Modelele Deepseek R1 și Meta Llama au diferite structuri de prețuri datorită arhitecturilor lor unice și a capacităților de jetoane. Iată o comparație detaliată:
Deepseek R1 Prețuri
Deepseek R1 are un preț bazat pe jetoane de intrare și ieșire. Prețurile standard pentru Deepseek R1 este de 0,55 USD pe milion de jetoane de intrare (cache de ratare) și 2,19 dolari pe milion de jetoane de ieșire [1] [4]. Acest model beneficiază de un mecanism de memorie în cache care poate reduce costurile cu până la 90% pentru întrebările repetate, jetoanele de intrare care costă 0,14 USD pe milion atunci când este în cache [1]. Eficiența Deepseek R1 este îmbunătățită de amestecul său de arhitectură de experți (MOE) și de precizie FP8, care reduc cerințele de calcul [3].
Meta Llama Modele Prețuri
Modelele Meta-Llama, deși nu au un preț explicit în sursele furnizate, urmează, în general, o structură similară de prețuri bazate pe simboluri. Cu toate acestea, nu sunt menționate detalii specifice privind prețurile pentru meta -agama, ceea ce face ca comparații directe să fie provocatoare. În mod obișnuit, modelele de limbaj mare precum Llama au un preț bazat pe jetoane de intrare și ieșire, similar cu Deepseek R1, dar costurile exacte pot varia în funcție de furnizor și varianta modelului specific.
Capacitatea de jeton și impactul prețurilor
Capacitatea de jetoane a unui model afectează prețurile în mai multe moduri:
- Jetoane de intrare: Capacitățile de intrare mai mari permit interogări mai complexe, dar cresc costurile dacă nu sunt în cache. Sistemul de memorie de cache Deepseek R1 atenuează acest lucru prin reducerea costurilor pentru intrări repetitive.
- Jetoane de ieșire: Modelele cu capacități de ieșire mai mari pot genera răspunsuri mai detaliate, crescând costurile de ieșire. Deepseek R1 percepe 2,19 dolari pe milion de jetoane de ieșire, ceea ce este semnificativ mai mic decât unii concurenți precum modelul O1 O1 al OpenAI [8].
- Eficiență și arhitectură: Arhitectura MOE a Deepseek R1 și precizia FP8 îi permit să proceseze jetoane mai eficient, reducând costurile generale în comparație cu modelele care activează toți parametrii simultan [3].
Comparație cu Meta Llama
Deși prețurile specifice pentru modelele de meta-mata nu sunt detaliate, Deepseek R1 este, în general, mai rentabil decât multe modele de limbaj mare, datorită arhitecturii sale eficiente și a sistemului de memorie în cache. Modelele meta -llama, făcând parte din ofertele AI Meta, ar putea avea diferite niveluri de prețuri pe baza capacităților lor specifice și a scenariilor de utilizare. Cu toate acestea, natura open-source a Deepseek R1 și costurile operaționale mai mici îl fac o opțiune atractivă pentru dezvoltatori și întreprinderi care caută soluții AI accesibile [3] [5].
În rezumat, capacitatea de jeton și structura de preț a Deepseek R1 sunt concepute pentru a fi rentabile, în special cu mecanismul său de memorie în cache și arhitectura eficientă. În timp ce modelele Meta -Llama au probabil propriile structuri de prețuri, Deepseek R1 se remarcă pentru accesibilitatea și accesibilitatea sa pe piața AI.
Citări:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-tehind-deepseek-r1-gwri-pennar-l0yye
[3] https://www.hypoteNuse.ai/blog/what-is-deepseek-r1-and-hy-is-it-t-elaking-waves-in-ai
[4] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
]
[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-preț-speed