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#*@。