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**#。