Modely Deepseek R1 a Meta Llama mají různé cenové struktury díky jejich jedinečným architekturám a kapacitám tokenů. Zde je podrobné srovnání:
DeepSeek R1 Ceny
DeepSeek R1 má cenu na základě vstupních a výstupních tokenů. Standardní ceny pro Deepseek R1 je 0,55 USD za milion vstupních tokenů (mezipaměť Miss) a 2,19 $ za milion výstupních tokenů [1] [4]. Tento model těží z mechanismu ukládání do mezipaměti, který může snížit náklady až o 90% u opakovaných dotazů, přičemž vstupní tokeny stojí 0,14 $ za milion, když jsou ukládány do mezipaměti [1]. Účinnost Deepseek R1 je zvýšena směsí architektury odborníků (MOE) a přesností FP8, které snižují výpočetní požadavky [3].
Meta Llama Modely Pricing
Meta Llama modely, i když nejsou výslovně ceny v poskytnutých zdrojích, obecně sledují strukturu cen založené na tokenu. Specifické údaje o cenách pro meta Llamu však nejsou uvedeny, což je přímé srovnání náročné. Obvykle jsou velké jazykové modely, jako je Llama, ceny na základě tokenů vstupu a výstupů, podobné Deepseek R1, ale přesné náklady se mohou lišit v závislosti na poskytovateli a konkrétní modelové variantě.
Kapacita a dopad na ceny
Kapacita tokenu modelu ovlivňuje ceny několika způsoby:
- Vstupní tokeny: Větší vstupní kapacity umožňují složitější dotazy, ale zvyšují náklady, pokud nejsou ukládány do mezipaměti. Systém do mezipaměti Deepseek R1 to zmírňuje snížením nákladů na opakující se vstupy.
- Výstupní tokeny: Modely s vyššími výstupními kapacitami mohou generovat podrobnější odpovědi a zvyšovat náklady na výstup. DeepSeek R1 účtuje 2,19 $ za milion výstupních tokenů, což je výrazně nižší než někteří konkurenti, jako je Openai's O1 Model [8].
- Účinnost a architektura: Architektura MOE a přesnost FP8 Deepseek R1 umožňují efektivněji zpracovávat žetony a snižovat celkové náklady ve srovnání s modely, které aktivují všechny parametry současně [3].
Porovnání s meta lama
Zatímco specifické ceny pro modely Meta Llama nejsou podrobné, Deepseek R1 je obecně nákladově efektivnější než mnoho velkých jazykových modelů díky své efektivní architektuře a systému ukládání do mezipaměti. Meta Llama modely, které jsou součástí nabídek AI Meta, mohou mít různé cenové úrovně na základě jejich specifických schopností a scénářů využití. Open-source povahy Deepseek R1 a nižší provozní náklady z něj však činí atraktivní možnost pro vývojáře a podniky hledající cenově dostupné řešení AI [3] [5].
Stručně řečeno, tokenová kapacita a struktura cen Deepseek R1 jsou navrženy tak, aby byly nákladově efektivní, zejména s jeho mechanismem ukládání do mezipaměti a efektivní architekturou. Zatímco modely Meta Llama mají pravděpodobně své vlastní cenové struktury, Deepseek R1 vyniká pro svou dostupnost a dostupnost na trhu AI.
Citace:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-behind-deepseek-r1-gri-pennar-l0yye
[3] https://www.hypotenuse.ai/blog/what-is-deepseek-r1-and-Why-Is-It-Making-Waves-in-Ai
[4] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-instalation-features-pricing/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-psing-speed