界面新聞?dòng)浾?| 肖芳

界面新聞編輯 | 文姝琪

豆包系列大模型價(jià)格再次大幅降低，但定價(jià)策略有了很多新變化。

在火山引擎Force原動(dòng)力大會(huì)上，火山引擎總裁譚待對(duì)外發(fā)布了豆包大模型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(zhǎng)度”區(qū)間定價(jià)，深度思考、多模態(tài)能力與基礎(chǔ)語(yǔ)言模型統(tǒng)一價(jià)格的模式。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(jià)格為0.8元/百萬(wàn)tokens，輸出8元/百萬(wàn)tokens，成本比豆包1.5下降了63%。這意味著，企業(yè)只需要原來(lái)三分之一左右價(jià)格，就能獲得一個(gè)能力更強(qiáng)、原生多模態(tài)的新模型。

Seedance 1.0 pro的價(jià)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(gè)價(jià)格比市場(chǎng)上多款視頻生成的價(jià)格便宜了70%左右。以此計(jì)算，企業(yè)花費(fèi)1萬(wàn)元可以生成2700條5秒的1080P視頻，這個(gè)價(jià)格也已大幅低于人工制作的成本。

一年之前，豆包大模型在行業(yè)中率先降價(jià)，把Token的定價(jià)降低了一個(gè)數(shù)量級(jí)，并帶動(dòng)大模型行業(yè)出現(xiàn)了降價(jià)潮。談及兩次降價(jià)，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?jī)?yōu)化，把價(jià)格降低了99%以上。這一次，豆包大模型在絕大部分企業(yè)用的32K范圍的成本進(jìn)行了定向優(yōu)化，同時(shí)也在商業(yè)模式上進(jìn)行了創(chuàng)新。

成本定向優(yōu)化如何實(shí)現(xiàn)？

豆包大模型改變定價(jià)策略的的出發(fā)點(diǎn)是，用戶使用同一個(gè)尺寸和參數(shù)的模型，成本和是否開(kāi)啟深度思考、是否使用圖像理解的關(guān)系并不大，而主要影響成本的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(shí)，能關(guān)聯(lián)的歷史對(duì)話記錄、前文內(nèi)容的最大長(zhǎng)度。具體來(lái)說(shuō)，它決定了模型在生成或理解文本時(shí)，可以同時(shí)看到和利用多少個(gè)詞或字符的信息。比如，輸入10個(gè)詞和輸入1000個(gè)詞，處理的成本差很多。

現(xiàn)實(shí)中，大多數(shù)企業(yè)的輸入其實(shí)長(zhǎng)度是有分布的。大部分輸入有一個(gè)相對(duì)集中的分布區(qū)間，但偶爾也會(huì)出現(xiàn)一個(gè)更長(zhǎng)的輸入。如果不同長(zhǎng)度的任務(wù)直接混在一起處理，大模型內(nèi)部會(huì)因?yàn)槿蝿?wù)長(zhǎng)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(fèi)了速度。

火山引擎給出的策略是PD分離，即把不同長(zhǎng)度的請(qǐng)求分組、分區(qū)調(diào)度，再通過(guò)集中調(diào)度，把同一長(zhǎng)度的任務(wù)一起分配給模型，方便并行處理，提升效率。這個(gè)原理和快遞公司打包物品類似，如果把所有尺寸的物品都混一起打包，就會(huì)浪費(fèi)空間。如果分類打包，就會(huì)節(jié)省很多材料和空間。

豆包大模型1.6把企業(yè)使用量最大的0-32K輸入?yún)^(qū)間進(jìn)行了大幅降價(jià)，但在這個(gè)輸入區(qū)間之外的長(zhǎng)度，用戶就要付出更高的成本。根據(jù)譚待在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)透露的信息，在輸入?yún)^(qū)間32K-128K的范圍內(nèi)，豆包1.6的價(jià)格是輸入1.2元每百萬(wàn)tokens，輸出16元每百萬(wàn)tokens；在輸入?yún)^(qū)間128K-256K的范圍內(nèi)，豆包1.6的價(jià)格是輸入2.4元，輸出24元。

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

爭(zhēng)奪Agent規(guī)模化應(yīng)用帶來(lái)的機(jī)會(huì)

去年，豆包大模型大幅降價(jià)是為了為大模型在企業(yè)中的落地應(yīng)用掃清成本障礙。

從調(diào)用量來(lái)看，豆包大模型已基本實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。根據(jù)火山引擎公布的數(shù)據(jù)，豆包大模型日均tokens使用量超過(guò)16.4萬(wàn)億，較去年5月首次發(fā)布時(shí)增長(zhǎng)137倍。

今年，豆包大模型再次降價(jià)，是為了爭(zhēng)奪Agent規(guī)?；瘧?yīng)用給云服務(wù)帶來(lái)的新機(jī)會(huì)。由于Agent每次執(zhí)行任務(wù)都會(huì)消耗大量tokens，模型使用成本也要降下來(lái)，才能推動(dòng)Agent的規(guī)?；瘧?yīng)用。

譚待接受界面新聞等媒體采訪時(shí)表示，火山引擎需要先把云基礎(chǔ)設(shè)施做好，還要把圍繞Agent開(kāi)發(fā)的平臺(tái)和工具做好。

他透露，火山引擎今年設(shè)定了非常激進(jìn)的目標(biāo)。“大家對(duì)AI的需求是很旺盛的，但也非常困惑怎么選擇好的模型、怎么把模型用好。我們把自己的產(chǎn)品做扎實(shí)，把成本做低，把方案做好，把標(biāo)桿客戶做扎實(shí)，業(yè)務(wù)目標(biāo)自然就可以完成。”

激進(jìn)的目標(biāo)的背后，是火山引擎迫切需要大模型帶來(lái)的增量尋求市場(chǎng)份額的提升。

火山引擎主要瞄準(zhǔn)兩項(xiàng)需求，一個(gè)是來(lái)自于大模型訓(xùn)練和推理對(duì)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(guò)去，火山引擎在市場(chǎng)份額上已經(jīng)獲得了一些成效。IDC報(bào)告顯示，豆包大模型在中國(guó)公有云大模型市場(chǎng)份額排名第一，占比高達(dá)46.4%。

今年被認(rèn)為是Agent的元年，火山引擎當(dāng)然也不會(huì)放過(guò)這個(gè)機(jī)會(huì)。

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

最新發(fā)布的豆包大模型1.6在AI coding能力方面取得了較為明顯的進(jìn)步。其支持256K tokens上下文，處理大型項(xiàng)目、多文件依賴、長(zhǎng)邏輯鏈等場(chǎng)景的能力更強(qiáng)，可進(jìn)行瀏覽器模擬點(diǎn)擊、表格填寫等解析界面操作。

字節(jié)跳動(dòng)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(cè)，新模型將很快推送給用戶。在字節(jié)內(nèi)部，超過(guò)80%的工程師在使用TRAE輔助開(kāi)發(fā)。TRAE的整體月活用戶已經(jīng)超過(guò)了100萬(wàn)。

而對(duì)于其他Agent應(yīng)用，火山引擎其主要寄希望于通過(guò)外部合作伙伴來(lái)完成。譚待表示，PC時(shí)代主體是Web，移動(dòng)時(shí)代是APP，AI時(shí)代則是Agent?！盎鹕揭嫦Ｍ腿ツ暌粯樱ㄟ^(guò)模型的大幅降價(jià)再一次促進(jìn)Agent AI的普及。”