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%@*。