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@%*#。