Salīdzinot DeepSEEK R1 cenu noteikšanu ar meta lamu modeļiem, tiek izmantoti vairāki faktori, ieskaitot izmaksas par miljonu žetonu ievadei un izlaidei, kā arī vispārējo rentabilitāti, pamatojoties uz īpašiem lietošanas gadījumiem.
DeepSeek R1 cenu noteikšana
- Ievades žetoni (Cache Miss): DeepSeek R1 iekasē USD 0,55 par miljonu ievades žetonu. Tomēr, ja ieguldījums tiek kešatmiņā, izmaksas ievērojami samazinās līdz USD 0,14 par miljonu žetonu, pateicoties tā kešatmiņas mehānismam, kas var ietaupīt līdz 90% no atkārtotiem vaicājumiem [1] [4].- Izvades žetoni: Izvades žetonu ģenerēšanas izmaksas ir USD 2,19 par miljonu žetonu [1] [4].
meta lama modeļu cenu noteikšana
Cenu noteikšana meta lamu modeļiem, piemēram, LLAMA 3.1 un LLAMA 3.3, nav skaidri aprakstīta pieejamajā informācijā. Tomēr tiek atzīmēts, ka Lama 3.3 piedāvā ievērojamus izmaksu ietaupījumus, salīdzinot ar iepriekšējām versijām, un līdz pat 80% samazina īpašumtiesību izmaksas (TCO), pateicoties uzlabotai efektivitātei un cenu pielāgošanai [2]. Turklāt LLAMA 3.1 70B norādījums tiek minēts, ka tas ir aptuveni 4,3 reizes lētāks nekā DeepSeek R1 ievades un izvades žetoniem [10].izmaksu efektivitātes salīdzinājums
- DeepSeek R1 ir pazīstams ar konkurences cenu noteikšanu un kešatmiņas ieguvumiem, kas var ievērojami samazināt atkārtotu uzdevumu izmaksas. Tas ir īpaši rentabls lietojumprogrammām, kurās bieži tiek atkārtoti jautājumi.- Meta llama modeļi, it īpaši LLAMA 3.3, piedāvā ievērojamus izmaksu ietaupījumus, uzlabojot efektivitāti un samazinot cenu noteikšanu. Tas padara tos ļoti rentablus liela mēroga AI lietojumprogrammās, it īpaši, salīdzinot ar iepriekšējām versijām, piemēram, LLAMA 3.1.
Rezumējot, kaut arī DeepSeek R1 piedāvā konkurētspējīgas cenu noteikšanu ar ievērojamām kešatmiņas priekšrocībām, meta lama modeļi, jo īpaši jaunākās versijas, piemēram, Lama 3.3, nodrošina ievērojamus izmaksu ietaupījumus, veicot efektivitātes uzlabojumus un pielāgojot cenu. Izvēle starp šiem modeļiem ir atkarīga no īpašām pielietojuma vajadzībām, piemēram, vaicājumu biežuma un AI darbību mēroga.
Atsauces:
[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-princing-peed
[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