รุ่น Deepseek R1 และ Meta Llama มีโครงสร้างการกำหนดราคาที่แตกต่างกันเนื่องจากสถาปัตยกรรมที่เป็นเอกลักษณ์และความสามารถของโทเค็น นี่คือการเปรียบเทียบโดยละเอียด:
ราคา R1 Deepseek R1
Deepseek R1 มีราคาตามโทเค็นอินพุตและเอาต์พุต การกำหนดราคามาตรฐานสำหรับ Deepseek R1 คือ $ 0.55 ต่อโทเค็นอินพุต (Cache Miss) และ 2.19 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาท์พุท [1] [4] โมเดลนี้ได้รับประโยชน์จากกลไกการแคชที่สามารถลดต้นทุนได้มากถึง 90% สำหรับการสืบค้นซ้ำโดยมีโทเค็นอินพุตราคา 0.14 ดอลลาร์ต่อล้านเมื่อแคช [1] ประสิทธิภาพของ Deepseek R1 ได้รับการปรับปรุงโดยส่วนผสมของสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญ (MOE) และความแม่นยำ FP8 ซึ่งลดความต้องการการคำนวณ [3]
meta llama models ราคา
โมเดล Meta Llama ในขณะที่ไม่ได้ราคาอย่างชัดเจนในแหล่งที่มาโดยทั่วไปจะเป็นไปตามโครงสร้างการกำหนดราคาตามโทเค็นที่คล้ายกัน อย่างไรก็ตามรายละเอียดการกำหนดราคาที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ Meta Llama ไม่ได้กล่าวถึงทำให้การเปรียบเทียบโดยตรงท้าทาย โดยทั่วไปแล้วโมเดลภาษาขนาดใหญ่เช่น Llama จะมีราคาตามโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตคล้ายกับ Deepseek R1 แต่ค่าใช้จ่ายที่แน่นอนอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการและตัวแปรโมเดลเฉพาะ
ความจุโทเค็นและผลกระทบด้านราคา
ความจุโทเค็นของแบบจำลองมีผลต่อการกำหนดราคาในหลายวิธี:
- โทเค็นอินพุต: ความสามารถในการป้อนข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นช่วยให้มีการสืบค้นที่ซับซ้อนมากขึ้น แต่เพิ่มค่าใช้จ่ายหากไม่ได้แคช ระบบแคชของ Deepseek R1 ช่วยลดสิ่งนี้โดยการลดต้นทุนสำหรับอินพุตซ้ำ ๆ
- โทเค็นเอาท์พุท: โมเดลที่มีความสามารถในการส่งออกที่สูงขึ้นสามารถสร้างการตอบสนองที่มีรายละเอียดมากขึ้นเพิ่มต้นทุนผลลัพธ์ Deepseek R1 คิดค่าใช้จ่าย $ 2.19 ต่อล้านโทเค็นผลผลิตซึ่งต่ำกว่าคู่แข่งบางรายเช่น OpenAi's O1 Model [8]
- ประสิทธิภาพและสถาปัตยกรรม: สถาปัตยกรรม MOE ของ Deepseek R1 และความแม่นยำ FP8 ช่วยให้สามารถประมวลผลโทเค็นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นลดต้นทุนโดยรวมเมื่อเทียบกับรุ่นที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดพร้อมกัน [3]
เปรียบเทียบกับ meta llama
ในขณะที่การกำหนดราคาที่เฉพาะเจาะจงสำหรับโมเดล Meta Llama ไม่ได้มีรายละเอียด แต่โดยทั่วไปแล้ว Deepseek R1 นั้นมีประสิทธิภาพมากกว่ารุ่นภาษาขนาดใหญ่จำนวนมากเนื่องจากสถาปัตยกรรมและระบบแคชที่มีประสิทธิภาพ โมเดล Meta Llama ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของข้อเสนอ AI ของ Meta อาจมีระดับการกำหนดราคาที่แตกต่างกันตามความสามารถเฉพาะและสถานการณ์การใช้งาน อย่างไรก็ตามธรรมชาติโอเพ่นซอร์สของ Deepseek R1 และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ลดลงทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่กำลังมองหาโซลูชั่น AI ราคาไม่แพง [3] [5]
โดยสรุปความจุโทเค็นและโครงสร้างราคาของ Deepseek R1 ได้รับการออกแบบให้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับกลไกการแคชและสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพ ในขณะที่โมเดล Meta Llama มีแนวโน้มที่จะมีโครงสร้างการกำหนดราคาของตัวเอง Deepseek R1 โดดเด่นสำหรับความสามารถในการจ่ายและการเข้าถึงในตลาด AI
การอ้างอิง:
[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
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-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-pricing-speed