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linyixia 2025-06-24 快手 291 次瀏覽 0個評論

界面新聞記者 | 肖芳

界面新聞編輯 | 文姝琪

豆包系列大模型價格再次大幅降低,但定價策略有了很多新變化

在火山引擎Force原動力大會,火山引擎總裁譚待對外發(fā)布豆包大模型1.6、視頻生成模型Seedance 1.0 pro等多款新模型。

其中豆包大模型1.6首創(chuàng)按“輸入長度”區(qū)間定價,深度思考、多模態(tài)能力與基礎(chǔ)語言模型統(tǒng)一價格模式。在企業(yè)使用量最大的0-32K輸入?yún)^(qū)間,豆包1.6的輸入價格為0.8元/百萬tokens,輸出8元/百萬tokens成本豆包1.5下降了63%。這意味著,企業(yè)只需要原來三分之一左右價格,就能獲得一個能力更強、原生多模態(tài)的新模型。

Seedance 1.0 pro的價格是每千tokens1分5厘,相當(dāng)于每生成一條5秒的1080P視頻只需3.67元,這個價格市場多款視頻生成價格便宜70%左右。以此計算,企業(yè)花費1萬元可以生成2700條5秒的1080P視頻,這個價格也已大幅低于人工制作成本

一年之前,豆包大模型行業(yè)中率先降價,把Token的定價降低了一個數(shù)量級,并帶動大模型行業(yè)出現(xiàn)降價潮。談及兩次降價,譚待表示,去年豆包大模型1.0在模型結(jié)構(gòu)和工程上都做了大量優(yōu)化,價格降低99%以上。這一次豆包大模型在絕大部分企業(yè)用的32K范圍成本進行定向優(yōu)化,同時也商業(yè)模式進行創(chuàng)新

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成本定向優(yōu)化如何實現(xiàn)?

豆包大模型改變定價策略出發(fā)點用戶使用同一個尺寸參數(shù)模型,成本是否開啟深度思考、是否使用圖像理解關(guān)系并不大主要影響成本因素就是上下文窗口。

上下文窗口是模型在生成回答或理解用戶輸入時,能關(guān)聯(lián)的歷史對話記錄、前文內(nèi)容的最大長度具體來說,它決定了模型在生成或理解文本時,可以同時看到和利用多少個詞或字符的信息。比如,輸入10個詞和輸入1000個詞,處理的成本差很多。

現(xiàn)實中,大多數(shù)企業(yè)的輸入其實長度是有分布的。大部分輸入有一個相對集中分布區(qū)間偶爾也會出現(xiàn)一個更長輸入。如果不同長度的任務(wù)直接混在一起處理,大模型內(nèi)部會因為任務(wù)長度不同而“卡殼”或“等待”,效率較低,就像一輛快車要等慢車,浪費了速度。

火山引擎給出策略PD分離,把不同長度的請求分組、分區(qū)調(diào)度,通過集中調(diào)度同一長度的任務(wù)一起分配給模型,方便并行處理,提升效率。這個原理快遞公司打包物品類似,如果所有尺寸的物品都混一起打包,就會浪費空間。如果分類打包就會節(jié)省很多材料和空間。

豆包大模型1.6企業(yè)使用量最大的0-32K輸入?yún)^(qū)間進行大幅降價,這個輸入區(qū)間之外長度用戶就要付出更高成本。根據(jù)譚待發(fā)布會現(xiàn)場透露信息,在輸入?yún)^(qū)間32K-128K的范圍內(nèi),豆包1.6的價格是輸入1.2元每百萬tokens,輸出16元每百萬tokens;在輸入?yún)^(qū)間128K-256K的范圍內(nèi),豆包1.6的價格是輸入2.4元,輸出24元。

上下文窗口成本定向優(yōu)化核心思路是將“粗放式調(diào)度”轉(zhuǎn)向“精細化運營”,這不僅節(jié)省算力,也提升了整個大模型服務(wù)體系的效率與可持續(xù)性。

爭奪Agent規(guī)?;瘧?yīng)用帶來的機會

去年,豆包大模型大幅降價為了大模型企業(yè)落地應(yīng)用掃清成本障礙。

調(diào)用來看,豆包大模型已基本實現(xiàn)這一目標(biāo)。根據(jù)火山引擎公布數(shù)據(jù),豆包大模型日均tokens使用量超過16.4萬億,較去年5月首次發(fā)布時增長137倍。

今年豆包大模型再次降價,為了爭奪Agent規(guī)?;瘧?yīng)用服務(wù)帶來新機會。由于Agent每次執(zhí)行任務(wù)都會消耗大量tokens,模型使用成本也要降下來,才能推動Agent的規(guī)?;瘧?yīng)用。

譚待接受界面新聞媒體采訪表示,火山引擎需要先把基礎(chǔ)設(shè)施做好還要圍繞Agent開發(fā)平臺工具做好。

透露火山引擎今年設(shè)定了非常激進目標(biāo)。大家AI需求很旺盛非常困惑怎么選擇模型、怎么模型用好我們把自己的產(chǎn)品做扎實,把成本做低,把方案做好,標(biāo)桿客戶扎實,業(yè)務(wù)目標(biāo)自然就可以完成。

激進目標(biāo)背后,火山引擎迫切需要大模型帶來的增量尋求市場份額的提升。

火山引擎主要瞄準(zhǔn)兩項需求,一個是來自于大模型訓(xùn)練和推理對云服務(wù)產(chǎn)生的新需求,以及企業(yè)在尋求AI創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型上產(chǎn)生的新需求。

一年過去,火山引擎市場份額已經(jīng)獲得一些成效。IDC報告顯示,豆包大模型在中國公有云大模型市場份額排名第一,占比高達46.4%。

今年被認為是Agent的元年,火山引擎當(dāng)然也不會放過這個機會。

據(jù)界面新聞了解AI coding是字節(jié)跳動為數(shù)不多自己下場的應(yīng)用。今年年初,字節(jié)跳動已經(jīng)發(fā)布AI編程產(chǎn)品TRAE,面向中英文開發(fā)者社區(qū),與Cursor、GitHub Copilot等同類工具展開競爭。它兼具生成式開發(fā)與智能協(xié)作,適合項目啟動、原型構(gòu)建,也為長期開發(fā)流程增效。

最新發(fā)布豆包大模型1.6在AI coding能力方面取得了較為明顯進步。支持256K tokens上下文,處理大型項目、多文件依賴、長邏輯鏈等場景能力更強,可進行瀏覽器模擬點擊、表格填寫等解析界面操作

字節(jié)跳動技術(shù)副總裁洪定坤透露,豆包1.6模型已經(jīng)接入TRAE內(nèi)測,新模型將很快推送給用戶。在字節(jié)內(nèi)部,超過80%的工程師在使用TRAE輔助開發(fā)。TRAE的整體月活用戶已經(jīng)超過了100萬。

而對于其他Agent應(yīng)用,火山引擎其主要寄希望于通過外部合作伙伴來完成。譚待表示,PC時代主體是Web,移動時代是APP,AI時代則是Agent?!盎鹕揭嫦M腿ツ暌粯?,通過模型的大幅降價再一次促進Agent AI的普及。

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