Các mô hình Deepseek R1 và Meta Llama có các cấu trúc giá khác nhau do các kiến trúc và năng lực mã thông báo độc đáo của chúng. Đây là một so sánh chi tiết:
Giá R1
Deepseek R1 có giá dựa trên mã thông báo đầu vào và đầu ra. Giá tiêu chuẩn cho Deepseek R1 là 0,55 đô la một triệu mã thông báo đầu vào (bỏ lỡ bộ đệm) và mã thông báo đầu ra 2,19 đô la trên một triệu [1] [4]. Mô hình này được hưởng lợi từ một cơ chế lưu trữ có thể giảm chi phí lên tới 90% cho các truy vấn lặp đi lặp lại, với mã thông báo đầu vào có giá 0,14 đô la một triệu khi được lưu trong bộ nhớ đệm [1]. Hiệu quả của DeepSeek R1 được tăng cường bởi sự pha trộn của kiến trúc chuyên gia (MOE) và độ chính xác của FP8, làm giảm các yêu cầu tính toán [3].
Giá cả mô hình meta llama
Các mô hình meta llama, trong khi không có giá rõ ràng trong các nguồn được cung cấp, thường tuân theo cấu trúc giá dựa trên mã thông báo tương tự. Tuy nhiên, chi tiết giá cụ thể cho meta llama không được đề cập, khiến cho việc so sánh trực tiếp trở nên khó khăn. Thông thường, các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama có giá dựa trên mã thông báo đầu vào và đầu ra, tương tự như Deepseek R1, nhưng chi phí chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào nhà cung cấp và biến thể mô hình cụ thể.
Công suất mã thông báo và tác động giá cả
Khả năng mã thông báo của một mô hình ảnh hưởng đến giá cả theo nhiều cách:
- Mã thông báo đầu vào: Công suất đầu vào lớn hơn cho phép các truy vấn phức tạp hơn nhưng tăng chi phí nếu không được lưu trữ. Hệ thống bộ nhớ đệm của DeepSeek R1 giảm thiểu điều này bằng cách giảm chi phí cho các đầu vào lặp đi lặp lại.
- Mã thông báo đầu ra: Các mô hình có khả năng đầu ra cao hơn có thể tạo ra các phản hồi chi tiết hơn, tăng chi phí đầu ra. Deepseek R1 tính phí 2,19 đô la trên một triệu mã thông báo sản lượng, thấp hơn đáng kể so với một số đối thủ cạnh tranh như Model O1 của Openai [8].
- Hiệu quả và kiến trúc: Kiến trúc MOE của Deepseek R1 và độ chính xác FP8 cho phép nó xử lý mã thông báo hiệu quả hơn, giảm chi phí tổng thể so với các mô hình kích hoạt tất cả các tham số đồng thời [3].
So sánh với meta llama
Mặc dù giá cụ thể cho các mô hình meta llama không chi tiết, Deepseek R1 thường hiệu quả hơn về chi phí so với nhiều mô hình ngôn ngữ lớn do kiến trúc và hệ thống lưu trữ hiệu quả của nó. Các mô hình Meta Llama, là một phần của các dịch vụ AI của Meta, có thể có các mức giá khác nhau dựa trên khả năng cụ thể và kịch bản sử dụng của chúng. Tuy nhiên, bản chất nguồn mở của Deepseek R1 và chi phí hoạt động thấp hơn làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và doanh nghiệp tìm kiếm các giải pháp AI giá cả phải chăng [3] [5].
Tóm lại, công suất mã thông báo và cấu trúc giá mã thông báo của Deepseek R1 được thiết kế để có hiệu quả về chi phí, đặc biệt là với cơ chế bộ nhớ đệm và kiến trúc hiệu quả. Trong khi các mô hình Meta Llama có khả năng có cấu trúc giá của riêng họ, Deepseek R1 nổi bật vì khả năng chi trả và khả năng tiếp cận của nó trong thị trường AI.
Trích dẫn:
[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-it-making-waves-in-ai
[4] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
.
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
.
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-speed