火山引擎谭待：大模型的超低定价，来自对技术的信心

　　“降价的基本逻辑是*%%*，我们有信心用技术手段降低成本%#*%，市场也需要更低价的大模型*#*@。”

　　5月15日**，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布%*%##。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时@%*@@，谈到了大模型的定价策略%##%%。

　　豆包大模型的超低价格引发行业震动**@。据悉#@#%*，豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens%@##，比行业便宜99.3%#%@%。对此*#，谭待坦言#@%，“降价是用技术优化成本来实现的*%%**。如果只是补贴%%，用亏损换收入是不可持续的#%%@%，火山引擎不会走这条路%%***。”

　　据介绍***，大模型推理成本的优化@#*#，技术上有很多手段*#。首先是模型本身%*@，模型结构、训练方法都可以持续改进%*，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)*#，就是优化推理成本很好的解决方案*@%**。

　　其次是工程上的优化*%%*。大模型的调用量越大%#***，优化推理成本的空间也越大#@#@。以前的模型都是单机推理*@%*%，大模型用的是分布式推理#%##。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好#*%，推理成本就会大大降低%@*。

　　谭待进一步解释说##@#，豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片%*#**，这里有不同的负载#%##%，可以把不同任务混合在一起@#**，互相错峰#*，通过智能调度把它们的利用率都跑得很高**%，就能极大地提升资源利用率@%#，实现整体成本的优化%##@%。

　　另外以字节内部业务为例@*@，飞书的主要流量高峰在工作时间%@，抖音在下班后休闲时间的流量更高*%*，这些不同业务的大模型推理#****，也能根据业务特点错峰使用%%，就可以降低成本**@。

　　对于“大模型开始价格战”的说法%*#%，谭待认为%%，大模型市场仍在发展初期#*%，远远没到激烈竞争的阶段@*。“池塘有多大%%，鱼就有多大@@%，现在整个池塘还在培养的过程@*。”

　　“一个人现在创业@#，如果要花1万块钱调用大模型*%%，可能会觉得有点贵%%%@。我们把价格降到1%都不到%#%#%，100块钱就能用起来*#*@，他的想法也就更容易尝试@%*。”谭待表示@%，企业的AI转型充满不确定性%%@@，试错成本要尽量低%%#，才能更快更多地实现大模型的应用落地%%#@，从而让整个行业受益#@。