DeepSeek-R1和Cohere模型(特别是命令R+命令R+)之间的定价差异很重要，并反映了每个模型的独特功能和体系结构。
DeepSeek-R1定价：
- 输入令牌(缓存MISS)：每百万个令牌0.55美元。
- 输入令牌(缓存命中)：每百万个令牌$ 0.14(尽管有些来源可能列出的略有不同，例如特定时间范围的$ 0.07)。
- 输出令牌：每百万个令牌2.19美元。
- DeepSeek-R1结合了一种缓存机制，可重复查询可将成本降低多达90％，使其对于频繁使用相似输入的应用特别有效[2] [3]。
cohere命令r+定价：
- 输入令牌：每百万个令牌2.50美元。
- 输出令牌：每百万个令牌10 $ 1000。
-Command R+比DeepSeek-R1昂贵，反映了其增强的功能和对先前版本的性能改进[4]。
cohere命令r定价：
- 输入令牌：每百万个令牌0.15美元。
- 产出令牌：每百万个令牌0.60美元。
- 对于输入和输出令牌，命令r比DeepSeek-r1便宜，尽管发布日期较早，但它还是更具预算友好的选择[9]。
总而言之，DeepSeek-R1提供具有高级推理功能的竞争价格，而Cohere的模型根据其特定功能和性能水平提供不同的定价层。 DeepSeek-r1通常比命令R+便宜，但比命令R的输出代币更昂贵。这些模型之间的选择取决于应用程序的特定需求，包括预算限制和所需的绩效水平。
引用：
[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://artaveranalysis.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-onemillion-input-input-output-tokens-on-different-different-ai-models/