Porównując ceny Deepseek R1 z modelami meta Lamy, wchodzi kilka czynników, w tym koszt za milion tokenów dla wkładu i wydajności, a także całkowitą opłacalność opartą na konkretnych przypadkach użycia.
Ceny Deepseek R1
- Tokeny wejściowe (panna pamięci podręcznej): Deepseek R1 pobiera 0,55 USD za milion tokenów wejściowych. Jeśli jednak dane wejściowe zostanie buforowane, koszt znacznie spada do 0,14 USD za milion tokenów, dzięki jego mechanizmowi buforowania, który może zaoszczędzić do 90% na powtarzających się zapytaniach [1] [4].- Tokeny wyjściowe: Koszt generowania tokenów wyjściowych wynosi 2,19 USD za milion tokenów [1] [4].
Meta Llama Modele Ceny
Ceny modeli meta Lamy, takich jak LAMA 3.1 i LAMA 3.3, nie są wyraźnie szczegółowe w dostępnych informacjach. Należy jednak zauważyć, że LAMA 3.3 oferuje znaczne oszczędności kosztów w porównaniu z poprzednimi wersjami, przy do 80% zmniejszeniu całkowitego kosztu własności (TCO) ze względu na poprawę wydajności i korekt wyceny [2]. Ponadto wspomniano, że LLAMA 3.1 70B jest około 4,3 razy tańszy niż Deepseek R1 dla tokenów wejściowych i wyjściowych [10].Porównanie opłacalności
- Deepseek R1 jest znany ze swoich konkurencyjnych cen i korzyści buforowania, które mogą znacznie obniżyć koszty powtarzających się zadań. Jest to szczególnie opłacalne dla aplikacji, w których zapytania są często powtarzane.- Modele meta Lamy, zwłaszcza LAMA 3.3, oferują znaczne oszczędności kosztów poprzez lepszą wydajność i obniżone ceny. To sprawia, że są wysoce opłacalne w przypadku aplikacji AI na dużą skalę, szczególnie w porównaniu z poprzednimi wersjami, takimi jak LAMA 3.1.
Podsumowując, podczas gdy Deepseek R1 oferuje konkurencyjne ceny ze znacznymi korzyściami do buforowania, modele meta Lamy, szczególnie nowsze wersje, takie jak LAMA 3.3, zapewniają znaczne oszczędności kosztów poprzez poprawę wydajności i korekt wyceny. Wybór między tymi modelami zależy od konkretnych potrzeb aplikacji, takich jak częstotliwość zapytań i skala operacji AI.
Cytaty:
[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.pompthackers.co/compary/llama-3.2-1b/deepseek-r1
[4] https://writesonic.com/blog/deepseek-r1-review
[5] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pling-peed
[6] https://www.llama.com
[7] https://www.pompthackers.co/compre/llama-3.1-8b/deepseek-r1
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/397492
[9] https://artififialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[10] https://docsbot.ai/models/compary/deepseek-r1/llama3-1-70b-instruct
[11] https://www.statista.com/chart/33839/prices-for-processing-one-one-input-output-tokens-on-different-ai-models/