Revolut 把自托管 GLM 设为默认 AI 编程模型，称推理成本降约九成，替代 Claude Code 等商用工具
据 The Register 11 月 3 日报道，英国金融科技公司 Revolut 运维与基础设施负责人 David Abitbol 在上月纽约 AI Engineer 大会上表示，公司在不到一年内把自托管的智谱 GLM 模型设为 AI 编程默认选项，取代以 Claude Code 等商用服务为主的做法，AI 编程推理成本下降约 90%。
Abitbol 称，Revolut 2025 年初部署 Gemini、2026 年初部署 Claude Code，当时看到有工程师每月花费 1000 至 10000 美元却回报有限，因此上线时设了严格的预算上限，工程师可用 token 有限，公司随后开始研究自托管。按他的说法，自托管 GLM 5.1 的成本约为每百万输入/输出 token 0.30 美元，约为使用 OpenAI Codex 或 Anthropic Claude Code 的十分之一。
Revolut 先用 GLM-5.1，后换到 GLM-5.3，目前用 56 块 Nvidia B200 GPU 提供服务，面向约 2000 名工程师；公司称推出 AI 编程工具后编码时间改善 60%、交付周期改善 70%。Abitbol 说，最大的收益不在写代码本身，而是 token 不再受限后，工程师让模型处理调试以及 Jira、Confluence 工单。
性能方面，他称主要提升来自调参、改用 NVFP4 量化、prefill 与 decode 分离部署和控制上下文长度，而不是增加 GPU；他认为 100 万 token 上下文用处有限，256K 就够。优化后，约 256K 上下文下首 token 延迟低于 3 秒，生成速度约每秒 200 token。
GLM 并未完全取代商用模型：它只支持文本，因此 Revolut 用模型路由把视觉类请求交给 Gemini 或 GPT Luna，代码生成留在 GLM。对于中国开放权重模型的隐私与安全顾虑，Abitbol 称主要风险在调用中国境内运行的 API，在本地或区域云上自行运行则无需担心。以上均为 Revolut 方面说法，报道未给出独立核算。