Модели DeepSeek R1 и Meta Llama имеют разные ценовые структуры из -за их уникальных архитектур и токеновых способностей. Вот подробное сравнение:
DeepSeek R1 Цена
DeepSeek R1 цена на основе входных и выходных токенов. Стандартные цены на DeepSeek R1 составляют 0,55 долл. США за миллион входных токенов (кэш -пропуск) и 2,19 долл. США за миллион токенов [1] [4]. Эта модель выигрывает от механизма кэширования, который может снизить затраты до 90% для повторных запросов, при этом входные токены стоят 0,14 долл. США за миллион при кэшировании [1]. Эффективность DeepSeek R1 повышается благодаря ее смеси архитектуры экспертов (MOE) и точности FP8, которые снижают вычислительные требования [3].
Meta Llama Models Цена
Meta Llama Models, хотя и не оцениваемые в предоставленных источниках, как правило, следуют аналогичной структуре ценообразования на основе токенов. Тем не менее, конкретные детали цен на мета -ламу не упоминаются, что делает прямые сравнения сложными. Как правило, крупные языковые модели, такие как Llama, оценены на основе входных и выходных токенов, аналогичных DeepSeek R1, но точные затраты могут варьироваться в зависимости от поставщика и конкретного варианта модели.
емкость токена и воздействие ценообразования
Провоза токена модели влияет на цены несколькими способами:
- Входные токены: большие входные возможности позволяют обеспечивать более сложные запросы, но увеличивают затраты, если не кэшируются. Система кэширования DeepSeek R1 смягчает это, снижая затраты на повторяющиеся входы.
- Выходные токены: модели с более высокой выходной способностью могут генерировать более подробные ответы, увеличивая выходные затраты. DeepSeek R1 взимает 2,19 долл. США за миллион токенов, что значительно ниже, чем у некоторых конкурентов, таких как модель OPE OPEAI [8].
- Эффективность и архитектура: архитектура DeepSeek R1 MOE и точность FP8 позволяют ему более эффективно обрабатывать токены, снижая общие затраты по сравнению с моделями, которые активируют все параметры одновременно [3].
Сравнение с Meta llama
Хотя конкретные цены для моделей Meta Llama не подробно описаны, DeepSeek R1, как правило, более экономически эффективен, чем многие крупные языковые модели из-за ее эффективной архитектуры и системы кэширования. Meta Llama Models, являющиеся частью предложений Meta's AI, могут иметь разные уровни ценообразования, основанные на их конкретных возможностях и сценариях использования. Тем не менее, природа с открытым исходным кодом DeepSeek R1 и более низкие эксплуатационные расходы делают его привлекательным вариантом для разработчиков и предприятий, ищущих доступные решения для ИИ [3] [5].
Таким образом, мощность токена и структура ценообразования DeepSeek R1 предназначены для экономически эффективной, особенно благодаря его механизму кэширования и эффективной архитектурой. В то время как модели Meta Llama, вероятно, имеют свои собственные структуры ценообразования, Deepseek R1 выделяется своей доступностью и доступностью на рынке искусственного интеллекта.
Цитаты:
[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.]
[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-hugging-face-n-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-features-criance/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-ry-speed