Deepseek R1'in fiyatlandırması Meta Llama modelleriyle karşılaştırılırken, girdi ve çıktı için milyon jeton başına maliyet ve belirli kullanım durumlarına dayalı genel maliyet etkinliği de dahil olmak üzere çeşitli faktörler devreye girer.
Deepseek R1 Fiyatlandırma
- Giriş jetonları (önbellek özledim): Deepseek R1, milyon giriş jetonları başına 0,55 $ ücret alıyor. Bununla birlikte, giriş önbelleğe alınırsa, maliyet, tekrarlanan sorgularda% 90'a kadar tasarruf sağlayabilen önbellek mekanizması sayesinde milyon jeton başına 0,14 $ 'a önemli ölçüde düşer [1] [4].- Çıktı jetonları: Çıktı jetonları üretme maliyeti milyon jeton başına 2.19 $ 'dır [1] [4].
Meta Llama Modelleri Fiyatlandırma
Lama 3.1 ve Llama 3.3 gibi Meta Llama modelleri için fiyatlandırma, mevcut bilgilerde açıkça ayrıntılı olarak açıklanmamıştır. Bununla birlikte, Llama 3.3'ün, verimlilik ve fiyatlandırma ayarlamaları nedeniyle toplam sahiplik maliyetinde (TCO)% 80'e kadar azalma ile önceki sürümlere kıyasla önemli maliyet tasarrufu sağladığı belirtilmektedir [2]. Ek olarak, LLAMA 3.1 70B talimatının, girdi ve çıkış belirteçleri için Deepseek R1'den yaklaşık 4,3 kat daha ucuz olduğu belirtilmektedir [10].Maliyet etkinliği karşılaştırması
- Deepseek R1, tekrarlayan görevler için maliyetleri önemli ölçüde azaltabilen rekabetçi fiyatlandırma ve önbellekleme avantajları ile bilinir. Sorguların sıklıkla tekrarlandığı uygulamalar için özellikle uygun maliyetlidir.- Meta Llama modelleri, özellikle Llama 3.3, daha iyi verimlilik ve fiyatlandırma ile önemli maliyet tasarrufu sağlar. Bu, özellikle Lama 3.1 gibi önceki sürümlere kıyasla, büyük ölçekli AI uygulamaları için onları oldukça uygun maliyetli hale getirir.
Özetle, Deepseek R1 önemli önbellekleme avantajları ile rekabetçi fiyatlandırma sunarken, Meta Llama modelleri, özellikle Llama 3.3 gibi daha yeni sürümler, verimlilik iyileştirmeleri ve fiyatlandırma ayarlamaları yoluyla önemli maliyet tasarrufu sağlar. Bu modeller arasındaki seçim, sorguların sıklığı ve AI işlemlerinin ölçeği gibi belirli uygulama ihtiyaçlarına bağlıdır.
Alıntılar:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-ai-more-cessible-80-cost-savings-meta-llama-33-databricks
[3] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.2-1b/deepseek-r1
[4] https://writonic.com/blog/deepseek-r1-review
[5] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pring-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-
[11] https://www.statista.com/chart/33839/prices-for-processing-one-sput-utput-tokens-on-defferent-ai-models/