현재 AWS 또는 Azure에서 DeepSeek-R1에 대한 장기 사용 할인에 대한 구체적인 정보는 없습니다. 그러나 두 플랫폼 모두 비용을 효과적으로 관리하는 데 도움이되는 다양한 가격 모델과 옵션을 제공합니다.
AWS 가격 고려 사항
AWS에서는 Amazon Bedrock Marketplace, Amazon Sagemaker Jumpstart 및 Amazon Bedrock Custom Model Import를 포함한 여러 옵션을 통해 DeepSeek-R1을 배포 할 수 있습니다. 가격은 주로 소비 된 컴퓨팅 리소스 또는 활성 모델 사본 수와 같은 사용을 기반으로합니다. AWS는 DeepSeek-R1에 대한 장기 할인을 명시 적으로 제공하지는 않지만 AWS Cost Explorer를 사용하면 사용으로 패턴을 식별하여 비용을 모니터링하고 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 Amazon CloudWatch로 모니터링을 구현하면 성능 및 사용 패턴을 추적하여 비용 관리에 도움이 될 수 있습니다 [3] [6].
Azure 가격 고려 사항
Azure AI Foundry는 모델 카탈로그의 일부로 DeepSeek-R1에 액세스 할 수 있으며 확장 가능하고 엔터프라이즈 준비된 플랫폼을 제공합니다. Azure에서 DeepSeek-R1에 대한 특정 장기 할인은 상세하지 않지만 Azure는 일반적으로 유연한 가격 모델과 비용 관리 도구를 제공합니다. Azure의 가격은 일반적으로 사용을 기반으로하며 Azure의 비용 관리 도구를 사용하면 비용을 최적화 할 수 있습니다. Azure AI Foundry의 초점은 빠른 실험 및 통합에 중점을 두으며, 이는 AI 개발 프로세스를 간소화하여 간접적으로 비용 절감을 초래할 수 있습니다 [9].
DeepSeek의 가격 책정 할인
DeepSeek 자체는 DeepSeek-R1을 포함하여 해당 모델에 대한 피크 외 가격 할인을 제공합니다. 이 할인은 피크 외 시간 동안 최대 75%에 도달 할 수 있으며, 이에 따라 사용을 예약 할 수있는 장기 사용자의 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다 [1] [7]. 그러나 이러한 할인은 AWS 또는 Azure 배포에만 국한되지 않고 DeepSeek의 API를 직접 사용하는 데 적용됩니다.
요약하면 AWS 또는 Azure에서 DeepSeek-R1에 대한 장기 할인이 없지만 두 플랫폼 모두 유연한 가격 책정 모델과 비용을 효과적으로 관리 할 수있는 도구를 제공합니다. 사용자는 사용 패턴을 최적화하고 가능한 경우 피크 외 할인을 활용하여 혜택을 볼 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/deepseek-offers-steep-off-peak-discounts to-spread-demand/
[2] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpauozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-precing-and-deployment-options
[4] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-better-brong-activity-72881497271280128-vuyu
[5] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[6] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a-ly-ly-naged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[7] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
[8] https://www.statista.com/chart/33839/prices-for-processing-one-million-inputput-tokens-on-different-ai-models/
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-ai-foundry-and-github/
[10] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_how_good_it_is_scompared/