Quando si confrontano i prezzi dei modelli di DeepSeek R1 con i modelli di meta-lama, vengono in gioco diversi fattori, incluso il costo per milione di token per input e output, nonché l'efficacia in termini di costi in base a casi d'uso specifici.
DeepSeek R1 Prezzi
- Token di input (Cache Miss): DeepSeek R1 addebita $ 0,55 per milione di token di input. Tuttavia, se l'input viene memorizzato nella cache, il costo scende in modo significativo a $ 0,14 per milione di token, grazie al suo meccanismo di memorizzazione nella cache, che può risparmiare fino al 90% su domande ripetute [1] [4].- token di output: il costo per la generazione di token di output è di $ 2,19 per milione di token [1] [4].
prezzi dei modelli di meta lama
I prezzi per i modelli di meta lama, come Llama 3.1 e Llama 3.3, non sono esplicitamente dettagliati nelle informazioni disponibili. Tuttavia, si noti che Llama 3.3 offre un risparmio di costi significativi rispetto alle versioni precedenti, con una riduzione fino all'80% del costo totale di proprietà (TCO) a causa della migliore efficienza e degli aggiustamenti dei prezzi [2]. Inoltre, è menzionato Llama 3.1 70B istruzioni per essere circa 4,3 volte più economica di DeepSeek R1 per i token di input e output [10].Confronto di costo-efficacia
- DeepSeek R1 è noto per i suoi prezzi competitivi e i benefici della memorizzazione nella cache, che possono ridurre significativamente i costi per le attività ripetitive. È particolarmente conveniente per le applicazioni in cui le query vengono spesso ripetute.- I modelli Meta Llama, in particolare Llama 3.3, offrono un notevole risparmio sui costi attraverso una migliore efficienza e una riduzione dei prezzi. Ciò li rende altamente convenienti per le applicazioni di intelligenza artificiale su larga scala, soprattutto se confrontate con versioni precedenti come Llama 3.1.
In sintesi, mentre DeepSeek R1 offre prezzi competitivi con significativi benefici di memorizzazione nella cache, modelli di meta -LAMA, in particolare le versioni più recenti come Llama 3.3, forniscono notevoli risparmi sui costi attraverso miglioramenti di efficienza e aggiustamenti dei prezzi. La scelta tra questi modelli dipende da specifiche esigenze di applicazione, come la frequenza delle query e la scala delle operazioni di intelligenza artificiale.
Citazioni:
[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://writonic.com/blog/deepseek-r1-review
[5] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-cost-cost-pricing-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://artificialalanysis.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-models/