Les modèles Deepseek R1 et Meta Llama ont des structures de prix différentes en raison de leurs architectures uniques et de leurs capacités de jetons. Voici une comparaison détaillée:
Prix Deepseek R1
Deepseek R1 est au prix basé sur les jetons d'entrée et de sortie. Le prix standard pour Deepseek R1 est de 0,55 $ par million de jetons d'entrée (Cache Miss) et de 2,19 $ par million de jetons de sortie [1] [4]. Ce modèle bénéficie d'un mécanisme de mise en cache qui peut réduire les coûts jusqu'à 90% pour les requêtes répétées, avec des jetons d'entrée coûtant 0,14 $ par million lorsqu'ils sont mis en cache [1]. L'efficacité de Deepseek R1 est améliorée par son mélange d'architecture d'experts (MOE) et de précision FP8, qui réduisent les exigences de calcul [3].
Meta Llama modèles Prix
Les modèles Meta Llama, bien qu'ils ne soient pas explicitement à un prix explicite dans les sources fournies, suivent généralement une structure de tarification basée sur un token similaire. Cependant, les détails spécifiques des prix pour Meta Llama ne sont pas mentionnés, ce qui rend les comparaisons directes difficiles. En règle générale, de grands modèles de langage comme LLAMA ont un prix basé sur les jetons d'entrée et de sortie, similaires à Deepseek R1, mais les coûts exacts peuvent varier en fonction du fournisseur et de la variante de modèle spécifique.
La capacité des jetons et l'impact des prix
La capacité de jeton d'un modèle affecte les prix de plusieurs manières:
- Tokens d'entrée: les capacités d'entrée plus importantes permettent des requêtes plus complexes mais augmentent les coûts s'ils ne sont pas mis en cache. Le système de mise en cache de Deepseek R1 atténue cela en réduisant les coûts des intrants répétitifs.
- Tokens de sortie: les modèles avec des capacités de sortie plus élevées peuvent générer des réponses plus détaillées, augmentant les coûts de sortie. Deepseek R1 facture 2,19 $ par million de jetons de production, ce qui est nettement inférieur à certains concurrents comme le modèle O1 d'Openai [8].
- Efficacité et architecture: l'architecture MOE de Deepseek R1 et la précision FP8 lui permettent de traiter les jetons plus efficacement, réduisant les coûts globaux par rapport aux modèles qui activent tous les paramètres simultanément [3].
Comparaison avec Meta Llama
Bien que les prix spécifiques des modèles Meta Llama ne soient pas détaillés, Deepseek R1 est généralement plus rentable que de nombreux modèles de langage en raison de son architecture et de son système de mise en cache efficaces. Les modèles Meta Llama, faisant partie des offres de l'IA de Meta, pourraient avoir des niveaux de prix différents en fonction de leurs capacités et scénarios d'utilisation spécifiques. Cependant, la nature open-source de Deepseek R1 et les coûts opérationnels inférieurs en font une option attrayante pour les développeurs et les entreprises à la recherche de solutions d'IA abordables [3] [5].
En résumé, la capacité de jeton et la structure de tarification de Deepseek R1 sont conçues pour être rentables, en particulier avec son mécanisme de mise en cache et son architecture efficace. Alors que les modèles Meta Llama ont probablement leurs propres structures de prix, Deepseek R1 se distingue par son abordabilité et son accessibilité sur le marché de l'IA.
Citations:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-behind-deepseek-r1-gwri-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-epdive
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilla-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-deatures-pricing/
[9] https://prompt.16x.ingineer/blog/deepseek-r1-cost-prix-espion