Amikor összehasonlítjuk a DeepSeek R1 árazását a meta láma modellekkel, számos tényező jelentkezik, ideértve a bemeneti és output millió tokenköltségét, valamint a konkrét felhasználási eseteken alapuló általános költséghatékonyságot.
MEGASZTÁS R1 ára
- Bemeneti tokenek (gyorsítótár Miss): A DeepSeek R1 0,55 dollárt számít fel millió bemeneti tokennel. Ha azonban a bemenetet gyorsítótárazott, akkor a költségek jelentősen 0,14 dollárra esik, a gyorsítótárazási mechanizmusnak köszönhetően, amely akár 90% -ot is megtakaríthat az ismételt lekérdezéseknél [1] [4].- Kimeneti tokenek: A kimeneti tokenek generálásának költsége 2,19 dollár / millió token [1] [4].
Meta láma modellek árazás
A Meta láma modellek, például a Llama 3.1 és a Llama 3.3 ára, a rendelkezésre álló információk nem részletezik. Megjegyzendő azonban, hogy a Llama 3.3 jelentős költségmegtakarítást kínál a korábbi verziókhoz képest, a teljes tulajdonosi költségek (TCO) legfeljebb 80% -os csökkenésével a jobb hatékonyság és az árazási kiigazítások miatt [2]. Ezenkívül a Llama 3.1 70b utasításokat megemlítik, hogy nagyjából 4,3 -szorosabb, mint a DeepSeek R1 a bemeneti és kimeneti tokeneknél [10].Költséghatékonysági összehasonlítás
- A DeepSeek R1 ismert versenyképes árképzéséről és gyorsítótárazási előnyeiről, amelyek jelentősen csökkenthetik az ismétlődő feladatok költségeit. Különösen költséghatékony azoknál az alkalmazásoknál, ahol a lekérdezéseket gyakran megismételik.- A meta láma modellek, különösen a Llama 3.3, jelentős költségmegtakarítást kínálnak a jobb hatékonyság és az árképzés révén. Ez rendkívül költséghatékonyvá teszi őket a nagyszabású AI alkalmazásokhoz, különösen a korábbi verziókhoz képest, mint például a Llama 3.1.
Összefoglalva: míg a DeepSeek R1 versenyképes árazást kínál, jelentős gyorsítótárazási előnyökkel, a Meta láma modellek, különösen az újabb verziók, mint például a Llama 3.3, jelentős költségmegtakarítást biztosítanak a hatékonyságjavítások és az árképzés kiigazításai révén. Az e modellek közötti választás az alkalmazási igényektől, például a lekérdezések gyakoriságától és az AI műveletek méretétől függ.
Idézetek:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-acessible-80-cost-savings-meta-llana-33-databricks
[3] https://www.promphackers.co/compare/llama-3.2-1b/deepseek-r1
[4] https://writesonic.com/blog/deepseek-r1-review
[5] https://proppt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-peed
[6] https://www.llama.com
[7] https://www.promphackers.co/compare/llama-3.1-8b/deepseek-r1
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/397492
[9] https://articialanalysis.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-million-input-output-tokens-on-nifferent-ai-models/