При сравнении цен на DeepSeek R1 с Meta Llama Models вступает в игру несколько факторов, в том числе стоимость за миллион токенов для ввода и выпуска, а также общую экономическую эффективность, основанную на конкретных случаях использования.
DeepSeek R1 Цена
- Входные токены (кэш -пропуск): DeepSeek R1 взимает 0,55 долл. США за миллион входных токенов. Однако, если ввод кэшируется, стоимость значительно снижается до 0,14 долл. США на токены на миллион, благодаря его механизму кэширования, который может сэкономить до 90% на повторных запросах [1] [4].- Выходные токены: стоимость генерации выходных токенов составляет 2,19 долл. США за миллион токенов [1] [4].
Ad
Meta Llama Models Цена
Цены на модели Meta Llama, такие как Llama 3.1 и Llama 3.3, явно не подробно описаны в доступной информации. Тем не менее, отмечается, что LLAMA 3.3 предлагает значительную экономию затрат по сравнению с предыдущими версиями, причем до 80% общая стоимость владения (TCO) из -за повышения эффективности и корректировки цен [2]. Кроме того, упоминается, что LLAMA 3.1 70B примерно в 4,3 раза дешевле, чем DeepSeek R1 для входных и выходных токенов [10].Сравнение экономической эффективности
- Deepseek R1 известен своими конкурентными ценами и пособиями по кэшированию, которые могут значительно снизить затраты на повторяющиеся задачи. Это особенно экономически эффективно для применений, где запросы часто повторяются.- Модели Meta Llama, особенно Llama 3.3, предлагают существенную экономию средств за счет повышения эффективности и снижения цен. Это делает их очень экономически эффективными для крупномасштабных применений искусственного интеллекта, особенно по сравнению с предыдущими версиями, такими как Llama 3.1.
Таким образом, в то время как DeepSeek R1 предлагает конкурентоспособные цены со значительными преимуществами кэширования, модели Meta Llama, в частности, более новые версии, такие как Llama 3.3, обеспечивают существенную экономию затрат за счет повышения эффективности и корректировки цен. Выбор между этими моделями зависит от конкретных потребностей применения, таких как частота запросов и масштаб операций по ИИ.
Цитаты:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-ceapble-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-ry-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-output-tokens-on-different-models/
