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**#。