Model Deepseek R1 dan Meta Llama memiliki struktur harga yang berbeda karena arsitektur dan kapasitas token yang unik. Berikut perbandingan terperinci:
harga deepseek r1
Deepseek R1 dihargai berdasarkan input dan token output. Harga standar untuk Deepseek R1 adalah $ 0,55 per juta token input (cache miss) dan $ 2,19 per juta token output [1] [4]. Model ini mendapat manfaat dari mekanisme caching yang dapat mengurangi biaya hingga 90% untuk kueri berulang, dengan token input berharga $ 0,14 per juta ketika di -cache [1]. Efisiensi Deepseek R1 ditingkatkan oleh arsitektur campuran para ahli (MOE) dan presisi FP8, yang mengurangi persyaratan komputasi [3].
META LLAMA Model Harga
Model meta llama, meskipun tidak secara eksplisit dihargai dalam sumber yang disediakan, umumnya mengikuti struktur penetapan harga berbasis token yang serupa. Namun, rincian harga khusus untuk meta llama tidak disebutkan, membuat perbandingan langsung menantang. Biasanya, model bahasa besar seperti LLAMA dihargai berdasarkan input dan token output, mirip dengan Deepseek R1, tetapi biaya yang tepat dapat bervariasi tergantung pada varian penyedia dan model spesifik.
Kapasitas token dan dampak harga
Kapasitas token dari suatu model mempengaruhi harga dalam beberapa cara:
- Token Input: Kapasitas input yang lebih besar memungkinkan untuk kueri yang lebih kompleks tetapi meningkatkan biaya jika tidak di -cache. Sistem caching Deepseek R1 mengurangi ini dengan mengurangi biaya untuk input berulang.
- Token Output: Model dengan kapasitas output yang lebih tinggi dapat menghasilkan respons yang lebih rinci, meningkatkan biaya output. Deepseek R1 mengenakan biaya output $ 2,19 per juta, yang secara signifikan lebih rendah daripada beberapa pesaing seperti model O1 Openai [8].
- Efisiensi dan Arsitektur: Arsitektur MOE Deepseek R1 dan presisi FP8 memungkinkannya untuk memproses token secara lebih efisien, mengurangi biaya keseluruhan dibandingkan dengan model yang mengaktifkan semua parameter secara bersamaan [3].
Perbandingan dengan meta llama
Sementara harga spesifik untuk model meta llama tidak terperinci, Deepseek R1 umumnya lebih hemat biaya daripada banyak model bahasa besar karena arsitektur dan sistem caching yang efisien. Model meta llama, menjadi bagian dari penawaran AI Meta, mungkin memiliki tingkatan harga yang berbeda berdasarkan kemampuan spesifik dan skenario penggunaan. Namun, sifat open-source Deepseek R1 dan biaya operasional yang lebih rendah menjadikannya pilihan yang menarik bagi pengembang dan bisnis yang mencari solusi AI yang terjangkau [3] [5].
Singkatnya, kapasitas token dan struktur penetapan harga Deepseek R1 dirancang agar hemat biaya, terutama dengan mekanisme caching dan arsitektur yang efisien. Sementara model meta llama kemungkinan memiliki struktur harga sendiri, Deepseek R1 menonjol karena keterjangkauan dan aksesibilitasnya di pasar AI.
Kutipan:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-behind-deepseek-r1-gri-pennar-l0yye
[3] https://www.hypotenuse.ai/blog/what-is-deepseek-r1-and-why-is-it-making-vaves-in-ai
[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-hostting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artitifialanalysis.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-pricing-speed