DeepSeek-R1 모델을 사용자 정의하려면 특히 AWS (Amazon Web Services)와 같은 플랫폼에 배포 할 때 여러 비용 구성 요소가 포함됩니다. 다음은 DeepSeek-R1 모델 사용자 정의 및 배포와 관련된 비용에 대한 자세한 내용입니다.
1. 교육 비용 : DeepSeek-R1의 초기 교육 비용은 ChatGpt O1과 같은 다른 모델에 비해 상당히 낮습니다. DeepSeek-R1은 훈련하는 데 6 백만 달러의 비용이 추정되는데, 이는 Chatgpt O1보다 16 배에서 33 배 저렴합니다 [3]. 그러나이 비용은 사용자 정의가 아니라 모델의 초기 개발 및 교육을위한 것입니다.
2. AWS의 사용자 정의 및 배포 : Amazon Bedrock의 사용자 정의 모델 가져 오기 기능을 사용하여 DeepSeek-R1 모델을 사용자 정의 할 때 다음과 같은 몇 가지 비용이 있습니다.
- 추론 비용 : 이들은 활성 모델 사본의 수와 활동 기간을 기준으로합니다. CMU (Custom Model Unit) 당 가격은 아키텍처 및 지역과 같은 요소에 따라 다릅니다. 예를 들어, 분당 CMU 당 가격은 $ 0.0785입니다 [4].
- 저장 비용 : CMU 당 월간 저장 비용은 $ 1.95 [4]. 필요한 CMU의 수는 모델의 아키텍처 및 컨텍스트 길이에 따라 다릅니다.
3. 예제 비용 계산 : 2 CMU가 필요한 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 모델의 경우, 모델이 하루에 1 시간 동안 활성화되면 일일 추론 비용은 약 $ 9.42입니다. 한 달에 걸쳐,이 총계는 추론의 경우 $ 282.60, 저장의 경우 $ 3.90로 총 $ 286.50의 총 월별 비용이 $ 286.50입니다 [4].
4. DeepSeek 모델의 주문형 가격 : AWS에서 DeepSeek R-1과 같은 DeepSeek 모델의 주문형 가격은 1,000 개의 입력 토큰 당 $ 0.00135, 1,000 개의 출력 토큰 당 $ 0.0054입니다 [8]. 이 가격 책정 모델은 장기 약정없이 유연한 사용이 필요한 응용 프로그램에 유용합니다.
요약하면, DeepSeek-R1 모델을 사용자 정의하려면 Model Deployment와 관련된 비용 및 AWS와 같은 플랫폼의 사용과 관련된 비용이 포함되며 사용자 정의 모델 단위를 기반으로 한 추론 및 스토리지에 대한 특정 요금이 포함됩니다. 모델의 초기 교육 비용은 비슷한 모델보다 상당히 낮으므로 AI 애플리케이션에 대한 비용 효율적인 옵션입니다.
인용 :
[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-comparison/
[4] https://repost.aws/questions/qu-hcixrtfsasokh8gl-koga/pricing-model-of-deepseek-r1-distille-llama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import
[5] https://community.intel.com/t5/blogs/tech-innovation/artificial-intelligence-ai/discover-the-power-of-deepseek-r1-a-cost-ai-model/post/1665557
[6] https://team-gpt.com/blog/deepseek-creating/
[7] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1icfbll/d_deepseek_distillation_and_training_costs/
[8] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/