将新的遗物AI监视与DeepSeek-R1整合在一起，主要通过增强的可观察性，模型优化和简化的AI应用程序管理提供了多种成本优势。
1。DeepSeek-R1：DeepSeek-R1的成本效率是使用Experts(MOE)体系结构的混合物设计的，该体系结构仅激活针对特定任务的相关子模型。与传统的基于变压器的模型相比，该体系结构大大降低了计算间接费用，从而降低了运营成本而不会损害性能[1] [2]。通过利用DeepSeek-R1的成本效益设计，组织可以最大程度地减少与运行复杂AI模型相关的财务负担。
2。优化的资源利用：新的遗物AI监视提供了有关令牌使用情况的详细见解，从而使开发人员可以优化DeepSeek-R1部署的资源分配。这样可以确保资源有效地利用，从而减少了与过度令牌消耗有关的不必要的费用[3] [4]。
3。模型比较和选择：New Relic的模型比较功能使开发人员能够评估包括DeepSeek-R1在内的不同AI模型的性能和成本影响。此功能可帮助组织做出明智的决定，了解要部署哪种模型，以确保他们为其特定用例选择最具成本效益的选项[1] [4]。
4。降低了开发复杂性：通过将DeepSeek-R1与新的遗物AI监视整合在一起，开发人员可以简化部署和管理AI应用程序的过程。这种简化的方法降低了AI开发的复杂性和相关成本，使组织能够专注于创新而不是基础设施管理[4] [7]。
5。增强的投资回报率：新遗物的可观察性工具和DeepSeek-R1的成本效益的建筑的结合加速了AI的采用并增强了投资回报率(ROI)。通过提供对AI应用程序性能的实时见解，New Relic可帮助组织快速识别和解决问题，以确保AI部署产生有形的业务价值[4] [7]。
6.数据隐私和安全性：新遗物允许用户将敏感数据排除在监视之外，从而确保遵守数据隐私法规。此功能降低了数据泄露和相关成本的风险，为AI应用程序开发提供了安全的环境[1] [4]。
总体而言，将新的遗物AI监视与DeepSeek-R1集成在一起，为优化AI成本，提高效率并推动AI应用程序的创新提供了一个强大的框架。
引用：
[1] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/deploy-deepseek-models-locally-and-monitor-new-new-relic-ai-honitoring
[2] https://builtin.com/artcover-intelligence/deepseek-r1
[3] https://newrelic.com/platform/ai-monitoring
[4] https://newrelic.com/press-release/20250203
[5] https://campustechnology.com/articles/2025/03/03/14/aws-ffers-deepseek-r1-as-as-as-man-manate--server-server-model-model-recommends-guardrails.aspx
[6] https://middleware.io/blog/new-relic-pricing/
[7] https://radicaldatasciencien.wordpress.com/tag/deepseek/
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/deepseek-r1-nim-microservice/