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*#%#@。