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#**。