Kun verrataan Deepseek R1: n hinnoittelua Meta Llam -malleihin, tulee esiin useita tekijöitä, mukaan lukien miljoonan rahakunnan kustannukset syöttö- ja tuotokselle, samoin kuin tiettyjen käyttötapausten perusteella perustuva kokonaiskustannustehokkuus.
Deepseek R1 -hinnoittelu
- Syöttömerkit (Cache Miss): Deepseek R1 veloittaa 0,55 dollaria miljoonaa dollaria syöttömerkkejä. Jos panos on välimuisti, kustannukset kuitenkin laskee huomattavasti 0,14 dollariin miljoonaa merkkiä kohti välimuistimekanisminsa ansiosta, joka voi säästää jopa 90% toistuvissa kyselyissä [1] [4].- Lähtömerkit: Lähtöoikeuksien tuottamiskustannukset ovat 2,19 dollaria miljoonaa kohtaa [1] [4].
Meta -lama -mallit hinnoittelu
Meta -LLAMA -mallien, kuten Llaama 3.1 ja LLAMA 3.3, hinnoittelu ei ole nimenomaisesti yksityiskohtaisesti käytettävissä olevissa tiedoissa. On kuitenkin huomattava, että LLAMA 3.3 tarjoaa merkittäviä kustannussäästöjä aikaisempiin versioihin verrattuna, ja omistamiskustannusten (TCO) väheneminen jopa 80%: n tehokkuuden ja hinnoittelun mukauttamisen vuoksi [2]. Lisäksi LLAMA 3.1 70B -ohjeet mainitaan olevan suunnilleen 4,3 kertaa halvempi kuin Deepseek R1 tulo- ja lähtömerkille [10].Kustannustehokkuusvertailu
- DeepSek R1 tunnetaan kilpailukykyisestä hinnoittelustaan ja välimuistista, mikä voi vähentää merkittävästi toistuvien tehtävien kustannuksia. Se on erityisen kustannustehokas sovelluksille, joissa kyselyt toistetaan usein.- Meta -Llaamamallit, erityisesti LLAMA 3.3, tarjoavat huomattavia kustannussäästöjä parannetun tehokkuuden ja vähentyneen hinnoittelun avulla. Tämä tekee niistä erittäin kustannustehokkaita suurten AI-sovellusten suhteen, etenkin verrattuna aikaisempiin versioihin, kuten LLAMA 3.1.
Yhteenvetona voidaan todeta, että DeepSek R1 tarjoaa kilpailukykyistä hinnoittelua merkittävillä välimuisti -etuilla, meta -lama -mallit, etenkin uudemmat versiot, kuten LLAMA 3.3, tarjoavat huomattavia kustannussäästöjä tehokkuuden parannuksilla ja hinnoittelujen mukautuksilla. Valinta näiden mallien välillä riippuu tietyistä sovellustarpeista, kuten kyselyjen taajuudesta ja AI -toimintojen laajuudesta.
Viittaukset:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-
[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-speed
[6] https://www.llama.com
[7] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.1-8b/deeptseek-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-instruct
.