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*%%@。