DeepSeek R1のメタラマモデルとの価格設定を比較すると、入力と出力の100万台あたりのコスト、および特定のユースケースに基づく全体的な費用対効果など、いくつかの要因が登場します。
Deepseek R1価格
- 入力トークン(キャッシュミス)：Deepseek R1は、100万の入力トークンあたり0.55ドルを請求します。ただし、入力がキャッシュされている場合、そのキャッシュメカニズムのおかげで、コストは100トークンあたり0.14ドルに大幅に低下し、繰り返しクエリ[1] [4]で最大90％節約できます。- 出力トークン：出力トークンの生成コストは、100万トークンあたり2.19ドルです[1] [4]。
###メタラマモデルの価格設定
Llama 3.1やLlama 3.3などのメタラマモデルの価格設定は、利用可能な情報に明示的に詳述されていません。ただし、Llama 3.3は、以前のバージョンと比較して大幅なコスト削減を提供し、効率と価格の調整の改善により、所有コストの総コスト(TCO)が最大80％削減されていることに注意してください[2]。さらに、LLAMA 3.1 70Bの指示は、入力トークンと出力トークンのDeepSeek R1の約4.3倍安いことが言及されています[10]。
###費用対効果の比較
-DeepSeek R1は、競争力のある価格設定とキャッシュメリットで知られています。これにより、繰り返しタスクのコストを大幅に削減できます。クエリが頻繁に繰り返されるアプリケーションでは、特に費用対効果が高くなります。
-Meta Llamaモデル、特にLlama 3.3は、効率の向上と価格の削減により、大幅なコスト削減を提供します。これにより、特にLlama 3.1のような以前のバージョンと比較した場合、大規模なAIアプリケーションでは非常に費用対効果が高くなります。
要約すると、DeepSeek R1は重要なキャッシュ利点を備えた競争力のある価格設定を提供しますが、Meta Llamaモデル、特にLlama 3.3などの新しいバージョンは、効率の改善と価格調整を通じて大幅なコスト削減を提供します。これらのモデル間の選択は、クエリの頻度やAI操作のスケールなど、特定のアプリケーションニーズに依存します。
引用：
[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-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://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-100万ドルの出力-tokens-on-different-ai-models/