最近，国内云厂商的大模型掀起一场降价风暴。火山引擎、阿里云、百度云等纷纷宣布降价，部分模型价格降幅据称高达99%，甚至还有些模型直接免费。

五花八门的降价话术，一眼望去遍地黄金。但事实真的如此吗？今天我们就拨开迷雾，深挖下大模型降价背后那些事。

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选大模型

要最强版还是轻量级？

企业选用大模型，首先要明确模型的使用需求：

如果需要语言理解、生成、逻辑等综合能力强，能解决复杂业务场景问题的大模型，那么必须使用各大头部厂商的最强模型，包括豆包Pro系列、通义千问Qwen-Max系列和文心ERNIE 4.0。这些模型均已超越GPT3.5，但距离GPT-4略有差距。

如果对模型能力要求不高，比如简单的对话问答，但是需要响应速度快、便宜的大模型，那么可以使用各家大模型的轻量化版本。包括豆包Lite系列、通义千问Qwen-Long/Plus/Turbo系列、文心ERNIE-3.5/Speed/Lite系列。

选模型就像选车一样，高端商务和家用买菜，肯定不是一个价。入门级的车就算给你倒贴钱，你敢开去跑极限越野吗？所以还是要关注模型能力，不能光看最低价。

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比价格，还要比并发

选好适配业务的模型之后，就要算算使用成本了。

各家大模型公布的x元/千tokens，都是指“后付费”的刊例价。也就是按照实际使用的tokens算账。

乍看很简单——谁的单价低，谁就更便宜呗。但真要用起来，这里面门道就多了。

和“后付费”价格绑定在一起的，有两个关键指标，一个叫TPM（每分钟token数），一个叫RPM（每分钟请求数）。

TPM，代表着一家企业客户在单位时间内能够使用的token限额；RPM，代表着一家企业客户在单位时间内最多能用多少次大模型。两个指标中有一个达到限额，模型就拒绝提供服务了。

打个比方：大模型API调用就像一个大水池，TPM是限定了每分钟可以打一杯水还是一桶水，RPM是限定了同时可以来10个人还是来100个人打水。无论水价多便宜，哪怕是免费的，如果一分钟只能接一杯水，那也没太大用处。

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大模型降价“御三家”最详细对比

搞清楚大模型价格那些事儿，接下来看看这波降价潮里最风口浪尖的三家云厂商：首先掀桌的火山引擎和豆包大模型，火上浇油的阿里云和通义千问大模型，摔杯免费的百度智能云和文心大模型。

以上数据均来自于各厂商官网及产品控制台，数据采集时间为5月22日。如有变动，以厂商最新公告为准。

为了更直观地表现以上大模型的综合性价比，我们按照模型能力分级，计算一元钱能购买的tokens数量，以及不同模型支持的并发能力，分别做成图表。

备注：在典型流量场景中，推理输入远大于推理输出，一般为5比1到10比1之间。在长文本对话的PDF总结摘要等场景，输出相比输入更是可以忽略。因此本文以推理输入价格为准，计算一元钱能买到的tokens数量。

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简单总结

百度最强模型的价格不变，但轻量模型把“厘时代”直接打到免费。不过需要注意的是，根据文心一言官网介绍，ERNIE Speed模型适用于精调，而精调还是要收费的。

阿里云的模型全线降价，最强模型降幅低，轻量模型降幅高。所有价格应该都是经过了精密的测算，不会是随意拍的数。从价格来看还是颇有诚意，但初始支持的TPM/RPM稍显不足，企业在实际使用中需要对相关权益做好沟通。

字节，火山引擎。当我们说起价格那些事儿，不由想起《明朝那些事儿》的经典台词：要么不做，要么做绝。豆包大模型闷声发育一年，无论是最强模型还是轻量模型，TPM还是RPM，用九个字可以形容：不留空档，竞争力拉满。

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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