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*%@。