Deepseek R1 y los modelos de metalama tienen diferentes estructuras de precios debido a sus arquitecturas y capacidades de tokens únicos. Aquí hay una comparación detallada:
Precio de Deepseek R1
Deepseek R1 tiene un precio basado en tokens de entrada y salida. El precio estándar para Deepseek R1 es de $ 0.55 por millón de tokens de entrada (Miss Cache) y $ 2.19 por millón de tokens de salida [1] [4]. Este modelo se beneficia de un mecanismo de almacenamiento en caché que puede reducir los costos hasta en un 90% para consultas repetidas, con tokens de entrada que cuestan $ 0.14 por millón cuando se almacenó en caché [1]. La eficiencia de Deepseek R1 se ve reforzada por su mezcla de arquitectura de expertos (MOE) y precisión FP8, que reducen los requisitos computacionales [3].
Meta modelos de precio
Los modelos de metalama, aunque no tienen un precio explícito en las fuentes proporcionadas, generalmente siguen una estructura de precios basada en token similar. Sin embargo, no se mencionan detalles de precios específicos para metalama, lo que hace que las comparaciones directas sean desafiantes. Por lo general, los modelos de idiomas grandes como LLAMA tienen un precio basado en tokens de entrada y salida, similares a Deepseek R1, pero los costos exactos pueden variar según el proveedor y la variante del modelo específico.
Capacidad de token e impacto de precios
La capacidad del token de un modelo afecta el precio de varias maneras:
- Tokens de entrada: las capacidades de entrada más grandes permiten consultas más complejas pero aumentan los costos si no se almacenan en caché. El sistema de almacenamiento en caché de Deepseek R1 mitiga esto al reducir los costos de las entradas repetitivas.
- Tokens de salida: los modelos con mayores capacidades de salida pueden generar respuestas más detalladas, aumentando los costos de salida. Deepseek R1 cobra $ 2.19 por millón de tokens de producción, que es significativamente más bajo que algunos competidores como el modelo O1 de OpenAI [8].
- Eficiencia y arquitectura: la arquitectura MOE de Deepseek R1 y la precisión FP8 le permiten procesar tokens de manera más eficiente, reduciendo los costos generales en comparación con los modelos que activan todos los parámetros simultáneamente [3].
Comparación con Meta Llama
Si bien no se detallan los precios específicos para los modelos de metalama, Deepseek R1 es generalmente más rentable que muchos modelos de idiomas grandes debido a su eficiente arquitectura y sistema de almacenamiento en caché. Los modelos de Meta Llama, que forman parte de las ofertas de IA de Meta, pueden tener diferentes niveles de precios basados en sus capacidades específicas y escenarios de uso. Sin embargo, la naturaleza de código abierto de Deepseek R1 y los costos operativos más bajos lo convierten en una opción atractiva para desarrolladores y empresas que buscan soluciones de IA asequibles [3] [5].
En resumen, la capacidad de token y la estructura de precios de Deepseek R1 están diseñados para ser rentables, especialmente con su mecanismo de almacenamiento en caché y su arquitectura eficiente. Si bien los modelos MetaLama probablemente tengan sus propias estructuras de precios, Deepseek R1 destaca por su asequibilidad y accesibilidad en el mercado de IA.
Citas:
[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-is-raking-in-ai
[4] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/picing
[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-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-fature-pricte/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-price-speed-sped