DeepSeek R1 및 Meta Llama 모델은 고유 한 아키텍처 및 토큰 용량으로 인해 가격 구조가 다릅니다. 자세한 비교는 다음과 같습니다.
DeepSeek R1 가격
DeepSeek R1은 입력 및 출력 토큰을 기준으로 가격이 책정됩니다. DeepSeek R1의 표준 가격은 백만 달러 당 $ 0.55이며 입력 토큰 (캐시 미스)과 백만 달러의 출력 토큰 당 2.19 달러입니다 [1] [4]. 이 모델은 반복 쿼리의 비용을 최대 90%로 줄일 수있는 캐싱 메커니즘의 이점을 얻을 수 있으며, 입력 토큰은 캐싱 할 때 백만 달러당 $ 0.14입니다 [1]. DeepSeek R1의 효율성은 전문가 (MOE) 아키텍처와 FP8 정밀도의 혼합에 의해 향상되어 계산 요구 사항을 줄입니다 [3].
메타 라마 모델 가격
메타 라마 모델은 제공된 출처에서 명시 적으로 가격이 책정되지는 않지만 일반적으로 유사한 토큰 기반 가격 구조를 따릅니다. 그러나 메타 라마에 대한 특정 가격 세부 사항은 언급되지 않았으므로 직접 비교가 어려워집니다. 일반적으로 LLAMA와 같은 대형 언어 모델은 DeepSeek R1과 유사한 입력 및 출력 토큰을 기준으로 가격이 책정되지만 정확한 비용은 제공자 및 특정 모델 변형에 따라 다를 수 있습니다.
토큰 용량 및 가격 영향
모델의 토큰 용량은 여러 가지 방법으로 가격에 영향을 미칩니다.
- 입력 토큰 : 입력 용량이 클수록 더 복잡한 쿼리를 허용하지만 캐시되지 않으면 비용을 증가시킵니다. DeepSeek R1의 캐싱 시스템은 반복적 인 입력 비용을 줄임으로써이를 완화시킵니다.
- 출력 토큰 : 출력 용량이 높은 모델은보다 자세한 응답을 생성하여 출력 비용을 증가시킬 수 있습니다. DeepSeek R1은 백만 달러의 출력 토큰 당 $ 2.19를 청구하며, 이는 OpenAI의 O1 모델 [8]과 같은 일부 경쟁 업체보다 상당히 낮습니다.
- 효율성 및 아키텍처 : DeepSeek R1의 MOE 아키텍처 및 FP8 정밀도를 통해 토큰을보다 효율적으로 처리 할 수있어 모든 매개 변수를 동시에 활성화하는 모델에 비해 전체 비용이 줄어 듭니다 [3].
메타 라마와 비교
메타 라마 모델의 특정 가격은 상세하지 않지만 DeepSeek R1은 효율적인 아키텍처 및 캐싱 시스템으로 인해 많은 대형 언어 모델보다 비용 효율적입니다. Meta의 AI 제품의 일부인 Meta Llama 모델은 특정 기능 및 사용 시나리오를 기반으로 가격 책정 계층이 다를 수 있습니다. 그러나 DeepSeek R1의 오픈 소스 특성과 낮은 운영 비용은 저렴한 AI 솔루션을 원하는 개발자와 비즈니스에 매력적인 옵션이됩니다 [3] [5].
요약하면, DeepSeek R1의 토큰 용량 및 가격 구조는 특히 캐싱 메커니즘과 효율적인 아키텍처를 통해 비용 효율적으로 설계되었습니다. 메타 라마 모델에는 자체 가격 구조가있을 가능성이 있지만 DeepSeek R1은 AI 시장에서 경제성과 접근성으로 눈에 띄게됩니다.
인용 :
[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-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-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-features-pring/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-peed