AWS和Azure等云服务提供商为其AI模型提供了复杂多样的定价结构,并非简单地基于区域乘数。特别是AWS,在不同区域和模型之间表现出广泛的定价差异,与us-east-1基准价格相比,观察到了123个不同的乘数。Azure虽然并非完全统一,但提供了更集中的定价方法,主要区分全局标准部署和区域或数据区固定。作者建议不要使用平均区域乘数进行成本估算,而是建议检查所用模型和区域的具体价格。 AI
影响 云AI定价的复杂性需要仔细的预算和模型选择,影响AI部署的成本效益。
排序理由 该条目分析和比较了云AI服务的定价结构,提供了见解和建议,而不是发布新产品或研究。
- Amazon Bedrock
- AWS
- Azure
- Devstral
- eu-west-2
- Gemma 3-4B
- Grok 4.7
- Kimi k3
- Llama 3-8B
- London
- Ministral 3B 3.0
- mistral:7b
- Nova Productions
- Nova Sonic
- Qwen3 32B
- São Paulo
- Tokyo
- us-east-1
- us-west-2
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