Deepseek R1とMeta Llamaモデルは、独自のアーキテクチャとトークン容量のため、異なる価格設定構造を持っています。詳細な比較は次のとおりです。
Deepseek R1価格
DeepSeek R1の入力トークンと出力トークンに基づいて価格設定されています。 DeepSeek R1の標準価格は、入力トークン(キャッシュミス)あたり0.55ドル、100万の出力トークンあたり2.19ドルです[1] [4]。このモデルは、繰り返しクエリでコストを最大90％削減できるキャッシュメカニズムの恩恵を受け、キャッシュされたときに入力トークンは100万ドルあたり0.14ドルです[1]。 Deepseek R1の効率は、専門家(MOE)アーキテクチャとFP8精度の混合によって向上し、計算要件を削減します[3]。
###メタラマモデルの価格設定
メタラマモデルは、提供されたソースで明示的に価格設定されていませんが、一般に同様のトークンベースの価格設定構造に従います。ただし、メタラマの特定の価格設定の詳細は言及されておらず、直接的な比較が困難になります。通常、Llamaのような大規模な言語モデルの価格は、Deepseek R1と同様に入力トークンと出力トークンに基づいていますが、正確なコストはプロバイダーと特定のモデルバリアントによって異なります。
###トークン容量と価格の影響
モデルのトークン容量は、いくつかの方法で価格設定に影響します。
- 入力トークン：入力容量が大きいと、より複雑なクエリが可能になりますが、キャッシュされていないとコストが増加します。 Deepseek R1のキャッシュシステムは、繰り返し入力のコストを削減することにより、これを軽減します。
- 出力トークン：出力容量が高いモデルは、より詳細な応答を生成し、出力コストが増加する可能性があります。 Deepseek R1は、100万ドルあたり2.19ドルの出力トークンを請求します。これは、OpenaiのO1モデル[8]などの一部の競合他社よりも大幅に低いです。
- 効率とアーキテクチャ：Deepseek R1のMOEアーキテクチャとFP8精度により、トークンをより効率的に処理できるようになり、すべてのパラメーターを同時にアクティブ化するモデルと比較して全体的なコストを削減できます[3]。
###メタラマとの比較
メタラマモデルの特定の価格設定は詳細ではありませんが、DeepSeek R1は一般に、効率的なアーキテクチャとキャッシュシステムのため、多くの大規模な言語モデルよりも費用対効果が高くなっています。 MetaのAI製品の一部であるMeta Llamaモデルは、特定の機能と使用シナリオに基づいて異なる価格設定層を持っている可能性があります。ただし、DeepSeek R1のオープンソースの性質と運用コストの削減により、手頃なAIソリューションを求める開発者や企業にとって魅力的な選択肢となります[3] [5]。
要約すると、Deepseek R1のトークン容量と価格設定構造は、特にそのキャッシュメカニズムと効率的なアーキテクチャにより、費用対効果の高いように設計されています。メタラマモデルには独自の価格設定構造がある可能性がありますが、Deepseek R1はAI市場での手頃な価格とアクセシビリティを際立たせています。
引用：
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-behind-deepseek-r1-gwri-pennar-l0yee
[3] https://www.hypotenuse.ai/blog/what-is-deepseek-r1-an-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-distill-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-inestallation-features-pricing/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-speed