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%*%*。