Atunci când se compară prețul de Deepseek R1 cu modelele Meta Llama, intră în joc mai mulți factori, inclusiv costul pe milion de jetoane pentru intrare și producție, precum și eficiența costurilor generale bazate pe cazuri de utilizare specifice.
Deepseek R1 Prețuri
- Jetoane de intrare (ratare cache): Deepseek R1 percepe 0,55 USD pe milion de jetoane de intrare. Cu toate acestea, dacă aportul este în cache, costul scade semnificativ la 0,14 dolari pe milion de jetoane, datorită mecanismului său de memorie de memorie de memorie, care poate economisi până la 90% la întrebările repetate [1] [4].- Jetoane de ieșire: Costul pentru generarea de jetoane de ieșire este de 2,19 USD pe milion de jetoane [1] [4].
Meta Llama Modele Prețuri
Prețurile pentru modelele Meta -Llama, precum Llama 3.1 și Llama 3.3, nu este detaliat în mod explicit în informațiile disponibile. Cu toate acestea, se observă că Llama 3.3 oferă economii semnificative de costuri în comparație cu versiunile anterioare, cu o reducere de până la 80% a costului total de proprietate (TCO) datorită eficienței îmbunătățite și ajustărilor prețurilor [2]. În plus, Llama 3.1 70b Instruire este menționată a fi de aproximativ 4,3 ori mai ieftină decât Deepseek R1 pentru jetoane de intrare și ieșire [10].Comparație cost-eficiență
- Deepseek R1 este cunoscut pentru prețurile sale competitive și beneficiile în cache, care pot reduce semnificativ costurile pentru sarcinile repetitive. Este deosebit de rentabil pentru aplicațiile în care se repetă frecvent întrebările.- Modelele Meta -Llama, în special Llama 3.3, oferă economii substanțiale de costuri prin eficiență îmbunătățită și prețuri reduse. Acest lucru le face extrem de rentabile pentru aplicațiile AI pe scară largă, mai ales în comparație cu versiunile anterioare precum Llama 3.1.
În rezumat, în timp ce Deepseek R1 oferă prețuri competitive cu beneficii semnificative în cache, modelele Meta Llama, în special versiunile mai noi precum Llama 3.3, oferă economii substanțiale de costuri prin îmbunătățiri de eficiență și ajustări ale prețurilor. Alegerea dintre aceste modele depinde de nevoile specifice ale aplicației, cum ar fi frecvența întrebărilor și scara operațiunilor AI.
Citări:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-accessible-80-cost-savings-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-preț-speed
[6] https://www.lama.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-milion-input-put-uttokens-on-mifferent-AI-models/