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%@。