Når du sammenligner prisingen av DeepSeek R1 med Meta LAMA-modeller, kommer flere faktorer i spill, inkludert kostnadene per million symboler for input og produksjon, samt den totale kostnadseffektiviteten basert på spesifikke brukssaker.
DeepSeek R1 Prising
- Input Tokens (Cache Miss): DeepSeek R1 belaster $ 0,55 per million inngangstokens. Imidlertid, hvis inngangen er hurtigbufret, synker kostnaden betydelig til $ 0,14 per million symboler, takket være hurtigbufringsmekanismen, som kan spare opptil 90% på gjentatte spørsmål [1] [4].- Output -symboler: Kostnaden for å generere utdata -symboler er $ 2,19 per million symboler [1] [4].
Meta Llama Models Prising
Prisene for Meta Llama -modeller, som Llama 3.1 og Llama 3.3, er ikke eksplisitt detaljert i tilgjengelig informasjon. Imidlertid bemerkes det at Llama 3.3 tilbyr betydelige kostnadsbesparelser sammenlignet med tidligere versjoner, med opptil 80% reduksjon i totale eierkostnader (TCO) på grunn av forbedret effektivitet og prisjusteringer [2]. I tillegg nevnes Llama 3.1 70b Instruct til å være omtrent 4,3 ganger billigere enn DeepSeek R1 for inngangs- og utgangstokener [10].Kostnadseffektivitetssammenligning
- DeepSeek R1 er kjent for sine konkurransedyktige priser og hurtigbufring, noe som kan redusere kostnadene for repeterende oppgaver betydelig. Det er spesielt kostnadseffektivt for applikasjoner der spørsmål ofte gjentas.- Meta Llama -modeller, spesielt Llama 3.3, tilbyr betydelige kostnadsbesparelser gjennom forbedret effektivitet og redusert priser. Dette gjør dem svært kostnadseffektive for store AI-applikasjoner, spesielt sammenlignet med tidligere versjoner som Llama 3.1.
Oppsummert, mens DeepSeek R1 tilbyr konkurransedyktige priser med betydelige hurtigbufferfordeler, gir Meta Llama -modeller, spesielt de nyere versjonene som Llama 3.3, betydelige kostnadsbesparelser gjennom effektivitetsforbedringer og prisjusteringer. Valget mellom disse modellene avhenger av spesifikke applikasjonsbehov, for eksempel frekvensen av spørsmål og omfanget av AI -operasjoner.
Sitasjoner:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-accessible-80-cost-sparing-meta-lama-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.lama.com
[7] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.1-8b/deepseek-r1
[8] https://www.byteplus.com/no/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/