Palyginus „Deepseeek R1“ kainą su „Meta Lama“ modeliais, atsiranda keli veiksniai, įskaitant milijono žetonų kainą už įvestį ir produkciją, taip pat bendrą ekonominį efektyvumą, pagrįstą konkrečiais naudojimo atvejais.
„Deepseek R1“ kainodara
- Įvesties žetonai („Cache Miss“): „Deepseek R1“ imasi 0,55 USD už milijoną įvesties žetonų. Tačiau jei įvestis talpykloje yra talpykloje, išlaidos žymiai sumažėja iki 0,14 USD milijono žetonų, dėl jo talpyklos mechanizmo, kuris gali sutaupyti iki 90% pakartotinių užklausų [1] [4].- Išėjimo žetonai: Išvesties žetonų generavimo išlaidos yra 2,19 USD už milijoną žetonų [1] [4].
„Meta Lama“ modelių kainodara
Meta Llaamos modelių, tokių kaip „Lla 3.1“ ir „Lla 3.3“, kainodara nėra aiškiai aprašyta turimoje informaciją. Tačiau pažymėta, kad „Lla 3.3“ sutaupo didelę išlaidų sutaupymą, palyginti su ankstesnėmis versijomis, o dėl geresnio efektyvumo ir kainų nustatymo pakeitimų sumažėjo iki 80% visos nuosavybės išlaidų (TCO) [2]. Be to, minima, kad LLAMA 3.1 70B instrukcija yra maždaug 4,3 karto pigesnė nei „Deepseek R1“ įvesties ir išvesties žetonams [10].Ekonominio efektyvumo palyginimas
- „Deepseek R1“ yra žinomas dėl savo konkurencingos kainų nustatymo ir talpyklos naudos, o tai gali žymiai sumažinti pasikartojančių užduočių išlaidas. Tai ypač ekonomiškai efektyvu programoms, kuriose užklausos dažnai kartojamos.- „Meta Lama“ modeliai, ypač „Llam 3.3“, siūlo nemažą sutaupymą, padidinant efektyvumą ir mažesnę kainą. Tai daro juos labai ekonomiškus didelio masto AI programas, ypač palyginti su ankstesnėmis versijomis, tokiomis kaip „Llama 3.1“.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Deepseek R1“ siūlo konkurencingą kainą, turinčią didelę talpyklos talpyklos pranašumus, „Meta Llama“ modeliai, ypač kaip naujesnės versijos, tokios kaip „Llama 3.3“, suteikia didelę sutaupymą efektyviai patobulinant ir koreguojant kainų nustatymą. Pasirinkimas tarp šių modelių priklauso nuo konkrečių taikymo poreikių, tokių kaip užklausų dažnis ir AI operacijų mastas.
Citatos:
[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/deepseeek-r1-cost-cost-cost-cing-sparta
[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://artifialanalysis.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-antput-tokens-on-different-ai-models/