Ao comparar o preço dos modelos DeepSeek R1 com a meta llama, vários fatores entram em jogo, incluindo o custo por milhão de tokens para entrada e saída, bem como a relação custo-benefício geral com base em casos de uso específicos.
Deepseek R1 Preços
- Tokens de entrada (Cache Miss): Deepseek R1 cobra US $ 0,55 por milhão de tokens de entrada. No entanto, se a entrada for armazenada em cache, o custo cairá significativamente para US $ 0,14 por milhão de tokens, graças ao seu mecanismo de armazenamento em cache, que pode economizar até 90% em consultas repetidas [1] [4].- Tokens de saída: o custo para gerar tokens de saída é de US $ 2,19 por milhão de tokens [1] [4].
Meta llama Modelos preços
O preço dos modelos de meta llama, como LLAMA 3.1 e LLAMA 3.3, não é explicitamente detalhado nas informações disponíveis. No entanto, note -se que o LLAMA 3.3 oferece uma economia de custos significativa em comparação com as versões anteriores, com redução de até 80% no custo total de propriedade (TCO) devido à melhoria dos ajustes de eficiência e preços [2]. Além disso, o LLAMA 3.1 70B Instruct é mencionado como aproximadamente 4,3 vezes mais barato que o Deepseek R1 para tokens de entrada e saída [10].Comparação de custo-benefício ###
- O Deepseek R1 é conhecido por seus benefícios competitivos de preços e cache, o que pode reduzir significativamente os custos para tarefas repetitivas. É particularmente econômico para aplicações onde as consultas são frequentemente repetidas.
- Modelos de meta llama, especialmente a LLAMA 3.3, oferecem uma economia substancial de custos por meio de eficiência aprimorada e preços reduzidos. Isso os torna altamente econômicos para aplicativos de IA em larga escala, especialmente quando comparados a versões anteriores como o LLAMA 3.1.
Em resumo, enquanto o DeepSeek R1 oferece preços competitivos com benefícios significativos em cache, os modelos de meta -llama, particularmente as versões mais recentes como o LLAMA 3.3, fornecem economia de custos substancial por meio de melhorias de eficiência e ajustes de preços. A escolha entre esses modelos depende de necessidades específicas de aplicação, como a frequência das consultas e a escala das operações de IA.
Citações:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-accessible-80-cost-savings-seta-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-precing-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-one-million-input-ultput-tokens-on-different-ai-models/