Modele Deepseek R1 i Meta Llama mają różne struktury cenowe ze względu na ich unikalne architektury i zdolności tokena. Oto szczegółowe porównanie:
Ceny Deepseek R1
Deepseek R1 jest wyceniony na podstawie tokenów wejściowych i wyjściowych. Standardowe ceny Deepseek R1 wynosi 0,55 USD za milion tokenów wejściowych (misja pamięci podręcznej) i 2,19 USD za milion tokenów wyjściowych [1] [4]. Ten model korzysta z mechanizmu buforowania, który może obniżyć koszty nawet o 90% dla powtarzających się zapytań, a tokeny wejściowe kosztują 0,14 USD za milion, gdy buforuje [1]. Wydajność Deepseek R1 jest zwiększona przez jego mieszankę architektury ekspertów (MOE) i precyzji FP8, które zmniejszają wymagania obliczeniowe [3].
Meta Llama Modele Ceny
Modele meta lamy, choć nie są wyraźnie wycenione w dostarczonych źródłach, ogólnie podążają za podobną strukturą cenową opartą na tokenach. Jednak nie wspomniane są konkretne szczegóły cen dla meta lamy, co sprawia, że bezpośrednie porównania. Zazwyczaj duże modele językowe, takie jak LAMA, są wyceniane na podstawie tokenów wejściowych i wyjściowych, podobnych do Deepseek R1, ale dokładne koszty mogą się różnić w zależności od dostawcy i specyficznego wariantu modelu.
pojemność tokena i wpływ cenowy
Pojemność tokena modelu wpływa na ceny na kilka sposobów:
- Tokeny wejściowe: Większe zdolności wejściowe pozwalają na bardziej złożone zapytania, ale zwiększają koszty, jeśli nie są buforowane. System buforowania Deepseek R1 łagodzi to poprzez obniżenie kosztów powtarzających się nakładów.
- Tokeny wyjściowe: Modele o wyższych zdolnościach wyjściowych mogą generować bardziej szczegółowe odpowiedzi, zwiększając koszty wyjściowe. Deepseek R1 pobiera 2,19 USD za milion tokenów wyjściowych, co jest znacznie niższe niż niektórzy konkurenci, tacy jak model O1 Openai [8].
- Wydajność i architektura: Architektura MOE i precyzja FP8 DeepSeek R1 umożliwiają wydajniejsze przetwarzanie tokenów, zmniejszając całkowite koszty w porównaniu do modeli, które aktywują wszystkie parametry jednocześnie [3].
Porównanie z Meta Llama
Chociaż konkretne ceny modeli meta Lamy nie są szczegółowe, Deepseek R1 jest ogólnie bardziej opłacalny niż wiele dużych modeli językowych ze względu na jego wydajny architektura i system buforowania. Modele Meta Llama, będąc częścią oferty AI Meta, mogą mieć różne poziomy cenowe na podstawie ich konkretnych możliwości i scenariuszy użytkowania. Jednak natura open source Deepseek R1 i niższe koszty operacyjne sprawiają, że jest to atrakcyjna opcja dla programistów i firm poszukujących niedrogich rozwiązań AI [3] [5].
Podsumowując, pojemność tokena i struktura cen Deepseek R1 są zaprojektowane tak, aby były opłacalne, szczególnie w przypadku mechanizmu buforowania i wydajnej architektury. Podczas gdy modele Meta Llama prawdopodobnie mają własne struktury cenowe, Deepseek R1 wyróżnia się jego przystępnością cenową i dostępnością na rynku AI.
Cytaty:
[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/mincing
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artififialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-features-pling/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost procing-speed