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%*。