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**。