DeepSeek R1 · 每美元性能
DeepSeek R1 — B300 vs H100 每美元性能
B300（NVIDIA Blackwell）与 H100（NVIDIA Hopper）在 DeepSeek R1 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
B300：每百万 token $0.15。H100：$1.18。均在 DeepSeek R1 上以 38 tok/s/user 运行，B300 便宜 664%。
在 9–128 tok/s/user 交互性区间的中部——即 68 tok/s/user 处——B300 运行 DeepSeek R1 每百万 token 成本为 $0.49，H100 为 $3.74。B300 便宜 662%。
在 DeepSeek R1 上以 99 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：B300 $1.32、H100 $13.9；B300 每美元多产出 956% 的 token。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Chip 定价（所属云服务商）： B300 $2.26/chip/hr · H100 $1.17/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | B300:$0.154H100:$1.177 | B300:$0.492H100:$3.744 | B300:$1.318H100:$13.922 |
| Concurrency | B300:~2684H100:~640 | B300:~457H100:~68 | B300:~103H100:~8 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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