Kui võrrelda Deepseek R1 hinnakujundust Meta laamamudelitega, tulevad mängu mitmed tegurid, sealhulgas miljoni lisatasu sisend- ja väljundkulud, samuti üldine kuluefektiivsus, mis põhineb konkreetsetel kasutusjuhtudel.
Deepseek R1 hinnakujundus
- Sisendmärgid (vahemälu Miss): Deepseek R1 võtab 0,55 dollarit miljoni sisestusmärgi kohta. Kui sisend on vahemällu salvestatud, langeb kulud tänu vahemällu salvestusmehhanismile märkimisväärselt 0,14 dollarini miljoni tokeni kohta, mis võib kokku hoida korduvate päringute korral kuni 90% [1] [4].- Väljundmärgid: väljundmärkide genereerimise hind on 2,19 dollarit miljoni tokeni kohta [1] [4].
Meta laamamudelite hinnakujundus
Meta Llama mudelite hinnakujundus, näiteks laama 3.1 ja laama 3.3, ei ole olemasolevas teabes selgesõnaliselt üksikasjalik. Siiski märgitakse, et laama 3.3 pakub eelnevate versioonidega võrreldes märkimisväärset kulude kokkuhoidu, kusjuures omandiõiguse kogukulud (TCO) vähenevad kuni 80%, kuna tõhusus ja hinnakujunduse kohandamine on paranenud [2]. Lisaks mainitakse laama 3.1 70b juhendamist umbes 4,3 korda odavamalt kui sisendi ja väljundmärkide jaoks Deepseek R1 [10].kulutõhususe võrdlus
- Deepseek R1 on tuntud oma konkurentsivõimelise hinnakujunduse ja vahemällu salvestamise eeliste poolest, mis võib korduvate ülesannete kulusid märkimisväärselt vähendada. See on eriti tasuv rakenduste jaoks, kus päringuid korratakse sageli.- Meta laamamudelid, eriti laama 3.3, pakuvad olulist kulude kokkuhoidu parema tõhususe ja vähendatud hinnakujunduse kaudu. See muudab need suuremahuliste AI-rakenduste jaoks väga kulutõhusaks, eriti kui võrrelda varasemaid versioone nagu laama 3.1.
Kokkuvõtlikult võib Deepseek R1 konkureerida oluliste vahemällu salvestavate eelistega konkurentsivõimeliste hinnakujunduste, eriti uuemad versioonid nagu LEMA 3.3, tõhususe parandamise ja hinnakujunduse korrigeerimise kaudu märkimisväärset kulude kokkuhoidu. Nende mudelite valik sõltub konkreetsetest rakendusvajadustest, näiteks päringute sagedusest ja AI -toimingute skaalast.
Tsitaadid:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
]
[3] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.2-1b/deepseek-r1
[4] https://writitesonic.com/blog/deepseek-r1-review
[5] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-ricing-peed
[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
]