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%##。