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*@*。