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@%。