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*#**#。