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#@。