Vid jämförelse av prissättningen av Deepseek R1 med Meta Llama-modeller kommer flera faktorer in i spel, inklusive kostnaden per miljon tokens för input och utgång, såväl som den totala kostnadseffektiviteten baserad på specifika användningsfall.
Deepseek R1 -prissättning
- Ingångstokens (Cache Miss): Deepseek R1 laddar $ 0,55 per miljon ingångstokens. Men om ingången är cache, sjunker kostnaden betydligt till 0,14 $ per miljon tokens, tack vare dess cachemekanism, vilket kan spara upp till 90% på upprepade frågor [1] [4].- Outputtokens: Kostnaden för att generera produktionstokens är $ 2,19 per miljon tokens [1] [4].
Meta lama modeller prissättning
Prissättningen för Meta Llama -modeller, såsom Llama 3.1 och Llama 3.3, är inte uttryckligen detaljerad i den tillgängliga informationen. Det noteras emellertid att Llama 3.3 erbjuder betydande kostnadsbesparingar jämfört med tidigare versioner, med upp till 80% minskning av den totala ägandekostnaden (TCO) på grund av förbättrad effektivitet och prissättningsjusteringar [2]. Dessutom nämns Llama 3.1 70B -instruktion som ungefär 4,3 gånger billigare än Deepseek R1 för ingångs- och utgångstokens [10].Kostnadseffektivitetsjämförelse
- Deepseek R1 är känd för sina konkurrenskraftiga priser och cache -fördelar, vilket kan minska kostnaderna för repetitiva uppgifter avsevärt. Det är särskilt kostnadseffektivt för applikationer där frågor ofta upprepas.- Meta Llama -modeller, särskilt Llama 3.3, erbjuder betydande kostnadsbesparingar genom förbättrad effektivitet och minskad prissättning. Detta gör dem mycket kostnadseffektiva för storskaliga AI-applikationer, särskilt jämfört med tidigare versioner som Llama 3.1.
Sammanfattningsvis, medan Deepseek R1 erbjuder konkurrenskraftiga priser med betydande cache -fördelar, ger Meta Lama -modeller, särskilt de nyare versionerna som Llama 3.3, betydande kostnadsbesparingar genom effektivitetsförbättringar och prissättning. Valet mellan dessa modeller beror på specifika tillämpningsbehov, till exempel frekvensen av frågor och omfattningen av AI -operationer.
Citeringar:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
]
[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-pricing-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-instrukt
]