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@*#*。