Моделі DeepSeek R1 та Meta Llama мають різні ціноутворення завдяки їх унікальній архітектурі та можливостям жетонів. Ось детальне порівняння:
ціноутворення Deepseek R1
DeepSeek R1 коштує на основі вхідних та вихідних жетонів. Стандартні ціни на DeepSeek R1 становлять 0,55 долара за мільйон вхідних жетонів (кеш -промах) та 2,19 долара за мільйон випускних жетонів [1] [4]. Ця модель виграє від механізму кешування, який може зменшити витрати до 90% для повторних запитів, при цьому вхідні жетони коштують 0,14 долара за мільйон при кешованні [1]. Ефективність DeepSeek R1 підвищується за допомогою його суміші експертів (МО) архітектури та точності FP8, які зменшують обчислювальні вимоги [3].
Meta Llama моделі ціноутворення
Моделі Meta Llama, хоча і явно не цінуються в наданих джерелах, як правило, дотримуються подібної структури ціноутворення на основі токенів. Однак конкретні деталі цін на мета -лама не згадуються, що робить прямі порівняння складними. Як правило, великі мовні моделі, такі як LLAMA, оцінюються на основі вхідних та вихідних жетонів, подібних до DeepSeek R1, але точні витрати можуть змінюватися залежно від постачальника та конкретного варіанту моделі.
Вміст і ціноутворення
Вміст маркера моделі впливає на ціноутворення кількома способами:
- Вхідні жетони: більші вхідні потужності дозволяють отримати більш складні запити, але збільшувати витрати, якщо не кешовані. Система кешування DeepSeek R1 зменшує це за рахунок зменшення витрат на повторювані входи.
- Вихідні жетони: Моделі з більш високими потужностями виходу можуть генерувати більш детальні відповіді, збільшуючи вихідні витрати. DeepSeek R1 стягує 2,19 долара за мільйон випускних жетонів, що значно нижчий, ніж деякі конкуренти, такі як модель O1 Opeai [8].
- Ефективність та архітектура: Архітектура MOE DeepSeek R1 та точність FP8 дозволяють більш ефективно обробляти жетони, зменшуючи загальні витрати порівняно з моделями, які активують усі параметри одночасно [3].
Порівняння з мета -ламою
Незважаючи на те, що конкретні ціни для моделей мета-лами не детально, DeepSeek R1, як правило, більш економічно, ніж багато великих мовних моделей завдяки ефективній архітектурі та системі кешування. Моделі Meta Llama, будучи частиною пропозицій AI Meta, можуть мати різні рівні ціноутворення на основі їх конкретних можливостей та сценаріїв використання. Однак природа з відкритим кодом DeepSeek R1 та нижчі експлуатаційні витрати роблять його привабливим варіантом для розробників та підприємств, які шукають доступні рішення AI [3] [5].
Підсумовуючи це, ємність та ціноутворення Deepseek R1 розроблені таким чином, щоб бути економічно вигідною, особливо за допомогою механізму кешування та ефективної архітектури. Хоча моделі Meta Llama, ймовірно, мають власні цінові структури, DeepSeek R1 виділяється своєю доступністю та доступністю на ринку ШІ.
Цитати:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-behind-deepkeek-r1-gwri-pennar-l0yye
.
[4] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pring
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distill-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-cring/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-ціни-speed