QuickSilver Pro vs Fireworks AI
Fireworks AI अपना ख़ुद का GPU fleet चलाता है और DeepSeek के लिए प्रीमियम कीमतें रखता है — R1 पर $3.00 / $8.00 प्रति 1M tokens। QuickSilver Pro वही मॉडल $0.40 / $1.70 पर सर्व करता है। DeepSeek V3 पर हम ~20% सस्ते हैं; R1 पर, आउटपुट पर ~79% सस्ते। वही OpenAI-संगत इंटरफ़ेस, दो-लाइन माइग्रेशन।
एक नज़र में
| फ़ीचर | QuickSilver Pro | Fireworks AI |
|---|---|---|
| कैटलॉग फ़ोकस | 3 ओपन-सोर्स मॉडल | कई ओपन मॉडल + विज़न + फ़ाइन-ट्यूनिंग |
| DeepSeek R1 आउटपुट प्राइस | $1.70 / 1M | $8.00 / 1M |
| DeepSeek V3 आउटपुट प्राइस | $0.70 / 1M | $0.90 / 1M |
| फ़ाइन-ट्यूनिंग · डिप्लॉयमेंट्स | नहीं | हाँ |
| FireFunction V2 (tool calling मॉडल) | नहीं | हाँ |
| इमेज · ऑडियो मॉडल | नहीं | हाँ |
| OpenAI-संगत chat | हाँ | हाँ |
| न्यूनतम टॉप-अप | $5 | बदलता रहता है |
प्राइसिंग (प्रति मिलियन tokens, USD)
कॉमन ओपन-सोर्स मॉडलों पर अप्रैल 2026 के अनुसार पब्लिक लिस्ट कीमतें।
| मॉडल | QSP इनपुट | QSP आउटपुट | Fireworks इनपुट | Fireworks आउटपुट | आउटपुट बचत |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | $0.24 | $0.70 | $0.30 | $0.90 | ~22% |
| DeepSeek R1 | $0.40 | $1.70 | $3.00 | $8.00 | ~79% |
| Qwen3.5-35B-A3B | $0.13 | $1.00 | तुलनीय | — | |
प्रतिदिन 500k इनपुट + 2M आउटपुट tokens पर DeepSeek R1 चलाने वाले एक एजेंटिक वर्कलोड के लिए, दैनिक बिल QuickSilver Pro पर $3.60 बनाम Fireworks AI पर $17.50 है।
माइग्रेशन — दो लाइनें
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.fireworks.ai/inference/v1",
api_key=os.environ["FIREWORKS_KEY"],
)
r = client.chat.completions.create(
model="accounts/fireworks/models/deepseek-r1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hi"}],
)from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
r = client.chat.completions.create(
model="deepseek-r1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hi"}],
)accounts/fireworks/models/deepseek-v3 → deepseek-v3accounts/fireworks/models/deepseek-r1 → deepseek-r1accounts/fireworks/models/qwen3.5-35b-a3b → qwen3.5-35bईमानदार ट्रेडऑफ़
- ›आपको DeepSeek R1 कॉस्ट-एट-स्केल प्राइस पॉइंट पर चाहिए।
- ›DeepSeek V3, R1, या Qwen3.5-35B-A3B पर chat completions आपका पूरा वर्कलोड है।
- ›आप $5 न्यूनतम के साथ पे-एज़-यू-गो चाहते हैं।
- ›आप FireFunction V2 या उनके फ़ाइन-ट्यून किए tool-calling मॉडल्स इस्तेमाल करते हैं।
- ›डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स या फ़ाइन-ट्यूनिंग आपके स्टैक का हिस्सा हैं।
- ›आपको इमेज, ऑडियो, या Llama-फ़ैमिली मॉडल्स चाहिए।
- ›आप उनके फ़र्स्ट-पार्टी Whisper या Stable Diffusion एंडपॉइंट्स इस्तेमाल करते हैं — हम ASR या इमेज जेनरेशन सर्व नहीं करते।
- ›आप LoRA अडैप्टर होस्ट करते हैं या task-specialised variants को सर्वरलेस दाम पर शिप करने के लिए उनकी फ़ाइन-ट्यूनिंग सर्विस इस्तेमाल करते हैं।
- ›आप कम्पाउंड AI सिस्टम्स (f1 / compound models) बना रहे हैं जहाँ एक ही कॉल में सर्वर-साइड पर कई मॉडल ऑर्केस्ट्रेट होते हैं।
FAQ
DeepSeek R1 पर कितना सस्ता है?
इनपुट पर ~87%, आउटपुट पर ~79%। Fireworks R1 के लिए $3.00/$8.00 प्रति 1M tokens लेता है; QuickSilver Pro $0.40/$1.70।
माइग्रेट कैसे करें?
दो लाइनें: base_url को api.quicksilverpro.io/v1 में बदलें, API key स्वैप करें, मॉडल IDs से accounts/fireworks/models/ प्रीफ़िक्स हटाएँ।
क्या लेटेंसी तुलनीय है?
V3 और Qwen के लिए p50 पर 10% के अंदर; R1 पर थोड़ा ज़्यादा। लाइव प्रति-मॉडल लेटेंसी quicksilverpro.io/status पर है।
क्या आप FireFunction V2 सपोर्ट करते हैं?
नहीं। FireFunction V2 Fireworks का प्रोप्राइटरी फ़ाइन-ट्यून्ड मॉडल है; यह QuickSilver Pro कैटलॉग में नहीं है। tool calling के लिए, DeepSeek V3 और Qwen3.5-35B-A3B दोनों OpenAI tools / function calling API सपोर्ट करते हैं।
मासिक लागत का हिसाब
एक लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट RAG पाइपलाइन — डॉक्युमेंट Q&A बड़े रिट्रीव्ड-चंक प्रॉम्प्ट्स के साथ, ज़्यादातर जनरेशन के लिए DeepSeek V3, और सबसे कठिन सवालों के लिए R1 के बर्स्ट। मासिक फुटप्रिंट: V3 पर 80M input tokens और 12M output tokens, साथ ही R1 पर 2M input / 0.5M output।
V3 80M × $0.24 = $19.20
V3 12M × $0.70 = $ 8.40
R1 2M × $0.40 = $ 0.80
R1 0.5M × $1.70 = $ 0.85
—————————————————————
Total = $29.25/mo
V3 80M × $0.30 = $24.00 V3 12M × $0.90 = $10.80 R1 2M × $3.00 = $ 6.00 R1 0.5M × $8.00 = $ 4.00 ————————————————————— Total = $44.80/mo
यह हर महीने $15.55 की बचत, ~35% कम है। इस वॉल्यूम पर V3 इनपुट लाइन हावी रहती है (RAG के लिए इनपुट : आउटपुट अनुपात ज़्यादा होना सामान्य है), लेकिन R1 बर्स्ट प्रति-token अभी भी असामान्य बचत देते हैं। साल भर में यह पाइपलाइन ~$186 बचाती है, बिना रिट्रीवल क्वालिटी या प्रॉम्प्ट स्ट्रक्चर बदले।
अपटाइम और विश्वसनीयता
QuickSilver Pro ब्रिज फ़ेज़ में है: रिक्वेस्ट्स कई अपस्ट्रीम इनफ़रेंस प्रोवाइडरों के बीच रूट होती हैं जो वही ओपन-सोर्स वेट्स सर्व करते हैं। अगर कोई अपस्ट्रीम डिग्रेड हो, तो राउटर फ़ॉलबैक कर देता है। प्रति-मॉडल उपलब्धता और p50 / p95 लेटेंसी हमारे स्टेटस पेज पर प्रकाशित होती है। Q2 2026 में हम अपनी खुद की GPU कैपेसिटी पर जाएँगे, जिसके बाद हम और ठोस SLOs प्रकाशित करेंगे।
Fireworks AI अपना GPU फ़्लीट चलाता है और status.fireworks.ai पर अपटाइम और इंसिडेंट हिस्ट्री के साथ स्टेटस पेज प्रकाशित करता है। वे एंड-टू-एंड फ़र्स्ट-पार्टी ऑपरेटर हैं — लेटेंसी ट्यूनिंग और डेडिकेटेड-डिप्लॉयमेंट प्रिडिक्टेबिलिटी के लिए अच्छा है। जिन वर्कलोड के लिए p99 टेल लेटेंसी या कॉन्ट्रैक्चुअल SLA कठोर ज़रूरत है, वहाँ फ़र्स्ट-पार्टी फ़्लीट पर चलाना रूढ़िवादी विकल्प है। हमारा दांव यह है कि सर्वरलेस chat पर ज़्यादातर डेवलपर टीमों के लिए, प्राइसिंग डेल्टा फ़ेज़ डिफ़रेंस से ज़्यादा मायने रखता है — लेकिन स्विच करने से पहले अपनी ज़रूरतों के बारे में ईमानदार रहें।
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