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%*@%*。