Saat membandingkan harga Deepseek R1 dengan model meta llama, beberapa faktor ikut berperan, termasuk biaya per juta token untuk input dan output, serta efektivitas biaya keseluruhan berdasarkan kasus penggunaan spesifik.
harga deepseek r1
- Token Input (Cache Miss): Deepseek R1 menagih $ 0,55 per juta token input. Namun, jika input di -cache, biaya turun secara signifikan menjadi $ 0,14 per juta token, berkat mekanisme cachingnya, yang dapat menghemat hingga 90% pada kueri berulang [1] [4].- Token Output: Biaya untuk menghasilkan token output adalah $ 2,19 per juta token [1] [4].
META LLAMA Model Harga
Harga untuk model meta llama, seperti Llama 3.1 dan Llama 3.3, tidak secara eksplisit dirinci dalam informasi yang tersedia. Namun, dicatat bahwa LLAMA 3.3 menawarkan penghematan biaya yang signifikan dibandingkan dengan versi sebelumnya, dengan pengurangan hingga 80% dalam total biaya kepemilikan (TCO) karena peningkatan efisiensi dan penyesuaian harga [2]. Selain itu, instruksi LLAMA 3.1 70B disebutkan sekitar 4,3 kali lebih murah daripada Deepseek R1 untuk token input dan output [10].Perbandingan Efektivitas Biaya
- Deepseek R1 dikenal karena harga kompetitif dan manfaat cachingnya, yang secara signifikan dapat mengurangi biaya untuk tugas yang berulang. Ini sangat hemat biaya untuk aplikasi di mana kueri sering diulang.- Model meta llama, terutama Llama 3.3, menawarkan penghematan biaya yang substansial melalui peningkatan efisiensi dan penurunan harga. Ini membuat mereka sangat hemat biaya untuk aplikasi AI skala besar, terutama jika dibandingkan dengan versi sebelumnya seperti Llama 3.1.
Singkatnya, sementara Deepseek R1 menawarkan harga kompetitif dengan manfaat caching yang signifikan, model meta llama, terutama versi yang lebih baru seperti LLAMA 3.3, memberikan penghematan biaya yang substansial melalui peningkatan efisiensi dan penyesuaian harga. Pilihan antara model -model ini tergantung pada kebutuhan aplikasi tertentu, seperti frekuensi kueri dan skala operasi AI.
Kutipan:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-accessible-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-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://artitifialanalysis.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-diferent-ai-models/