Bij het vergelijken van de prijzen van Deepseek R1 met meta lama-modellen spelen verschillende factoren een rol, waaronder de kosten per miljoen tokens voor input en output, evenals de totale kosteneffectiviteit op basis van specifieke use-cases.
Deepseek R1 prijzen
- Input Tokens (Cache Miss): Deepseek R1 brengt $ 0,55 per miljoen input tokens in rekening. Als de input echter in de cache wordt opgeslagen, daalt de kosten aanzienlijk tot $ 0,14 per miljoen tokens, dankzij het cachingmechanisme, dat tot 90% kan besparen op herhaalde vragen [1] [4].- Uitgangstokens: de kosten voor het genereren van uitgangstokens zijn $ 2,19 per miljoen tokens [1] [4].
meta lama modellen prijzen
De prijzen voor Meta Lama -modellen, zoals LLAMA 3.1 en LLAMA 3.3, is niet expliciet gedetailleerd in de beschikbare informatie. Er wordt echter opgemerkt dat LLAMA 3.3 aanzienlijke kostenbesparingen biedt in vergelijking met eerdere versies, met tot 80% verlaging van de totale eigendomskosten (TCO) als gevolg van verbeterde efficiëntie en prijsaanpassingen [2]. Bovendien wordt LLAMA 3.1 70B instructie vermeld als ongeveer 4,3 keer goedkoper dan Deepseek R1 voor invoer- en uitvoertokens [10].Cost-effectiviteit Vergelijking
- Deepseek R1 staat bekend om zijn concurrerende prijzen en caching -voordelen, die de kosten voor repetitieve taken aanzienlijk kunnen verlagen. Het is met name kosteneffectief voor toepassingen waarbij vragen vaak worden herhaald.- Meta lama -modellen, met name LLAMA 3.3, bieden aanzienlijke kostenbesparingen door verbeterde efficiëntie en lagere prijzen. Dit maakt ze zeer kosteneffectief voor grootschalige AI-toepassingen, vooral in vergelijking met eerdere versies zoals LLAMA 3.1.
Samenvattend, terwijl Deepseek R1 concurrerende prijzen biedt met aanzienlijke caching -voordelen, bieden Meta Lama -modellen, met name de nieuwere versies zoals LLAMA 3.3, aanzienlijke kostenbesparingen door efficiëntieverbeteringen en prijsaanpassingen. De keuze tussen deze modellen hangt af van specifieke toepassingsbehoeften, zoals de frequentie van vragen en de schaal van AI -bewerkingen.
Citaten:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-accessible-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-prijzen Speed
[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/deepseek-r1
[10] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama3-1-70b-intruct
[11] https://www.statista.com/chart/33839/prices-for-processing-one-million-input-toutput-tokens-on-different-ai-models/