Obecnie nie ma szczegółowych informacji na temat długoterminowych rabatów użytkowania dla DeepSeek-R1 na AWS lub Azure. Jednak obie platformy oferują różne modele cenowe i opcje, które mogą pomóc w skutecznym zarządzaniu kosztami.
AWS Regulacje cenowe
W AWS Deepseek-R1 można wdrożyć za pomocą kilku opcji, w tym Amazon Bedrock Marketplace, Amazon Sagemaker Jumpstart i import niestandardowego modelu Bedrock Amazon Bedrock. Ceny opierają się przede wszystkim na wykorzystaniu, takich jak zużyte zasoby obliczeniowe lub liczba aktywnych kopii modeli. Chociaż AWS nie oferuje wyraźnie długoterminowych rabatów dla DeepSeek-R1, korzystanie z AWS Cost Explorer może pomóc w monitorowaniu i optymalizacji wydatków poprzez identyfikację wzorców w użyciu. Ponadto wdrażanie monitorowania za pomocą Amazon CloudWatch może pomóc w zarządzaniu kosztami poprzez śledzenie wydajności i wzorców użytkowania [3] [6].
Azure Ceny.
Azure AI Foundry zapewnia dostęp do DeepSeek-R1 w ramach katalogu modelu, oferując skalowalną i gotową do przedsiębiorczości platformę. Podczas gdy konkretne długoterminowe rabaty na DeepSeek-R1 na Azure nie są szczegółowe, Azure ogólnie oferuje elastyczne modele cenowe i narzędzia do zarządzania kosztami. Ceny Azure są zazwyczaj oparte na użyciu, a korzystanie z narzędzi zarządzania kosztami Azure może pomóc zoptymalizować wydatki. Azure AI Foundry koncentruje się na szybkich eksperymentach i integracji, które mogą pośrednio prowadzić do oszczędności kosztów poprzez usprawnienie procesów rozwoju AI [9].
Rabaty cenowe Deepseek
Sama DeepSeek oferuje zniżki o cenie poza szczytem dla swoich modeli, w tym Deepseek-R1. Zniżki te mogą osiągnąć nawet 75% w godzinach poza szczytem, co może pomóc obniżyć koszty dla długoterminowych użytkowników, którzy mogą odpowiednio zaplanować swoje wykorzystanie [1] [7]. Jednak te rabaty nie są specyficzne dla wdrożeń AWS lub Azure, ale mają zastosowanie do bezpośredniego wykorzystania interfejsu API Deepseek.
Podsumowując, chociaż nie ma wyraźnych długoterminowych rabatów dla DeepSeek-R1 na AWS lub Azure, obie platformy oferują elastyczne modele cenowe i narzędzia do skutecznego zarządzania kosztami. Użytkownicy mogą skorzystać z optymalizacji wzorców użytkowania i wykorzystania rabatów poza szczytem, jeśli to możliwe.
Cytaty:
[1] https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/deepseek-ffiers-topeep-fop-discounts-mpread-out-demand/
[2] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[3] https://repost.aws/questions/quzc1_jmmesbmpaozqh5jca/guidance-on-aws-deepseek-ai-pling-and-deployment-options
[4] https://www.linkedin.com/posts/zhu-liang_deepseek-r1-is-better-and-seaper-wrong-activity-7288814972271280128-vuyu
[5] https://www.bardeen.ai/answers/how-much-does-deepseek-cost
[6] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-ow-avaailable-as-a-ly-mananaged-serless-model-in-amazon-bedrock/
[7] https://api-docs.deepseek.com/quick_start/mincing
[8] https://www.statista.com/chart/33839/prices-for-processing-one-one-input-output-tokens-on-different-ai-models/
[9] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-ow-avaailable-on-azure-ai-foundry-and-github/
[10] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/