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@%#%@。