A DeepSeek R1 és a Meta láma modellek eltérő árképzési struktúrákkal rendelkeznek egyedi architektúrájuk és token kapacitásaik miatt. Itt van egy részletes összehasonlítás:
MEGASZTÁS R1 ára
A DeepSeek R1 ára a bemeneti és a kimeneti tokenek alapján van. A DeepSeek R1 szokásos ára 0,55 dollár / millió bemeneti token (gyorsítótár Miss) és 2,19 dollár / millió output token [1] [4]. Ez a modell előnyös egy gyorsítótárazási mechanizmusból, amely az ismételt lekérdezések 90% -kal csökkentheti a költségeket, a bemeneti tokenek pedig 0,14 millió dollárba kerülnek, amikor gyorsítótárba kerülnek [1]. A DeepSeek R1 hatékonyságát fokozza a szakértői (MOE) architektúra és az FP8 pontosság keveréke, amelyek csökkentik a számítási követelményeket [3].
Meta láma modellek árazás
A Meta láma modellek, bár a biztosított forrásokban nem kifejezetten ára, általában hasonló token-alapú árképzési struktúrát követnek. A meta láma konkrét árképzési részleteit azonban nem említik, így a közvetlen összehasonlítások kihívást jelentenek. Általában a nagy nyelvi modellek, mint például a Llama, a bemeneti és a kimeneti tokenek alapján vannak, hasonlóan a DeepSeek R1 -hez, de a pontos költségek a szolgáltatótól és a speciális modellváltozattól függően változhatnak.
Token kapacitás és árképzési hatás
A modell tokenkapacitása többféle módon befolyásolja az árazást:
- Bemeneti tokenek: A nagyobb bemeneti kapacitások bonyolultabb lekérdezéseket tesznek lehetővé, de növelik a költségeket, ha nem tárolják. A DeepSeek R1 gyorsítótárazási rendszere enyhíti ezt azáltal, hogy csökkenti az ismétlődő inputok költségeit.
- Kimeneti tokenek: A magasabb kimeneti kapacitásokkal rendelkező modellek részletesebb válaszokat generálhatnak, növelve a kimeneti költségeket. A DeepSeek R1 2,19 dollárt számít fel millió output tokennel, ami szignifikánsan alacsonyabb, mint egyes versenytársak, mint például az Openai O1 modellje [8].
- Hatékonyság és építészet: A DeepSeek R1 MOE architektúrája és az FP8 Precision lehetővé teszi a tokenek hatékonyabb feldolgozását, csökkentve az általános költségeket az összes paramétert aktiváló modellekhez képest [3].
Összehasonlítás a meta lámával
Noha a meta láma modellek speciális ára nem részletes, a DeepSeek R1 általában költséghatékonyabb, mint sok nagy nyelvi modell, hatékony építészeti és gyorsítótárazási rendszer miatt. A Meta láma modellek, mivel a Meta AI kínálatában részesülnek, eltérő árazási szintekkel rendelkezhetnek sajátos képességeik és felhasználási forgatókönyvek alapján. A DeepSeek R1 nyílt forráskódú jellege és az alacsonyabb működési költségek azonban vonzó lehetőséget kínálnak a megfizethető AI-megoldásokat kereső fejlesztők és vállalkozások számára [3] [5].
Összefoglalva: a DeepSeek R1 tokenkapacitását és árképzési struktúráját költséghatékonynak tervezték, különös tekintettel a gyorsítótárazási mechanizmusra és a hatékony építészetre. Míg a Meta láma modellek valószínűleg megvannak a saját árképzési struktúráikkal, a DeepSeek R1 kiemelkedik a megfizethetőség és az AI piacon való hozzáférhetőség miatt.
Idézetek:
[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-iniai
[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-deepseek-r1-distled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-Ai/
[7] https://articialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-installation-features-pricing/
[9] https://proppt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-peed