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@%。