DeepSeek R1 리뷰: API 가격 및 DeepSeek R1 API 사용 방법

인공 지능은 DeepSeek-R1과 같은 모델이 성능, 접근성 및 비용 효율성에 대한 벤치마크를 설정하면서 혁신의 새로운 시대로 접어들었습니다. DeepSeek-R1은 성능 면에서 OpenAI의 o1과 경쟁하는 최첨단 추론 모델로, 개발자에게 오픈 소스 라이선스의 유연성을 제공합니다. 이 포괄적인 가이드에서는 DeepSeek-R1의 기술적 세부 사항, 가격 구조, API 사용 방법 및 벤치마크에 대해 설명합니다. 또한 고유한 기능, 경쟁자에 비해 유리한 점, 구현 모범 사례도 살펴보겠습니다.

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충격적인 예: Deepseek R1은 약 75초 동안 생각한 후 openai의 o1 블로그 게시물에 있는 암호문 문제를 성공적으로 풀었습니다!

DeepSeek-R1이란?

DeepSeek-R1은 복잡한 추론, 수학적 문제 해결 및 프로그래밍 지원이 필요한 작업을 위해 설계된 고급 AI 모델입니다. Mixture-of-Experts(MoE) 접근 방식을 갖춘 대규모 아키텍처를 기반으로 구축되어 토큰당 매개변수의 하위 집합만 활성화하여 뛰어난 효율성을 달성합니다. 이를 통해 비슷한 크기의 모델에서 일반적으로 발생하는 계산 비용을 들이지 않고도 높은 성능을 제공할 수 있습니다.Các tính năng chính:

학습 후 단계의 대규모 RL: 강화 학습 기술은 모델의 추론 및 문제 해결 능력을 향상시키기 위해 학습 후 단계에 적용됩니다.
최소한의 레이블이 지정된 데이터: 이 모델은 제한적인 지도 미세 조정을 통해서도 상당한 성능 향상을 달성합니다.
MIT 라이선스에 따른 오픈 소스: 개발자는 제한 없이 모델을 개선, 수정하고 상용화할 수 있습니다.
OpenAI-o1과 동등한 성능: DeepSeek-R1은 수학, 프로그래밍, 논리적 추론과 같은 작업에서 OpenAI의 독점 모델을 충족하거나 능가합니다.

Deepseek-R1의 벤치마크 성능

Deepseek R1 Benchmarks — Deepseek R1 벤치마크 비교

DeepSeek-R1은 다양한 벤치마크에서 엄격한 테스트를 거쳐 그 역량을 입증했습니다. 그 결과는 주요 영역에서 OpenAI의 o1 모델보다 경쟁력이 있을 뿐만 아니라 종종 더 우수하다는 것을 보여줍니다.

평가기준을 비교해보세요

하이라이트:

수학적 추론: MATH 벤치마크에서 91.6%의 점수를 받은 DeepSeek-R1은 복잡한 수학 문제를 해결하는 데 뛰어납니다.
코딩 과제: OpenAI o1보다 더 높은 Codeforces 등급을 받아 프로그래밍 관련 작업에 이상적입니다.
논리적 문제 해결: 이 모델은 사고의 사슬 추론을 사용하여 문제를 더 작은 단계로 분해하는 능력을 보여줍니다.

이러한 벤치마크는 DeepSeek-R1이 다양한 작업을 정밀하고 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 강조합니다.

Deep Seek R1 vs OpenAI o1 mini vs Claude 3.6 Sonnet — Deep Seek R1 대 OpenAI o1 mini 대 Claude 3.5 Sonnet

기술 아키텍처

DeepSeek-R1의 아키텍처는 성능과 효율성의 균형을 맞추도록 설계된 엔지니어링의 경이로움입니다. 다음은 기술 세부 정보입니다.

모델 사양:

총 매개변수: 6,710억
토큰당 활성 매개변수: 370억
컨텍스트 길이: 최대 128,000개 토큰
교육 데이터: 14.8조 토큰에서 교육
교육 컴퓨팅 비용: 2,664,000 H800 GPU 시간

전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하면 모델이 처리된 각 토큰에 대해 매개변수의 하위 집합만 활성화할 수 있습니다. 이를 통해 정확도나 추론 심도를 손상시키지 않고도 컴퓨팅 리소스를 최적으로 사용할 수 있습니다.

교육 방법:

DeepSeek-R1은 추론 기능을 개선하기 위해 사후 교육 중에 대규모 강화 학습을 사용합니다. 광범위한 레이블이 지정된 데이터가 필요한 기존의 지도 학습 방법과 달리 이 접근 방식을 사용하면 모델이 최소한의 미세 조정으로 더 나은 일반화를 수행할 수 있습니다.

DeepSeek-R1의 가격 구조

DeepSeek-R1의 두드러진 특징 중 하나는 투명하고 경쟁력 있는 가격 모델입니다. API는 반복적인 쿼리에 대한 비용을 크게 줄이는 캐싱 메커니즘을 통합하는 동시에 비용 효율적인 요금을 제공합니다.

표준 가격:

입력 토큰(캐시 미스): 백만 토큰당 $0.55
입력 토큰(캐시 적중): 백만 토큰당 $0.14
출력 토큰: 백만 토큰당 $2.19

컨텍스트 캐싱:

DeepSeek-R1은 자주 사용되는 프롬프트와 응답을 몇 시간 또는 며칠 동안 저장하는 지능형 캐싱 시스템을 사용합니다. 이 캐싱 메커니즘은 다음을 제공합니다.
반복적인 쿼리에 대해 최대 90%의 비용 절감.

추가 비용 없이 자동 캐시 관리.
캐시된 응답에 대한 대기 시간 감소.

대량의 유사한 쿼리를 처리하는 기업의 경우 이 캐싱 기능은 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

DeepSeek-R1 API 사용 방법

DeepSeek-R1 API는 개발자에게 강력한 사용자 정의 옵션을 제공하면서도 사용하기 쉽도록 설계되었습니다. 아래는 API를 효과적으로 통합하고 사용하는 방법에 대한 단계별 가이드입니다.

시작하기

API 사용을 시작하려면:
DeepSeek 개발자 포털에서 API 키를 가져옵니다.
Python의 requests 또는 openai 패키지와 같은 필수 라이브러리로 개발 환경을 설정합니다.
기본 URL https://api.deepseek.com으로 API 클라이언트를 구성합니다.

Python에서의 구현 예:

import requests

API_KEY = "your_api_key"
BASE_URL = "https://api.deepseek.com"

def query_deepseek(prompt):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
    }
    data = {
        "model": "deepseek-reasoner",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý hữu ích."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "stream": False
    }
    response = requests.post(f"{BASE_URL}/chat/completions", json=data, headers=headers)
    return response.json()

result = query_deepseek("Giải bài toán toán này: Tích phân của x^2 là gì?")
print(result)

cURL 사용:

curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <your_api_key>" \
-d '{
    "model": "deepseek-reasoner",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý hữu ích."},
        {"role": "user", "content": "Giải thích sự liên kết lượng tử."}
    ],
    "stream": false
}'

고급 기능

DeepSeek-R1에는 다른 AI 모델과 차별화되는 여러 가지 고급 기능이 포함되어 있습니다.

사고의 사슬 추론:

이 기능을 통해 모델은 복잡한 문제를 더 작은 단계로 나눌 수 있습니다.
작업의 단계별 분해.
중간 결과의 자체 검증.
출력에 표시된 투명한 사고 과정.

컨텍스트 길이:

컨텍스트 길이에서 최대 128K 토큰을 지원하는 DeepSeek-R1은 일관성을 잃지 않고 광범위한 문서나 긴 대화를 처리할 수 있습니다.

성능 최적화:

개발자는 다음을 통해 성능을 최적화할 수 있습니다.
복잡한 쿼리에 대한 토큰 길이 조정.
반복되는 프롬프트에 대한 컨텍스트 캐싱 활용.
특정 작업에 대한 프롬프트 엔지니어링 미세 조정.

오픈 소스 및 라이선싱

많은 독점 모델과 달리 DeepSeek-R1은 MIT 라이선스에 따라 완전히 오픈 소스입니다. 이는 개발자와 조직에 비할 데 없는 유연성을 제공합니다.

오픈 소스의 이점:

상업적 자유: 제한 없이 모든 상업적 애플리케이션에서 모델을 사용할 수 있습니다.
모델 증류: 특정 사용 사례에 맞게 조정된 작은 버전을 만듭니다.
사용자 정의 수정: 필요에 따라 모델을 수정하고 확장합니다.
라이선스 비용 없음: 독점 모델과 관련된 반복적인 비용을 피합니다.

이 오픈 소스 방식은 최첨단 AI 기술에 대한 액세스를 민주화하는 동시에 산업 전반에 걸쳐 혁신을 촉진합니다.

왜 DeepSeek-R1을 선택하시나요?

DeepSeek-R1은 OpenAI o1과 같은 경쟁 모델에 비해 여러 가지 장점을 제공합니다.

기능	DeepSeek-R1	OpenAI o1
오픈 소스	예(MIT 라이선스)	아니요
생각의 사슬 추론	고급	제한됨
컨텍스트 길이	최대 128K 토큰	제한됨
가격 투명성	완전 자세한	독점

이러한 요소로 인해 DeepSeek-R1은 모델을 사용하고 수정하는 방법에 대한 완전한 자유를 누리면서 낮은 비용으로 고성능을 추구하는 개발자에게 이상적인 선택이 됩니다.

결론

DeepSeek-R1은 최첨단 성능과 오픈 소스 접근성, 비용 효율적인 가격을 결합하여 AI 기술에서 큰 도약을 나타냅니다. 복잡한 수학 문제를 해결하든, 코드를 생성하든, 대화형 AI 시스템을 구축하든, DeepSeek-R1은 타의 추종을 불허하는 유연성과 성능을 제공합니다.

사고의 사슬 추론, 대규모 컨텍스트 길이 지원, 캐싱 메커니즘과 같은 혁신적인 기능은 개인 개발자와 기업 모두에게 탁월한 선택입니다. DeepSeek-R1은 MIT 라이선스와 투명한 가격 구조를 통해 사용자가 비용을 통제하면서 자유롭게 혁신할 수 있도록 지원합니다.

또한 API를 사용한 테스트는 정말 번거로울 수 있습니다. Apidog는 API 설계, 개발 및 테스트 워크플로를 간소화하도록 설계된 올인원 플랫폼입니다. 개발자가 전체 API 수명 주기를 쉽게 관리하여 팀 간의 일관성, 효율성 및 협업을 보장할 수 있도록 지원합니다.

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