Lorsque vous comparez la tarification de Deepseek R1 aux modèles Meta Llama, plusieurs facteurs entrent en jeu, y compris le coût par million de jetons pour la contribution et la sortie, ainsi que la rentabilité globale basée sur des cas d'utilisation spécifiques.
Prix Deepseek R1
- Tokens d'entrée (Cache Miss): Deepseek R1 facture 0,55 $ par million de jetons d'entrée. Cependant, si l'entrée est mise en cache, le coût tombe considérablement à 0,14 $ par million de jetons, grâce à son mécanisme de mise en cache, ce qui peut économiser jusqu'à 90% sur les requêtes répétées [1] [4].- Tokens de sortie: le coût de génération de jetons de sortie est de 2,19 $ par million de jetons [1] [4].
Meta Llama modèles Prix
Le prix des modèles Meta Llama, tels que Llama 3.1 et Llama 3.3, n'est pas explicitement détaillé dans les informations disponibles. Cependant, il est à noter que LLAMA 3.3 offre des économies de coûts significatives par rapport aux versions précédentes, avec une réduction allant jusqu'à 80% du coût total de possession (TCO) en raison de l'amélioration de l'efficacité et des ajustements de prix [2]. De plus, le LLAMA 3.1 70b L'instruction est mentionné comme étant environ 4,3 fois moins cher que R1 profondément pour les jetons d'entrée et de sortie [10].Comparaison des effectifs
- Deepseek R1 est connu pour ses tarifs compétitifs et ses avantages de mise en cache, ce qui peut réduire considérablement les coûts des tâches répétitives. Il est particulièrement rentable pour les applications où les requêtes sont fréquemment répétées.- Les modèles Meta Llama, en particulier LLAMA 3.3, offrent des économies de coûts substantielles grâce à une efficacité améliorée et une réduction des prix. Cela les rend très rentables pour les applications d'IA à grande échelle, en particulier par rapport aux versions précédentes comme Llama 3.1.
En résumé, bien que Deepseek R1 offre des prix compétitifs avec des avantages de mise en cache importants, les modèles Meta Llama, en particulier les versions plus récentes comme Llama 3.3, fournissent des économies de coûts substantielles grâce à des améliorations d'efficacité et à des ajustements de prix. Le choix entre ces modèles dépend de besoins d'application spécifiques, tels que la fréquence des requêtes et l'échelle des opérations d'IA.
Citations:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-accessible-80-cost-savings-meta-lelama-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.ingineer/blog/deepseek-r1-cost-prix-espion
[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-instruct
[11] https://www.statista.com/chart/33839/Prices-for-processing-one-Million-input-Output-Tokens-on-Different-ai-Models/