อะไรคือความแตกต่างของการกำหนดราคาระหว่างแบบจำลอง Deepseek-R1 และ Cohere Cohere

การกำหนดราคา Deepseek-R1:
- โทเค็นอินพุต (Cache Miss): $ 0.55 ต่อล้านโทเค็น
- โทเค็นอินพุต (แคชตี): $ 0.14 ต่อล้านโทเค็น (แม้ว่าบางแหล่งอาจแสดงรายการนี้แตกต่างกันเล็กน้อยเช่น $ 0.07 สำหรับเฟรมเวลาที่เฉพาะเจาะจง)
- โทเค็นเอาท์พุท: $ 2.19 ต่อล้านโทเค็น
-Deepseek-R1 รวมกลไกการแคชที่สามารถลดค่าใช้จ่ายได้มากถึง 90% สำหรับการสืบค้นซ้ำทำให้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่มีอินพุตที่คล้ายกันบ่อยครั้ง [2] [3]

คำสั่ง Cohere Cover R+ การกำหนดราคา:
- โทเค็นอินพุต: $ 2.50 ต่อล้านโทเค็น
- โทเค็นเอาท์พุท: $ 10.00 ต่อล้านโทเค็น
- คำสั่ง R+ มีราคาแพงกว่า Deepseek-R1 ซึ่งสะท้อนถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้นและการปรับปรุงประสิทธิภาพในเวอร์ชันก่อนหน้า [4]

คำสั่ง Coeler COMMANT ราคา:
- โทเค็นอินพุต: $ 0.15 ต่อล้านโทเค็น
- โทเค็นเอาท์พุท: $ 0.60 ต่อล้านโทเค็น
-คำสั่ง R นั้นถูกกว่า Deepseek-R1 สำหรับโทเค็นทั้งอินพุตและเอาท์พุททำให้เป็นตัวเลือกที่เป็นมิตรกับงบประมาณมากขึ้นแม้จะมีวันที่รุ่นเก่า [9]

โดยสรุป Deepseek-R1 เสนอราคาที่แข่งขันได้พร้อมความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูงในขณะที่โมเดลของ Cohere ให้ระดับการกำหนดราคาที่แตกต่างกันตามคุณสมบัติและระดับประสิทธิภาพเฉพาะของพวกเขา โดยทั่วไปแล้ว Deepseek-R1 นั้นถูกกว่าคำสั่ง R+ แต่แพงกว่าคำสั่ง R สำหรับโทเค็นเอาท์พุท ตัวเลือกระหว่างโมเดลเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชันรวมถึงข้อ จำกัด ด้านงบประมาณและระดับประสิทธิภาพที่ต้องการ

การอ้างอิง:
[1] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-speed
[2] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[3] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[4] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-plus-08-2024/deepseek-r1
[5] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/386424
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[8] https://team-gpt.com/blog/deepseek-pricing/
[9] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[10] https://www.statista.com/chart/33839/prices-for-processing-one-million-input-input-tokens-on-different-ai-models/