Pri porovnaní cien DeepSeek R1 s meta lamami modelmi prichádza do hry niekoľko faktorov vrátane nákladov na milión tokenov za vstup a výstup, ako aj celkovú nákladovú efektívnosť na základe konkrétnych prípadov použitia.
Deepseek R1 Ceny
- Vstupné tokeny (Cache Miss): Deepseek R1 účtuje vstupné tokeny 0,55 dolárov za milión. Ak je však vstup ukladaný do vyrovnávacej pamäte, náklady výrazne klesnú na 0,14 USD za milión žetónov, vďaka svojmu mechanizmu ukladania do vyrovnávacej pamäte, ktorý môže ušetriť až 90% pri opakovaných dopytoch [1] [4].- Výstupné tokeny: Náklady na generovanie výstupných tokenov sú 2,19 dolárov za milión tokenov [1] [4].
Meta Llama Modely Ceny
Ceny pre meta lama modely, ako napríklad Llama 3.1 a Llama 3.3, nie sú výslovne podrobne uvedené v dostupných informáciách. Je však poznamenané, že Llama 3.3 ponúka významné úspory nákladov v porovnaní s predchádzajúcimi verziami, pričom až 80% znížilo celkové náklady na vlastníctvo (TCO) v dôsledku zlepšenej účinnosti a úpravy cien [2]. Okrem toho je uvedený inštrukcia Llama 3.1 70B, aby bola približne 4,3 -krát lacnejšia ako DeepSeek R1 pre vstupné a výstupné tokeny [10].porovnanie nákladovej efektívnosti
- Deepseek R1 je známy svojimi konkurenčnými dávkami ceny a ukladania do vyrovnávacej pamäte, čo môže výrazne znížiť náklady na opakujúce sa úlohy. Je to obzvlášť nákladovo efektívne pre aplikácie, v ktorých sa dotazy často opakujú.- Modely Meta Llama, najmä Llama 3.3, ponúkajú značné úspory nákladov prostredníctvom zlepšenej účinnosti a zníženia cien. Vďaka tomu sú veľmi nákladovo efektívne pre rozsiahle aplikácie AI, najmä v porovnaní s predchádzajúcimi verziami, ako je Llama 3.1.
Stručne povedané, zatiaľ čo DeepSeek R1 ponúka konkurenčné ceny s významnými výhodami ukladania do vyrovnávacej pamäte, modely meta lamy, najmä novšie verzie, ako je Llama 3.3, poskytujú značné úspory nákladov prostredníctvom zlepšovania efektívnosti a úpravy cien. Výber medzi týmito modelmi závisí od konkrétnych potrieb aplikácií, ako je frekvencia dopytov a rozsah operácií AI.
Citácie:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-accessible-80-cost-savings-meta-llama-33-33-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-speed-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-instruct
[11] https://www.statista.com/chart/33839/prices-for-processing-one-iLlion-input-terput-tokens-on-different-ai-models/