DeepSeek R1 · 每美元性能
DeepSeek R1 — H100 vs H200 每美元性能
H100（NVIDIA Hopper）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。
在 DeepSeek R1 上以 45 tok/s/user 运行时，H100 每百万 token 成本为 $0.44，H200 为 $0.19。H200 在此工作点上的成本效率高出 130%。
H200 在 DeepSeek R1 上以 71 tok/s/user 运行时领先于 H100——每百万 token 成本 $0.37 对 $1.16，差距达 210%。
将 DeepSeek R1 推至 97 tok/s/user 时，H100 每百万 token 成本为 $2.11，H200 为 $0.68——H200 领先 211%。 （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）： H100 $1.17/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 | H100:$0.439H200:$0.191 | H100:$1.158H200:$0.374 | H100:$2.106H200:$0.678 |
| Concurrency | H100:~132H200:~115 | H100:~41H200:~122 | H100:~17H200:~4 |
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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