在比较DeepSeek R1与Meta Llama模型的定价时，几个因素都起作用，包括投入和输出的百万个代币成本，以及基于特定用例的总体成本效益。
DeepSeek R1价格
- 输入令牌(缓存MISS)：DeepSeek R1收费为每百万美元的输入令牌0.55美元。但是，如果输入被缓存，则由于其可重复查询的缓存机制，成本将大幅下降至每百万个令牌0.14美元，这可以节省多达90％[1] [4]。- 产出代币：产生产出代币的成本为每百万个令牌2.19美元[1] [4]。
Meta Llama模型定价
可用信息中未明确详细介绍Meta Llama模型的定价，例如Llama 3.1和Llama 3.3。但是，人们指出，与以前的版本相比，Llama 3.3可节省大量成本，由于效率提高和定价调整，总拥有成本(TCO)降低了80％[2]。此外，提到Llama 3.1 70B指示的输入和输出令牌比DeepSeek R1便宜4.3倍[10]。###成本效益比较
- DeepSeek R1以其竞争性定价和缓存效益而闻名，这可以显着降低重复任务的成本。对于经常重复查询的应用，它特别有效。
-Meta Llama模型，尤其是Llama 3.3，可通过提高效率和降低定价来节省大量成本。这使它们在大规模的AI应用程序中具有很高的成本效益，尤其是与以前的版本相比，尤其是与Llama 3.1这样的版本相比。
总而言之，尽管DeepSeek R1提供具有重大缓存优势的竞争价格，但Meta Llama模型，尤其是Llama 3.3等新版本，通过提高效率和定价调整，可节省大量成本。这些模型之间的选择取决于特定的应用需求，例如查询频率和AI操作的规模。
引用：
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.databricks.com/blog/making-akaik-more-accessible-80-cost-savings-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://artaveranalysis.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-nopen-input-input-xutput-tokens-on-different-different-ai-models/
