Das Preismodell von Deepseek-R1 auf AWS wirkt sich erheblich aus, wenn KI-Bereitstellungen im Vergleich zu herkömmlichen proprietären KI-Modellen eine kostengünstige Lösung anbieten. So beeinflusst es diese Bereitstellungen:
Kostenstruktur
-Infrastrukturbasierte Preisgestaltung: Auf AWS werden Benutzer von Deepseek-R1 auf der Grundlage der von ihnen verwendeten Infrastruktur berechnet, insbesondere der EC2-Instanzen, die für die Ausführung des Modells erforderlich sind. Dies bedeutet, dass die Kosten direkt an die konsumierten Rechenressourcen gebunden sind, anstatt die vom Modell verarbeitete oder generierte Datenmenge [2] [3]. Beispielsweise können die Kosten für das Ausführen von Deepseek-R1 in einer AWS-EC2-Instanz je nach Instanztyp zwischen ca. 2,67 bis 3,50 USD pro Stunde liegen [1].
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Die Fähigkeit des Modells, mit den Anforderungen der Bereitstellung zu skalieren, ermöglicht es Unternehmen, die Kosten effektiv zu verwalten. Durch die Nutzung von AWS -EC2 -Instanzen können Unternehmen ihre Infrastrukturnutzung einfach so anpassen, dass sie ihren KI -Workload -Anforderungen entsprechen und sicherstellen, dass sie nur für das bezahlen, was sie verwenden [1] [3].
Kosteneffizienz
-Vergleich mit proprietären Modellen: Deepseek-R1 wird als kostengünstigere Alternative zu proprietären Modellen wie denen von OpenAI positioniert. Während proprietäre Modelle häufig pro Token verarbeitet werden, kann die infrastrukturbasierte Preisgestaltung von Deepseek-R1 für groß angelegte Bereitstellungen wirtschaftlicher sein, bei denen das verarbeitete Datenvolumen hoch ist [2] [5].
-Innovative Architektur: Die MEE-Architektur (MIE-OF-Experten) des Modells und die Verwendung von Berechnungen mit gemischtem Präzision reduzieren die Rechenaufwand und machen sie ressourceneffizienter als viele andere große KI-Modelle. Diese Effizienz trägt zu niedrigeren Betriebskosten für Benutzer bei [6].
Bereitstellungsoptionen
- AWS-Dienste: Deepseek-R1 kann über verschiedene AWS-Dienste eingesetzt werden, darunter Amazon Bedrock und Amazon Sagemaker. Diese Plattformen bieten unterschiedliche Anpassungsstufen und Benutzerfreundlichkeit, sodass Unternehmen die Bereitstellungsmethode auswählen können, die ihren Anforderungen und ihren Budget am besten entspricht [3] [7].
- Anpassung und Kontrolle: Für Unternehmen, die mehr Kontrolle über ihre KI -Bereitstellungen benötigen, bieten Optionen wie Amazon Sagemaker erweiterte Anpassungsfunktionen. Diese Flexibilität ist für groß angelegte Bereitstellungen von entscheidender Bedeutung, bei denen möglicherweise spezifische Anforderungen erfüllt werden müssen [3] [7].
Herausforderungen und Überlegungen
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- Datenschutz und Sicherheit: Für Unternehmen, die Deepseek-R1 über APIs von seiner Muttergesellschaft verwenden, gibt es Bedenken hinsichtlich der Datenschutz und Sicherheit, insbesondere wenn Daten über Server in Regionen mit weniger strengen Datenschutzschutz weiterleiten [2].
Zusammenfassend bietet das Preismodell von Deepseek-R1 auf AWS eine kostengünstige Lösung für großflächige KI-Bereitstellungen durch Nutzung der Infrastrukturkosten und nicht für die Preisgestaltung in der Infrastruktur. Dieser Ansatz in Kombination mit der effizienten Architektur des Modells macht es zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die fortschrittliche KI -Funktionen integrieren möchten, ohne hohe Kosten zu entstehen. Überlegungen zu Datenschutz- und On-Premise-Bereitstellungskosten müssen jedoch sorgfältig bewertet werden.
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-lofer-peepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-awsedeepseek-ai-pricing-and-deployment-options
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-peepdive
[6] https://inclusioncloud.com/insights/blog/deepseek-r1-industry-impact/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[8] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-premise-ployments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everying-about-teepseek/