I modelli DeepSeek R1 e Meta Llama hanno diverse strutture di prezzo grazie alle loro architetture uniche e capacità di token. Ecco un confronto dettagliato:
DeepSeek R1 Prezzi
DeepSeek R1 ha un prezzo in base ai token di input e output. Il prezzo standard per DeepSeek R1 è di $ 0,55 per milione di token di input (Cache Miss) e $ 2,19 per milione di token di output [1] [4]. Questo modello beneficia di un meccanismo di memorizzazione nella cache che può ridurre i costi fino al 90% per le query ripetute, con token di input che costano $ 0,14 per milione quando memorizzati nella cache [1]. L'efficienza di DeepSeek R1 è migliorata dalla sua architettura di esperti (MOE) e precisione FP8, che riducono i requisiti computazionali [3].
prezzi dei modelli di meta lama
I modelli di meta lama, sebbene non esplicitamente a prezzi nelle fonti fornite, seguono generalmente una struttura di prezzi basata su token simile. Tuttavia, non sono menzionati dettagli specifici sui prezzi per Meta Llama, rendendo impegnativi confronti diretti. In genere, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni come Llama hanno un prezzo in base ai token di input e output, simili a DeepSeek R1, ma i costi esatti possono variare a seconda del fornitore e della variante del modello specifica.
capacità di token e impatto sui prezzi
La capacità token di un modello influisce sui prezzi in diversi modi:
- Token di input: le maggiori capacità di input consentono query più complesse ma aumentano i costi se non memorizzati nella cache. Il sistema di memorizzazione nella cache di DeepSeek R1 mitiga questo riducendo i costi per gli input ripetitivi.
- token di output: i modelli con capacità di output più elevate possono generare risposte più dettagliate, aumentando i costi di output. DeepSeek R1 addebita $ 2,19 per milione di token di uscita, che è significativamente inferiore rispetto ad alcuni concorrenti come il modello O1 di Openi [8].
- Efficienza e architettura: l'architettura MOE di DeepEek R1 e la precisione FP8 consentono di elaborare i token in modo più efficiente, riducendo i costi complessivi rispetto ai modelli che attivano contemporaneamente tutti i parametri [3].
confronto con meta lama
Mentre i prezzi specifici per i modelli di meta lama non sono dettagliati, DeepSeek R1 è generalmente più economico rispetto a molti modelli di linguaggio di grandi dimensioni a causa del suo efficiente sistema di architettura e memorizzazione nella cache. I modelli Meta Llama, essendo parte delle offerte di intelligenza artificiale di Meta, potrebbero avere livelli di prezzi diversi in base alle loro capacità specifiche e agli scenari di utilizzo. Tuttavia, la natura open source di DeepEek R1 e i costi operativi più bassi lo rendono un'opzione interessante per gli sviluppatori e le aziende che cercano soluzioni AI a prezzi accessibili [3] [5].
In sintesi, la capacità del segno e la struttura dei prezzi di DeepSeek R1 sono progettati per essere convenienti, in particolare con il suo meccanismo di memorizzazione nella cache e l'architettura efficiente. Mentre i modelli Meta Llama hanno probabilmente le proprie strutture di prezzo, Deepseek R1 si distingue per la sua convenienza e l'accessibilità nel mercato dell'IA.
Citazioni:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-behind-deepseek-dri-pennar-l0ye
[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-distilled-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artificialalanysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-deatures-pricing/
[9] https://promppt.16x.engineer/blog/deepseek-cost-cost-pricing-speed