DeepSeek-R1对AWS的定价模型通过提供具有成本效益的解决方案与传统专有AI模型相比，通过提供具有成本效益的解决方案来显着影响大规模的AI部署。这是影响这些部署的方式：
##成本结构
- 基于基础架构的定价：在AWS上，DeepSeek-R1的用户是根据他们使用的基础架构(特别是运行模型所需的EC2实例)收取的。这意味着成本直接与消耗的计算资源有关，而不是模型[2] [3]所处理或生成的数据量。例如，取决于实例类型[1]，在AWS EC2实例上运行DeepSeek-R1的成本范围约为2.67美元至3.50美元。
- 可伸缩性和灵活性：模型按部署需求扩展的能力使企业可以有效地管理成本。通过利用AWS EC2实例，公司可以轻松调整其基础架构使用量以符合其AI工作量的需求，从而确保他们只为使用的费用付费[1] [3]。
##成本效率
- 与专有模型进行比较：DeepSeek-R1被定位为像OpenAI这样的专有模型的更具成本效益的替代品。虽然专有模型通常是每个令牌处理的费用，但DeepSeek-R1的基于基础架构的定价对于大规模部署的数据量很高，可以更经济[2] [5]。
- 创新体系结构：模型的Experts(MOE)结构和混合精液计算的使用降低了计算开销，这使其比许多其他大型AI模型更具资源效率。这种效率导致用户的运营成本降低[6]。
##部署选项
- AWS服务：DeepSeek-R1可以通过各种AWS服务部署，包括Amazon Bedrock和Amazon Sagemaker。这些平台提供不同级别的自定义和易用性，使企业可以选择最适合其需求和预算的部署方法[3] [7]。
- 自定义和控制：对于需要对其AI部署进行更多控制的组织，诸如Amazon SageMaker之类的选项提供了高级的自定义功能。这种灵活性对于可能需要满足特定要求的大规模部署至关重要[3] [7]。
##挑战和考虑因素
- 本地部署：虽然基于云的部署具有灵活性，但由于AI加速硬件的高前期成本，DeepSeek-R1的本地部署可能具有挑战性，这可能约为25万美元[8]。
- 数据隐私和安全性：对于使用其母公司通过API使用DeepSeek-R1的企业，人们对数据隐私和安全性有担忧，尤其是在通过更严格的隐私保护区域中的服务器路由数据路由数据时[2]。
总而言之，AWS上的DeepSeek-R1的定价模型通过利用基础设施成本而不是直接定价，为大规模AI部署提供了具有成本效益的解决方案。这种方法与模型的高效体系结构相结合，使其成为寻求整合高级AI功能的企业而不会产生高成本的诱人选择。但是，必须仔细评估围绕数据隐私和本地部署成本的考虑。
引用：
[1] https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-kcvgioe2gj33s
[2] https://pureai.com/articles/2025/02/04/leading-cloud-providers-offer-deepseekr1.aspx
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-an-aws-deepseek-ai-pricing-pricing-and-pricing-and-pricing-and-deployment-options
[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/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-for-for-for-on-on-premise-deployments
[9] https://www.popai.pro/templatesassetset/resources/everything-about-deepseek/