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#%%#@。