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@*%#。