Deepseek R1 ve Meta Llama modelleri, benzersiz mimarileri ve jeton kapasiteleri nedeniyle farklı fiyatlandırma yapılarına sahiptir. İşte ayrıntılı bir karşılaştırma:
Deepseek R1 Fiyatlandırma
Deepseek R1, giriş ve çıkış belirteçlerine göre fiyatlandırılır. Deepseek R1 için standart fiyatlandırma, milyon girdi jetonları (önbellek özledim) başına 0,55 $ ve milyon çıkış belirteçleri başına 2.19 $ 'dır [1] [4]. Bu model, tekrarlanan sorgular için maliyetleri% 90'a kadar azaltabilen bir önbellek mekanizmasından yararlanır ve girdi jetonları önbelleğe alındığında milyonda 0,14 $ 'a mal olur [1]. Deepseek R1'in verimliliği, hesaplama gereksinimlerini azaltan uzmanlar (MOE) mimarisi ve FP8 hassasiyeti karışımı ile artmaktadır [3].
Meta Llama Modelleri Fiyatlandırma
Meta Llama modelleri, sağlanan kaynaklarda açıkça fiyatlandırılmasa da, genellikle benzer bir jeton tabanlı fiyatlandırma yapısını takip eder. Bununla birlikte, meta lama için spesifik fiyatlandırma ayrıntılarından bahsedilmemiştir, bu da doğrudan karşılaştırmaları zorlaştırır. Tipik olarak, Lama gibi büyük dil modelleri, Deepseek R1'e benzer şekilde girdi ve çıkış belirteçlerine göre fiyatlandırılır, ancak kesin maliyetler sağlayıcıya ve spesifik model varyantına bağlı olarak değişebilir.
Token kapasitesi ve fiyatlandırma etkisi
Bir modelin jeton kapasitesi fiyatlandırmayı çeşitli şekillerde etkiler:
- Giriş jetonları: Daha büyük giriş kapasiteleri daha karmaşık sorgulara izin verir, ancak önbelleğe alınmazsa maliyetleri artırır. Deepseek R1'in önbellek sistemi, tekrarlayan girdiler için maliyetleri azaltarak bunu azaltır.
- Çıktı jetonları: Daha yüksek çıkış kapasitesine sahip modeller daha ayrıntılı yanıtlar üretebilir ve çıktı maliyetlerini artırabilir. Deepseek R1, Openai'nin O1 modeli gibi bazı rakiplerden önemli ölçüde daha düşük olan milyon çıktı jetonları başına 2.19 $ ücret alıyor [8].
- Verimlilik ve Mimari: Deepseek R1'in MOE mimarisi ve FP8 hassasiyeti, tüm parametreleri aynı anda etkinleştiren modellere kıyasla jetonları daha verimli bir şekilde işlemesini sağlar [3].
Meta Lama ile Karşılaştırma
Meta Llama modelleri için spesifik fiyatlandırma ayrıntılı olmasa da, Deepseek R1, verimli mimarisi ve önbellek sistemi nedeniyle genellikle birçok büyük dil modelinden daha uygun maliyetlidir. Meta'nın AI tekliflerinin bir parçası olan Meta Llama modelleri, özel yeteneklerine ve kullanım senaryolarına göre farklı fiyatlandırma katmanlarına sahip olabilir. Bununla birlikte, Deepseek R1'in açık kaynaklı doğası ve düşük operasyonel maliyetler, uygun fiyatlı AI çözümleri arayan geliştiriciler ve işletmeler için cazip bir seçenek haline getirir [3] [5].
Özetle, Deepseek R1'in jeton kapasitesi ve fiyatlandırma yapısı, özellikle önbellekleme mekanizması ve verimli mimarisi ile uygun maliyetli olacak şekilde tasarlanmıştır. Meta Llama modellerinin muhtemelen kendi fiyatlandırma yapılarına sahipken, Deepseek R1 AI pazarında uygun fiyatlı ve erişilebilirliği için öne çıkıyor.
Alıntılar:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/unveiling-true-costs-behind-deepseek-gwri-pennar-l0yye
[3] https://www.hypotenuse.ai/blog/what-is-deepseek-r1-and-why-is-it-waves-in-i
[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-disted-models-with-hging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-open-source-sstallation-features-pring/
[9] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pring-speed