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@@*。