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%*#%#。