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%*。