عند مقارنة تسعير Deepseek R1 بنماذج التعريف ، يتم تشغيل العديد من العوامل ، بما في ذلك التكلفة لكل مليون رموز للمدخلات والمخرجات ، وكذلك فعالية التكلفة الإجمالية بناءً على حالات استخدام محددة.
Deepseek R1 تسعير
- إدخال الرموز (Miss Miss): Deepseek R1 يتقاضى 0.55 دولار لكل مليون رموز إدخال. ومع ذلك ، إذا تم تخزين المدخلات مؤقتًا ، فإن التكلفة تنخفض بشكل كبير إلى 0.14 دولار لكل مليون رمز ، وذلك بفضل آلية التخزين المؤقت ، والتي يمكن أن توفر ما يصل إلى 90 ٪ على الاستعلامات المتكررة [1] [4].- رموز الإخراج: تكلفة توليد الرموز المميزة للإخراج هي 2.19 دولار لكل مليون رموز [1] [4].
Meta Llama Models تسعير
لا يتم تفصيل أسعار نماذج Meta Llama ، مثل Llama 3.1 و Llama 3.3 ، بشكل صريح في المعلومات المتاحة. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن LLAMA 3.3 يوفر وفورات كبيرة في التكاليف مقارنة بالإصدارات السابقة ، مع تخفيض تصل إلى 80 ٪ في التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) بسبب تحسين الكفاءة والتسعير [2]. بالإضافة إلى ذلك ، تم ذكر LLAMA 3.1 70B الإرشادات أن تكون أرخص بنحو 4.3 مرات من Deepseek R1 لرموز الإدخال والمخرجات [10].مقارنة بين فعالية التكلفة
- تشتهر Deepseek R1 بتسعيرها التنافسي وتخزين المؤقت ، والتي يمكن أن تقلل بشكل كبير من تكاليف المهام المتكررة. إنه فعال من حيث التكلفة بشكل خاص للتطبيقات التي يتم فيها تكرار الاستفسارات بشكل متكرر.- تقدم نماذج Meta Llama ، وخاصة Llama 3.3 ، وفورات كبيرة في التكاليف من خلال تحسين الكفاءة وتقليل الأسعار. هذا يجعلها فعالة للغاية من حيث التكلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ، خاصة عند مقارنتها بالإصدارات السابقة مثل Llama 3.1.
باختصار ، في حين توفر Deepseek R1 أسعارًا تنافسية مع مزايا تخزين مؤقت كبيرة ، فإن نماذج Meta Llama ، وخاصة الإصدارات الأحدث مثل Llama 3.3 ، توفر وفورات كبيرة في التكاليف من خلال تحسينات الكفاءة وتعديلات التسعير. يعتمد الاختيار بين هذه النماذج على احتياجات التطبيق المحددة ، مثل تواتر الاستعلامات ومقياس عمليات الذكاء الاصطناعي.
الاستشهادات:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-Accible-80-cost-savings-meta-llama-33-databricks
[3] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.2-1b/deepseek-r1
[4] https://writesonic.com/blog/deepseek-r1-review
[5] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-peded
[6] https://www.llama.com
[7] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.1-8b/deepseek-r1
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/397492
[9] https://artificialanalysis.ai/models/deepeek-r1
[10] https://docsbot.ai/models/compare/deepeek-r1/llama3-1-70b-instruct
[11]