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linyixia 2025-06-24 快手 108 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。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,標桿客戶扎實,業(yè)務(wù)目標自然就可以完成。

激進目標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腿ツ暌粯樱ㄟ^模型的大幅降價再一次促進Agent AI的普及。

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