Pri primerjavi cen Deepseek R1 z modeli Meta Llama pride v poštev več dejavnikov, vključno s stroški na milijon žetonov za vnos in proizvodnjo, pa tudi s skupno stroškovno učinkovitostjo na podlagi posebnih primerov uporabe.
Deepseek R1 cene
- Vhodni žetoni (Cache Miss): Deepseek R1 zaračuna 0,55 USD na milijon vhodnih žetonov. Če pa je vložek predpomnjen, se stroški znatno znižajo na 0,14 dolarja na milijon žetonov, zahvaljujoč svojemu mehanizmu za predpomnjenje, ki lahko pri večkratnih poizvedbah prihrani do 90% [1] [4].- Izhodni žetoni: Stroški za ustvarjanje proizvodnih žetonov znašajo 2,19 USD na milijon žetonov [1] [4].
Meta llama modeli cene
Cene za modele Meta Llama, kot sta LLAMA 3.1 in LLAMA 3.3, v razpoložljivih informacijah niso izrecno podrobne. Vendar je ugotovljeno, da LLAMA 3.3 ponuja znatne prihranke stroškov v primerjavi s prejšnjimi različicami, z do 80% znižajo skupne stroške lastništva (TCO) zaradi izboljšane učinkovitosti in prilagoditev cen [2]. Poleg tega je omenjeno, da je LLAMA 3.1 70B navodilo približno 4,3 -krat cenejši od Deepseek R1 za vhodne in izhodne žetone [10].Primerjava stroškovne učinkovitosti
- Deepseek R1 je znan po svojih konkurenčnih cenah in predpomnjenju, kar lahko znatno zmanjša stroške za ponavljajoče se naloge. Še posebej stroškovno učinkovito je za aplikacije, kjer se poizvedbe pogosto ponavljajo.- Modeli Meta Llama, zlasti LLAMA 3.3, ponujajo znatne prihranke stroškov z izboljšano učinkovitostjo in znižanimi cenami. Zaradi tega so zelo stroškovno učinkovite za obsežne aplikacije AI, zlasti v primerjavi s prejšnjimi različicami, kot je LLAMA 3.1.
Če povzamemo, medtem ko Deepseek R1 ponuja konkurenčne cene z velikimi predpomnilniki, meta lama modeli, zlasti novejše različice, kot je LLAMA 3.3, zagotavljajo znatne prihranke stroškov z izboljšanjem učinkovitosti in prilagoditvami cen. Izbira med temi modeli je odvisna od posebnih potreb uporabe, kot sta pogostost poizvedb in obseg operacij AI.
Navedbe:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-accessible-80-cost-savings-meta-lima-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/sl/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-malion-input-utput-tokens-on-different-ai-models/