Khi so sánh giá của các mô hình Deepseek R1 với Meta Llama, một số yếu tố được đưa ra, bao gồm cả chi phí trên một triệu mã thông báo cho đầu vào và đầu ra, cũng như hiệu quả chi phí tổng thể dựa trên các trường hợp sử dụng cụ thể.
Giá R1
- Mã thông báo đầu vào (bỏ lỡ bộ đệm): DeepSeek R1 tính phí 0,55 đô la trên một triệu mã thông báo đầu vào. Tuy nhiên, nếu đầu vào được lưu trữ, chi phí giảm đáng kể xuống 0,14 đô la một triệu mã thông báo, nhờ vào cơ chế bộ nhớ đệm của nó, có thể tiết kiệm tới 90% cho các truy vấn lặp đi lặp lại [1] [4].- Mã thông báo đầu ra: Chi phí để tạo mã thông báo đầu ra là 2,19 đô la một triệu mã thông báo [1] [4].
Giá cả mô hình meta llama
Giá cả cho các mô hình meta llama, chẳng hạn như Llama 3.1 và Llama 3.3, không được chi tiết rõ ràng trong các thông tin có sẵn. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng Llama 3.3 cung cấp tiết kiệm chi phí đáng kể so với các phiên bản trước, với tổng chi phí sở hữu (TCO) giảm tới 80% do hiệu quả và điều chỉnh giá được cải thiện [2]. Ngoài ra, hướng dẫn LLAMA 3.1 70B được đề cập là khoảng 4,3 lần rẻ hơn so với Deepseek R1 cho mã thông báo đầu vào và đầu ra [10].So sánh hiệu quả chi phí
- Deepseek R1 được biết đến với giá cả cạnh tranh và lợi ích bộ đệm, có thể giảm đáng kể chi phí cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Nó đặc biệt hiệu quả về chi phí cho các ứng dụng trong đó các truy vấn thường được lặp lại.- Các mô hình Meta Llama, đặc biệt là Llama 3.3, cung cấp tiết kiệm chi phí đáng kể thông qua hiệu quả được cải thiện và giảm giá. Điều này làm cho chúng hiệu quả về chi phí cao đối với các ứng dụng AI quy mô lớn, đặc biệt là khi so sánh với các phiên bản trước như Llama 3.1.
Tóm lại, trong khi Deepseek R1 cung cấp giá cạnh tranh với các lợi ích bộ đệm đáng kể, các mô hình Meta Llama, đặc biệt là các phiên bản mới hơn như Llama 3.3, cung cấp tiết kiệm chi phí đáng kể thông qua cải thiện hiệu quả và điều chỉnh giá cả. Sự lựa chọn giữa các mô hình này phụ thuộc vào nhu cầu ứng dụng cụ thể, chẳng hạn như tần suất của các truy vấn và quy mô của các hoạt động AI.
Trích dẫn:
[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-pricing-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
.