıyla tam olarak entegre olmadığından, kullanıcılar ayrıntılı fiyatlandırma bilgileri için satış veya destek ekibine başvurmalıdır [3]. Bu şeffaflık eksikliği bütçe planlamasını zorlaştırabilir.
3. Uyum ve güvenlik hususları: Doğrudan bir maliyet olmasa da, bulut platformlarında Deepseek-R1 gibi AI modellerinin dağıtılması, uyumluluk ve güvenliğin dikkatle dikkate alınmasını gerektirir. Örneğin, farklı veri gizliliği yasalarına sahip bölgelerde bulut hizmetleri kullanmak, uyumun sağlanmasıyla ilgili karmaşıklık ve potansiyel maliyetler ekleyebilir [5].
Genel Gizli Maliyetler
1. Veri Gizliliği ve Güvenlik Endişeleri: Kuruluşlar, milyon jeton başına 2,19 $ daha ucuz olan ana şirketinin API'si aracılığıyla Deepseek-R1'i kullanmayı seçiyorlarsa, veri gizliliği ve güvenlik risklerini göz önünde bulundurmalıdırlar. Çin sunucuları aracılığıyla iş yüklerini yönlendirme, hassas verileri yerel düzenlemelere maruz bırakabilir ve potansiyel olarak ek uyumluluk önlemleri gerektirebilir [1] [2].
2. Eğitim ve dağıtım maliyetleri: Deepseek'in R1 modeli için bildirilen eğitim maliyetleri nispeten düşük olsa da, gerçek harcamalar muhtemelen tam olarak açıklanmayan altyapı, veri toplama ve personele önemli yatırımlar içermektedir [8]. Bu, uzun vadeli operasyonel maliyetleri ve verimlilik değerlendirmelerini etkileyebilir.
Özetle, Deepseek-R1 işlemede maliyet verimliliği sunarken, AWS veya Azure'da kullanmanın genel maliyeti altyapı kiralama ücretlerini, potansiyel depolama maliyetlerini ve kullanım verimliliğine dayalı değişken fiyatlandırmayı içerir. Ayrıca, uyumluluk ve güvenlik hususları karmaşıklık ve potansiyel masraflar ekleyebilir.
Alıntılar:
[1] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-deepseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-botes-make-depseek-r1-ai-model-available-on-platforms.aspx?admgarae=newss
[3] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2152620/price-usage-of-teepseek-r1
[4] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pring-speed
[5] https://www.findai.
[6] https://repost.aws/questions/quixrtfsasokh8gl-koga/pring-model-of-depseek-r1-disted-llama-modeller--amazon-brock-custom-model-import
[7] https://www.byteplus.com/en/topic/408956
[8] https://www.n-ix.com/deepseek-splained/