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@#。