Deepseek R1- ja Meta Llaam -malleilla on erilaiset hinnoittelurakenteet niiden ainutlaatuisten arkkitehtuurien ja merkkitoimitusten takia. Tässä on yksityiskohtainen vertailu:
Deepseek R1 -hinnoittelu
DeepSeek R1 on hinnoiteltu tulo- ja lähtömerkkien perusteella. Deepseek R1: n vakiohinnoittelu on 0,55 dollaria miljoonaa syöttömerkkiä (välimuisti miss) ja 2,19 dollaria miljoonaa lähtömerkkejä [1] [4]. Tämä malli hyötyy välimuistimekanismista, joka voi vähentää kustannuksia jopa 90% toistuvista kyselyistä, ja panostunnukset maksavat 0,14 dollaria miljoonaa kohti välimuistissa [1]. Deepseek R1: n tehokkuutta parantaa sen asiantuntijoiden (MOE) arkkitehtuuri ja FP8 -tarkkuus, jotka vähentävät laskennallisia vaatimuksia [3].
Meta -lama -mallit hinnoittelu
Meta-Llaamamallit, vaikka ne eivät nimenomaisesti hinnoiteltu toimitettuihin lähteisiin, seuraavat yleensä samanlaista token-pohjaista hinnoittelurakennetta. Meta -laman erityisiä hinnoittelutietoja ei kuitenkaan mainita, mikä tekee suorista vertailuista haastavia. Tyypillisesti suuret kielimallit, kuten LLAMA, hinnoitellaan syöttö- ja lähtömerkkien perusteella, samanlaisia kuin DeepSeek R1, mutta tarkat kustannukset voivat vaihdella palveluntarjoajan ja erityisen mallivariantin mukaan.
Token kapasiteetti ja hinnoitteluvaikutus
Mallin merkkivaikutus vaikuttaa hinnoitteluun monin tavoin:
- Syöttömerkit: Suuremmat syöttökapasiteetit mahdollistavat monimutkaisemmat kyselyt, mutta lisäävät kustannuksia, elleivät ne välimuistissa. Deepseek R1: n välimuistijärjestelmä lieventää tätä vähentämällä toistuvien panosten kustannuksia.
- Lähtömerkit: Mallit, joissa on suurempi lähtökapasiteetti, voivat tuottaa yksityiskohtaisempia vastauksia, mikä lisää lähtökustannuksia. DeepSeek R1 veloittaa 2,19 dollaria miljoonaa dollaria lähtömerkkejä, mikä on huomattavasti alhaisempi kuin jotkut kilpailijat, kuten Openain O1 -malli [8].
- Tehokkuus ja arkkitehtuuri: DeepSek R1: n MOE -arkkitehtuuri ja FP8 -tarkkuus mahdollistavat sen käsittelemisen rahakkeet tehokkaammin vähentämällä kokonaiskustannuksia verrattuna malleihin, jotka aktivoivat kaikki parametrit samanaikaisesti [3].
Vertailu meta -lamaan
Vaikka Meta Llam -mallien erityinen hinnoittelu ei ole yksityiskohtaista, DeepSeek R1 on yleensä kustannustehokkaampi kuin monet suuret kielimallit sen tehokkaan arkkitehtuurin ja välimuistijärjestelmän vuoksi. Meta -lama -malleilla, jotka ovat osa META: n AI -tarjontaa, voi olla erilaiset hinnoittelutasot niiden erityisten kykyjen ja käyttöskenaarioiden perusteella. Deepseek R1: n avoimen lähdekoodin luonne ja alhaisemmat operatiiviset kustannukset tekevät siitä houkuttelevan vaihtoehdon kehittäjille ja yrityksille, jotka etsivät kohtuuhintaisia AI-ratkaisuja [3] [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek R1: n merkki kapasiteetti ja hinnoittelurakenne on suunniteltu kustannustehokkaaksi, etenkin sen välimuistimekanismin ja tehokkaan arkkitehtuurin kanssa. Vaikka Meta Llam -malleilla on todennäköisesti omat hinnoittelurakenteensa, DeepSeek R1 erottuu sen kohtuuhintaisuudesta ja saavutettavuudesta AI -markkinoilla.
Viittaukset:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
.
.
[4] https://api-docs.depseek.com/quick_start/pricing
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
.
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-R1
.
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-speed