DeepSeek-R1モデルのカスタマイズには、特にAmazon Web Services(AWS)などのプラットフォームに展開する場合、いくつかのコストコンポーネントが含まれます。 DeepSeek-R1モデルのカスタマイズと展開に関連するコストの詳細な内訳は次のとおりです。
1。トレーニングコスト：DeepSeek-R1の初期トレーニングコストは、ChatGPT O1のような他のモデルと比較して大幅に低くなっています。 DeepSeek-R1は、訓練に600万ドルの費用がかかると推定されています。これは、ChatGPT O1よりも16倍から33倍安いです[3]。ただし、このコストは、カスタマイズ用ではなく、モデルの初期開発とトレーニング用です。
2。AWSでのカスタマイズと展開：Amazon Bedrockのカスタムモデルインポート機能を使用してDeepSeek-R1モデルをカスタマイズする場合、考慮すべきコストがいくつかあります。
- 推論コスト：これらは、アクティブなモデルコピーの数とアクティビティ期間に基づいています。カスタムモデルユニット(CMU)ごとの価格は、アーキテクチャや地域などの要因によって異なります。たとえば、1分あたりのCMUあたりの価格は0.0785ドルです[4]。
- ストレージコスト：CMUあたりの毎月のストレージコストがあります。これは1.95ドルです[4]。必要なCMUの数は、モデルのアーキテクチャとコンテキストの長さによって異なります。
3。コスト計算の例：2 cmusを必要とするDeepSeek-R1-Distill-llama-8Bモデルの場合、モデルが1日1時間アクティブである場合、毎日の推論コストは約9.42ドルになります。 1か月にわたって、これは推論で合計282.60ドル、ストレージで3.90ドルになり、合計で推定月額コストが286.50ドルになります[4]。
4。DeepSeekモデルのオンデマンド価格設定：AWSでは、Deepseek R-1などのDeepSeekモデルのオンデマンド価格設定は、1,000入力トークンあたり0.00135ドル、出力トークン1,000あたり0.0054ドルです[8]。この価格設定モデルは、長期的なコミットメントなしで柔軟な使用を必要とするアプリケーションに役立ちます。
要約すると、DeepSeek-R1モデルのカスタマイズには、AWSなどのプラットフォームでのモデルの展開と使用に関連するコストが含まれ、カスタムモデルユニットに基づく推論とストレージの特定の料金が含まれます。モデルの初期トレーニングコストは、比較可能なモデルよりも大幅に低いため、AIアプリケーションの費用効率の高いオプションとなっています。
引用：
[1] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[2] https://www.together.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.creolestudios.com/deepseek-vs-chatgpt-cost-comparison/
[4] https://repost.aws/questions/Qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-distill-lama-models-with-amazon-custom-model-import
[5] https://community.intel.com/t5/blogs/tech-innovation/artificial-intelligence-ai/discover-the-power-of-deepseek-r1-a-cost-eficient-ai-model/post/1665557
[6] https://team-gpt.com/blog/deepseek-pricing/
[7] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1icfbll/d_deepseek_distilation_and_training_costs/
[8] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/