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    Agent浪潮席卷前,火山引擎再降價

    伴隨AI技術(shù)的升級發(fā)展,大模型價格迎來進(jìn)一步下探空間。

    北京時間6月11日,OpenAI宣布將o3價格下調(diào)80%;火山引擎披露最新區(qū)間定價方式,使客戶的大模型使用成本降至近三分之一,旗下視頻生成模型Seedance 1.0 pro每千Tokens僅0.015元,每生成一條5秒的1080P視頻只需3.67元,為目前行業(yè)最低。

    對于OpenAIo3的降價,OpenAI 官方表示主要基于推理服務(wù)架構(gòu)的全面優(yōu)化。另有消息稱,OpenAI 正在謀求除微軟云之外,與谷歌云之間的合作,通過云平臺緩解算力壓力。火山引擎總裁譚待對第一財經(jīng)記者表示,云業(yè)務(wù)對大模型發(fā)展一直是很重要的事情,因?yàn)樗菙?shù)字經(jīng)濟(jì)的底座,AI本身又能進(jìn)一步擴(kuò)大數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增長。對于大模型來說,除了較高成本的訓(xùn)練要求,推理要求成本更高,且推理有波峰波谷區(qū)間,云平臺可以更好地適配更多硬件,將波峰波谷通過混合調(diào)度打平,進(jìn)而降低成本。

    作為云服務(wù)平臺,此次火山引擎也發(fā)布了一系列AI云原生產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù),但豆包系列模型的降價,據(jù)譚待披露,主要基于工程方面的優(yōu)化,也包括了通過AI云原生服務(wù)中的ServingKit方案優(yōu)化推理成本等。ServingKit是一款A(yù)I云原生推理套件,為企業(yè)提供從模型部署、推理優(yōu)化到運(yùn)維觀測的一站式解決方案。

    具體降價策略上,火山引擎采用的區(qū)間定價策略主要聚焦企業(yè)使用量最大的0-32K輸入?yún)^(qū)間,32K表示模型可以處理并記住最多32000個Tokens(大語言模型處理文本的基本單位)的輸入。該區(qū)間內(nèi)豆包1.6的輸入價格為0.8元/百萬Tokens、輸出8元/百萬Tokens,綜合成本只有豆包1.5深度思考模型或DeepSeek R1的三分之一。同一區(qū)間內(nèi),深度思考、多模態(tài)能力與基礎(chǔ)語言模型統(tǒng)一價格。

    此次豆包系列模型價格降低的原因包括客戶對Tokens調(diào)用規(guī)模快速增長、模型能力的快速提升、新場景被不斷解鎖等。以Tokens數(shù)量為例,對比今年5月火山引擎Tokens消耗構(gòu)成和去年12月的數(shù)據(jù),隨著深度推理模型的發(fā)布,AI工具的Tokens消耗在快速增長,五個月時間增長了4.4倍,其中AI搜索增長了10倍,AI編程增長了8.4倍。

    現(xiàn)場,字節(jié)跳動技術(shù)副總裁洪定坤演示了字節(jié)旗下AI編程Agent產(chǎn)品Trae,他表示,模型能力的進(jìn)步使得像Trae這樣的AI Coding類產(chǎn)品有了真正落地的機(jī)會,截至5月底,Trae月活用戶數(shù)已超過100 萬。目前字節(jié)跳動內(nèi)部超過80%的工程師通過類Trae產(chǎn)品進(jìn)行輔助開發(fā)。

    AI編程系目前Agent賽道內(nèi)最熱的垂類產(chǎn)品,所代表的是Agent智能化、自主化的性能趨勢。如果說2024年是中國大模型應(yīng)用的元年,那2025年很可能是中國Agent落地的元年,譚待表示,Agent將逐步進(jìn)入企業(yè)的各個業(yè)務(wù)流程,在這個階段,深度思考、多模態(tài)理解和工具自主調(diào)用是模型進(jìn)化的關(guān)鍵方向。

    據(jù)譚待歸納,PC時代的主體是Web,移動時代是APP,AI時代是Agent。Agent能夠自主感知、規(guī)劃和反思,完成復(fù)雜任務(wù)。軟件第一次從被動的工具變成主動的執(zhí)行者。而大模型和Agent開發(fā)平臺正是這個時代的關(guān)鍵要素,模型需要做好強(qiáng)推理、多模態(tài)、低成本才能支撐好Agent的大規(guī)模應(yīng)用。

    另外,Agent生態(tài)的搭建離不開MCP等協(xié)議的完善,除了MCP,谷歌此前發(fā)布了相似屬性的A2A協(xié)議,此次火山引擎除了演示通過MCP進(jìn)行模型調(diào)用,也演示了GUI(圖形用戶界面)形式的操作能力。此前智譜發(fā)布的Agent 產(chǎn)品便采用了基于視覺語言模型的GUI Agent模型。

    譚待稱,MCP存在一定局限性,比如無法在每一個場景里都能找到對應(yīng)的MCP Server(連接 AI 模型和外部數(shù)據(jù)源的關(guān)鍵組件)。MCP與GUI兩種方式的融合,可以實(shí)現(xiàn)更高效率的模型工具調(diào)用。

    此外,火山引擎智能算法負(fù)責(zé)人吳迪對記者透露,火山引擎正在自研下一代MCP協(xié)議或者類A2A協(xié)議。目前火山引擎的MCP Hub已與AI編程Agent Trae、方舟體驗(yàn)中心、Coze(字節(jié)旗下零代碼AI應(yīng)用開發(fā)平臺)打通,可以一鍵選擇超過200個MCP服務(wù)。

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