Al comparar el precio de Deepseek R1 con los modelos de metalama, entran en juego varios factores, incluidos el costo por millón de tokens para la entrada y la salida, así como la rentabilidad general basada en casos de uso específicos.
Precio de Deepseek R1
- Tokens de entrada (Cache Miss): Deepseek R1 cobra $ 0.55 por millón de tokens de entrada. Sin embargo, si la entrada se almacena en caché, el costo cae significativamente a $ 0.14 por millón de tokens, gracias a su mecanismo de almacenamiento en caché, que puede ahorrar hasta un 90% en consultas repetidas [1] [4].- Tokens de salida: el costo para generar tokens de salida es de $ 2.19 por millón de tokens [1] [4].
Meta modelos de precio
El precio de los modelos de Meta Llama, como Llama 3.1 y Llama 3.3, no se detalla explícitamente en la información disponible. Sin embargo, se observa que LLAMA 3.3 ofrece ahorros de costos significativos en comparación con versiones anteriores, con una reducción de hasta el 80% en el costo total de propiedad (TCO) debido a una mejor eficiencia y ajustes de precios [2]. Además, se menciona que el instructo LLAMA 3.1 70B es aproximadamente 4.3 veces más barato que Deepseek R1 para tokens de entrada y salida [10].Comparación de rentabilidad
- Deepseek R1 es conocido por sus precios competitivos y beneficios para almacenar en caché, lo que puede reducir significativamente los costos de tareas repetitivas. Es particularmente rentable para las aplicaciones donde las consultas se repiten con frecuencia.- Los modelos de metalama, especialmente Llama 3.3, ofrecen ahorros de costos sustanciales a través de una eficiencia mejorada y precios reducidos. Esto los hace muy rentables para aplicaciones de IA a gran escala, especialmente en comparación con versiones anteriores como Llama 3.1.
En resumen, si bien Deepseek R1 ofrece precios competitivos con importantes beneficios para almacenamiento en caché, los modelos de metalama, particularmente las versiones más nuevas como Llama 3.3, proporcionan ahorros de costos sustanciales a través de mejoras de eficiencia y ajustes de precios. La elección entre estos modelos depende de necesidades de aplicación específicas, como la frecuencia de consultas y la escala de las operaciones de IA.
Citas:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-acsible-80-cost-savings-meta-llama-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-price-speed-sped
[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-ai-models/