Model penetapan harga Deepseek-R1 pada AWS secara signifikan berdampak pada penyebaran AI skala besar dengan menawarkan solusi yang hemat biaya dibandingkan dengan model AI tradisional. Begini cara mempengaruhi penyebaran ini:
Struktur Biaya
-Harga berbasis infrastruktur: Pada AWS, pengguna Deepseek-R1 dibebankan berdasarkan infrastruktur yang mereka gunakan, khususnya instance EC2 yang diperlukan untuk menjalankan model. Ini berarti bahwa biaya secara langsung terkait dengan sumber daya komputasi yang dikonsumsi, daripada jumlah data yang diproses atau dihasilkan oleh model [2] [3]. Misalnya, biaya untuk menjalankan Deepseek-R1 pada instance AWS EC2 dapat berkisar dari sekitar $ 2,67 hingga $ 3,50 per jam, tergantung pada jenis instance [1].
- Skalabilitas dan fleksibilitas: Kemampuan model untuk skala dengan kebutuhan penyebaran memungkinkan bisnis untuk mengelola biaya secara efektif. Dengan memanfaatkan contoh AWS EC2, perusahaan dapat dengan mudah menyesuaikan penggunaan infrastruktur mereka agar sesuai dengan tuntutan beban kerja AI mereka, memastikan bahwa mereka hanya membayar apa yang mereka gunakan [1] [3].
Efisiensi Biaya
-Perbandingan dengan model kepemilikan: Deepseek-R1 diposisikan sebagai alternatif yang lebih hemat biaya untuk model kepemilikan seperti yang dari openai. Sementara model kepemilikan sering mengenakan biaya per token yang diproses, harga berbasis infrastruktur Deepseek-R1 dapat lebih ekonomis untuk penyebaran skala besar di mana volume data yang diproses tinggi [2] [5].
-Arsitektur Inovatif: Arsitektur campuran-ekspert (MOE) model dan penggunaan komputasi presisi campuran mengurangi overhead komputasi, membuatnya lebih efisien sumber daya daripada banyak model AI besar lainnya. Efisiensi ini berkontribusi pada biaya operasional yang lebih rendah untuk pengguna [6].
Opsi penempatan ##
- Layanan AWS: Deepseek-R1 dapat digunakan melalui berbagai layanan AWS, termasuk Amazon Bedrock dan Amazon Sagemaker. Platform ini menawarkan berbagai tingkat penyesuaian dan kemudahan penggunaan, memungkinkan bisnis untuk memilih metode penyebaran yang paling sesuai dengan kebutuhan dan anggaran mereka [3] [7].
- Kustomisasi dan Kontrol: Untuk organisasi yang membutuhkan lebih banyak kontrol atas penyebaran AI mereka, opsi seperti Amazon Sagemaker memberikan kemampuan kustomisasi canggih. Fleksibilitas ini sangat penting untuk penyebaran skala besar di mana persyaratan spesifik mungkin perlu dipenuhi [3] [7].
Tantangan dan Pertimbangan
-Penyebaran di tempat: Sementara penyebaran berbasis cloud menawarkan fleksibilitas, penyebaran di dalam premis dari Deepseek-R1 dapat menantang karena tingginya biaya perangkat keras akselerasi AI, yang dapat sekitar $ 250.000 [8].
- Privasi dan Keamanan Data: Untuk bisnis yang menggunakan Deepseek-R1 melalui API dari perusahaan induknya, ada kekhawatiran tentang privasi dan keamanan data, terutama ketika merutekan data melalui server di wilayah dengan perlindungan privasi yang kurang ketat [2].
Singkatnya, model penetapan harga Deepseek-R1 pada AWS memberikan solusi yang hemat biaya untuk penyebaran AI skala besar dengan memanfaatkan biaya infrastruktur daripada harga yang ditandai. Pendekatan ini, dikombinasikan dengan arsitektur model yang efisien, menjadikannya pilihan yang menarik bagi bisnis yang ingin mengintegrasikan kemampuan AI canggih tanpa menimbulkan biaya tinggi. Namun, pertimbangan seputar privasi data dan biaya penyebaran di tempat harus dievaluasi dengan cermat.
Kutipan:
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-after-deepseekr1.aspx
[3.
[4] https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[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/36619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-on-premise-deployments
[9] https://www.popai.pro/templatesasset/resources/everything-about-deepseek/