DeepSeek R1 un Meta Llama modeļiem ir dažādas cenu struktūras, ņemot vērā to unikālo arhitektūru un marķieru spēju. Šeit ir detalizēts salīdzinājums:
DeepSeek R1 cenu noteikšana
DeepSeEK R1 cena tiek noteikta, pamatojoties uz ievades un izejas žetoniem. Standarta cenu noteikšana DeepSeek R1 ir USD 0,55 par miljonu ievades žetonu (Cache Miss) un USD 2,19 par miljonu izvades žetonu [1] [4]. Šis modelis gūst labumu no kešatmiņas mehānisma, kas atkārtotiem jautājumiem var samazināt izmaksas līdz 90%, un kešatmiņā saglabājušies ievades žetoni, kas maksā 0,14 USD par miljonu [1]. DeepSeek R1 efektivitāti uzlabo tā ekspertu (MOE) arhitektūras un FP8 precizitātes sajaukums, kas samazina skaitļošanas prasības [3].
meta lama modeļu cenu noteikšana
Lai arī Meta Llama modeļi, kaut arī tie nav skaidri norādīti norādītajos avotos, parasti ievēro līdzīgu cenu balstītu cenu struktūru. Tomēr īpaša meta lama cenu noteikšanas informācija netiek pieminēta, padarot tiešus salīdzinājumus izaicinošus. Parasti lielām valodas modeļiem, piemēram, lamām, tiek noteikta, pamatojoties uz ievades un izejas žetoniem, līdzīgi kā DeepSeek R1, taču precīzas izmaksas var mainīties atkarībā no pakalpojumu sniedzēja un īpaša modeļa varianta.
Token ietilpība un cenu ietekme
Modeļa marķiera spēja ietekmē cenu noteikšanu vairākos veidos:
- Ievades žetoni: lielākas ieejas jaudas ļauj veikt sarežģītākus vaicājumus, bet palielināt izmaksas, ja tās nav kešatmiņā. DeepSeek R1 kešatmiņas sistēma to mazina, samazinot atkārtotu izejvielu izmaksas.
- Izejas žetoni: modeļi ar augstāku izejas jaudu var radīt sīkākas atbildes, palielinot izlaides izmaksas. DeepSeek R1 iekasē USD 2,19 par miljonu izlaides žetonu, kas ir ievērojami zemāks nekā dažiem konkurentiem, piemēram, Openai O1 modelim [8].
- Efektivitāte un arhitektūra: DeepSeek R1 MOE arhitektūra un FP8 precizitāte ļauj tai efektīvāk apstrādāt žetonus, samazinot kopējās izmaksas salīdzinājumā ar modeļiem, kas vienlaikus aktivizē visus parametrus [3].
Salīdzinājums ar meta lamu
Kaut arī īpašas cenas meta lamu modeļiem nav detalizētas, DeepSeek R1 parasti ir rentablāks nekā daudzi lielas valodas modeļi, pateicoties tā efektīvajai arhitektūrai un kešatmiņas sistēmai. Meta Llama modeļiem, kas ir daļa no Meta AI piedāvājumiem, varētu būt dažādi cenu līmeņi, kuru pamatā ir viņu īpašās iespējas un lietošanas scenāriji. Tomēr DeepSeek R1 atvērtā koda raksturs un zemākas darbības izmaksas padara to par pievilcīgu iespēju izstrādātājiem un uzņēmumiem, kas vēlas pieejamus AI risinājumus [3] [5].
Rezumējot, DeepSeek R1 marķiera ietilpība un cenu noteikšanas struktūra ir izstrādāti tā, lai tā būtu rentabla, it īpaši ar tā kešatmiņas mehānismu un efektīvu arhitektūru. Kaut arī meta lama modeļiem, iespējams, ir savas cenu struktūras, DeepSeek R1 izceļas ar savu pieejamību un pieejamību AI tirgū.
Atsauces:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2.]
[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-depseek-r1-distille-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-features-pricing/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-princing-peed