Revolut自托管GLM开源模型致AI编码成本降九成
先了解这件事
英国金融科技公司Revolut已将其约2000名软件工程师的默认编码工具，从依赖Claude Code和OpenAI Codex等商业服务切换至自托管的GLM开源模型。该公司在AI Engineer会议上指出，此举旨在降低AI支出，使相关推理成本在过去一年内降低了约90%。 该方案由约56块Nvidia B200 GPU支撑，平均每百万token成本降至0.30美元。数据显示，在切换至GLM后，工程师的编码时间平均缩短了60%，任务交付等待时间平均减少了70%。需强调，90%的成本节省不包含云、人员及监控成本，且高度依赖调优。 GLM由Z.ai开发，因纯文本特性不适合UI等复杂工作，故未完全替代GPT或Claude。图像任务仍路由至Gemini，最复杂的工作仍保留Claude Code和Codex作为例外。小型公司若无Revolut的规模与基础设施团队，可能无法获得同等结果。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Hacker News AI精选英国金融科技公司Revolut通过自托管GLM模型将AI编码成本降低10倍
英国金融科技公司Revolut宣布其AI编码推理成本在过去一年内降低了约90%，主要归因于将其默认方案从依赖Claude等商业服务转为自托管的开源模型。该公司基础设施负责人在AI Engineer会议上指出，这一举措使约2000名工程师的编码时间改善了60%，交付周期改善了70%，且单次推理成本降至每百万token 0.30美元。
- Hacker News AI精选Revolut 弃用 Claude Code，全面部署 GLM 开源模型以降低编码成本
Revolut 已将其 2000 名软件工程师的默认编码工具从 Claude Code 和 OpenAI Codex 切换至自托管的 GLM 开源模型，此举将相关 AI 支出降低至原来的十分之一。数据显示，在约 56 块 Nvidia B200 GPU 的支撑下，该方案平均每百万 token 成本约 0.30 美元，编码时间平均缩短 60%，而任务交付的等待时间平均减少 70%。
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