Порівнюючи ціноутворення Deepseek R1 з моделями мета-лами, вступає в кілька факторів, включаючи вартість за мільйон жетонів для введення та випуску, а також загальну економічну ефективність на основі конкретних випадків використання.
ціноутворення Deepseek R1
- Вхідні жетони (кеш пропуску): DeepSeek R1 стягує 0,55 долара за мільйон вхідних жетонів. Однак, якщо вхід кешується, вартість значно знижується до 0,14 долара за мільйон жетонів, завдяки механізму кешування, який може заощадити до 90% на повторних запитах [1] [4].- Вихідні жетони: Вартість генерації випускних жетонів становить 2,19 долара за мільйон жетонів [1] [4].
Meta Llama моделі ціноутворення
Ціни для моделей мета -лами, таких як LLAMA 3.1 та LLAMA 3.3, не чітко детально описано у наявній інформації. Однак зазначається, що LLAMA 3.3 пропонує значну економію витрат порівняно з попередніми версіями, при цьому до 80% зниження загальної вартості власності (TCO) через підвищення ефективності та коригування цін [2]. Крім того, зазначено, що інструкція LLAMA 3.1 70B є приблизно в 4,3 рази дешевша, ніж DeepSeek R1 для вхідних та вихідних жетонів [10].Порівняння економічної ефективності
- DeepSeek R1 відомий своїми конкурентними цінами та кешуванням, що може значно зменшити витрати на повторювані завдання. Це особливо економічно для додатків, де запити часто повторюються.- Моделі Meta Llama, особливо LLAMA 3.3, пропонують значну економію витрат за рахунок підвищення ефективності та зниження цін. Це робить їх високоефективними для масштабних програм AI, особливо в порівнянні з попередніми версіями, такими як LLAMA 3.1.
Підсумовуючи це, хоча DeepSeek R1 пропонує конкурентоспроможні ціни зі значними перевагами кешування, моделі мета -лами, зокрема новіші версії, такі як LLAMA 3.3, забезпечують значну економію витрат за рахунок підвищення ефективності та коригування цін. Вибір між цими моделями залежить від конкретних потреб додатків, таких як частота запитів та масштаби операцій ШІ.
Цитати:
[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-ціни-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/deepeek-r1
[10] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama3-1-70b-instruct
[.