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%*@@。