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#%*@。