Os modelos Deepseek R1 e Meta Llama têm diferentes estruturas de preços devido a suas arquiteturas únicas e capacidades de token. Aqui está uma comparação detalhada:
Deepseek R1 Preços
O Deepseek R1 tem um preço com base nos tokens de entrada e saída. O preço padrão do Deepseek R1 é de US $ 0,55 por milhão de tokens de entrada (cache Miss) e US $ 2,19 por milhão de tokens de saída [1] [4]. Esse modelo se beneficia de um mecanismo de cache que pode reduzir os custos em até 90% para consultas repetidas, com os tokens de entrada custando US $ 0,14 por milhão quando armazenados em cache [1]. A eficiência da Deepseek R1 é aprimorada por sua mistura de arquitetura de especialistas (MOE) e precisão do FP8, que reduz os requisitos computacionais [3].
Meta llama Modelos preços
Os modelos de meta llama, embora não tenham preços explicitamente nas fontes fornecidas, geralmente seguem uma estrutura de preços de token semelhante. No entanto, detalhes específicos de preços para a meta llama não são mencionados, tornando as comparações diretas desafiadoras. Normalmente, modelos de idiomas grandes como o LLAMA têm preços com base nos tokens de entrada e saída, semelhantes ao Deepseek R1, mas os custos exatos podem variar dependendo do provedor e da variante de modelo específica.
capacidade de token e impacto de preços
A capacidade simbólica de um modelo afeta os preços de várias maneiras:
- Tokens de entrada: capacidades de entrada maiores permitem consultas mais complexas, mas aumentam os custos se não forem armazenados em cache. O sistema de cache da DeepSeek R1 atenua isso, reduzindo os custos para entradas repetitivas.
- Tokens de saída: modelos com capacidades de saída mais altas podem gerar respostas mais detalhadas, aumentando os custos de saída. O Deepseek R1 cobra US $ 2,19 por milhão de tokens de produção, o que é significativamente menor do que alguns concorrentes como o modelo O1 do OpenAI [8].
- Eficiência e arquitetura: A arquitetura MOE da Deepseek R1 e a precisão do FP8 permitem processar tokens com mais eficiência, reduzindo os custos gerais em comparação com os modelos que ativam todos os parâmetros simultaneamente [3].
Comparação com meta llama
Embora os preços específicos para os modelos de meta lhama não sejam detalhados, o Deepseek R1 é geralmente mais econômico do que muitos modelos de linguagem grandes devido à sua arquitetura e sistema de cache eficientes. Os modelos de meta llama, fazendo parte das ofertas de IA da Meta, podem ter diferentes níveis de preços com base em seus recursos específicos e cenários de uso. No entanto, a natureza de código aberto da DeepSeek R1 e os custos operacionais mais baixos o tornam uma opção atraente para desenvolvedores e empresas que buscam soluções de IA acessíveis [3] [5].
Em resumo, a capacidade do token e a estrutura de preços do DeepSeek R1 são projetados para serem econômicos, especialmente com seu mecanismo de cache e arquitetura eficiente. Embora os modelos de meta llama provavelmente tenham suas próprias estruturas de preços, a Deepseek R1 se destaca por sua acessibilidade e acessibilidade no mercado de IA.
Citações:
[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-s-it---wak-onda-in -i
[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-distilled-models-with--igging--tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-features-pricing/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-precing-speed