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@%%。