与AWS上可用的其他模型相比，DeepSeek-R1是一种具有成本效益的AI模型。这是其定价与其他AI模型的详细比较：
DeepSeek-R1定价：
- 直接API定价：DeepSeek-R1通过其母公司的API直接访问时，价格为每百万个令牌2.19美元。这使其比许多其他AI模型便宜得多，尤其是对于大规模部署[3] [6]。
- AWS定价：在AWS上，DeepSeek-R1通常使用EC2实例部署，用户为计算资源付费而不是每次使用。这种方法与AWS现有的开源AI模型的定价模型保持一致。成本可能会根据所使用的实例类型而有所不同，总小时成本在约2.67美元至35.29美元之间，具体取决于特定的设置[3] [4]。
与AWS上的其他AI模型进行比较：
- Meta Llama型号：这些型号的价格为每个令牌，成本从0.00075美元到每1,000美元的输出令牌0.00256美元不等，具体取决于型号的大小。虽然Llama型号具有直接的定价，但DeepSeek-R1的效率和较低的直接API成本使其对大规模部署更具吸引力[2]。
- 二线模型：AWS上的Cohere模型的价格不同，重点是模型培训和推理成本。例如，Cohere命令模型无需承诺即可进行推理每小时49.50美元。 DeepSeek-R1基于资源的AWS定价对于优化其基础架构使用的组织而言，更具成本效益[2]。
- 稳定性AI模型：这些模型主要用于图像生成，并且根据图像而不是令牌定价。稳定性AI模型虽然与DeepSeek-R1不直接相媲美，但提供了针对视觉内容生成的不同定价结构[2]。
总之，DeepSeek-R1为AWS上其他AI模型提供了一种具有成本效益的替代方法，特别是对于寻求优化其AI基础架构成本的组织。它的定价结构，无论是通过直接API访问还是基于资源的AWS访问，它都将其定位为希望在不产生高度每款费用高的企业的企业中选择。
引用：
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[2] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[3] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-toshoth-others-make-make-make-deepseek-deepseek-r1-ai-model-model-available-on-their-their-platforms.aspx?admgarea=news
[4] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[5] https://aws.amazon.com/sagemaker-ai/pricing/
[6] https://www.clickittech.com/ai/deepseek-r1-vs-openai-o1/amp/
[7] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-oazhlpdnfvmzo
[8] https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/