DeepSeek R1의 가격 책정을 메타 라마 모델과 비교할 때, 투입 및 출력에 대한 백만 개의 토큰 당 비용, 특정 사용 사례를 기반으로 한 전반적인 비용 효율성을 포함하여 몇 가지 요소가 작용합니다.
DeepSeek R1 가격
- 입력 토큰 (캐시 미스) : DeepSeek R1은 백만 달러의 입력 토큰 당 $ 0.55를 청구합니다. 그러나 입력이 캐시되면 캐싱 메커니즘 덕분에 비용은 백만 토큰 당 $ 0.14로 크게 떨어집니다. 이는 반복 쿼리에서 최대 90%를 절약 할 수 있습니다 [1] [4].- 출력 토큰 : 출력 토큰 생성 비용은 백만 마리의 토큰 당 $ 2.19입니다 [1] [4].
메타 라마 모델 가격
LLAMA 3.1 및 LLAMA 3.3과 같은 메타 라마 모델의 가격은 사용 가능한 정보에 명시 적으로 자세히 설명되어 있지 않습니다. 그러나 LLAMA 3.3은 이전 버전에 비해 상당한 비용 절감 효과를 제공하며 효율성 및 가격 조정 개선으로 인해 총 소유 비용 (TCO)이 최대 80% 감소한 것으로 나타났습니다 [2]. 또한 LLAMA 3.1 70B 지시는 입력 및 출력 토큰에 대해 DeepSeek R1보다 약 4.3 배 저렴하다고 언급된다 [10].비용 효율성 비교
-Deepseek R1은 경쟁력있는 가격 및 캐싱 혜택으로 유명하여 반복적 인 작업 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 쿼리가 자주 반복되는 응용 프로그램의 경우 특히 비용 효율적입니다.-Meta Llama 모델, 특히 LLAMA 3.3은 효율성 향상 및 가격 감소를 통해 상당한 비용 절감을 제공합니다. 이로 인해 특히 LLAMA 3.1과 같은 이전 버전과 비교할 때 대규모 AI 응용 프로그램에 대해 비용 효율적입니다.
요약하면 DeepSeek R1은 상당한 캐싱 혜택을 가진 경쟁력있는 가격을 제공하지만 메타 LLAMA 모델, 특히 LLAMA 3.3과 같은 최신 버전은 효율성 개선 및 가격 조정을 통해 상당한 비용 절감을 제공합니다. 이러한 모델들 사이의 선택은 쿼리 주파수 및 AI 작업 규모와 같은 특정 응용 프로그램 요구에 따라 다릅니다.
인용 :
[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-cost-pricing-peed
[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-inputput-tokens-on-different-ai-models/