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*@%@。