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@*@#%。