DeepSeek R1 · 每美元性能
DeepSeek R1 — B300 vs H200 每美元性能
B300（NVIDIA Blackwell）与 H200（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。
将 DeepSeek R1 推至 50 tok/s/user 时，B300 每百万 token 成本为 $0.11，H200 为 $0.21——B300 领先 99%。
B300：每百万 token $0.27。H200：$0.60。均在 DeepSeek R1 上以 89 tok/s/user 运行，B300 便宜 118%。
在 12–167 tok/s/user 交互性区间的高端——即 128 tok/s/user 处——B300 运行 DeepSeek R1 每百万 token 成本为 $0.63，H200 为 $1.16。B300 便宜 83%。 （数据反映此 URL 的默认 8k/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 · H200 $1.22/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:$0.107H200:$0.213 | B300:$0.273H200:$0.596 | B300:$0.633H200:$1.160 |
| Concurrency | B300:~288H200:~73 | B300:~57H200:~6 | B300:~7H200:~21 |
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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