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*@#。