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#**#。