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##。