AIコーディングのコストが膨らむ中、RevolutがClaude CodeやCodexの利用をやめ、ローカル運用に切り替えた話題がRedditで注目されています[1][4][6]。LocalLLaMAでは「Great for them, I think more and more companies that have the resources will start doing this」(日本語訳: 彼らにとっては素晴らしい、リソースを持つ企業はますますこれを始めると思う)という反応もあります[1]。同社は推論コストを約90%減らしたと報じられ、企業利用の選択肢を変えそうです。
英The Registerなど複数の報道や検索結果によると、Revolutは約2,000人のエンジニア向けに、中国Z.aiのGLM-5.3というバージョンを自社で運用しています[2][5][7][8]。GPUはNvidia B200を56枚、8枚構成のDGXを7台使っています[2][5]。
コストは100万トークンあたり0.30ドルと報じられ、以前はエンジニア1人あたり月1,000〜10,000ドルの商用プランを使っていたと伝えられています[2][5][8]。同社はこれにより約90%の削減と、コーディング時間60%短縮、リードタイム70%短縮を報告しています[2][5][7]。
モデルは754BパラメータのMoEで、1トークン生成時に活性化されるパラメータ数は40Bです[2][5][7]。重みだけで約380GB必要で、ユーザーごとに6〜26GBのコンテキスト用メモリも必要です[2][5]。速度面では、prefill(プロンプト全体を一括処理する段階)とdecode(トークンを1つずつ生成する段階)を分離し、コンテキスト長を厳しく設定し、NVFP4量子化(重みを圧縮してメモリを節約する仕組み)などで最適化しています[2][5][7]。推論設定のハイパーパラメータ調整も加えています[2][5][7]。
同社は最初のトークンまでの時間を3秒未満に抑え、業務時間帯で約200トークン/秒、夜間で約800トークン/秒と報じられています[2][5]。当初は実用に耐えなかったとされ、14秒かかっていたものを1.7秒まで短縮してから全面展開したと伝えられています[2]。コンテキスト長は256,000トークンを推奨上限とし、「Long context is a scam」(日本語訳: 長いコンテキストは詐欺だ)と述べています[2][5][7]。
Revolutは2025年1月にGeminiを試験導入し、2026年初頭にClaude Codeへ移行し、2026年4月から自社運用を始め、2026年11月3日に正式に展開したと報じられています[5][7][8]。Abitbol氏はAI Engineer Conferenceで「Open source is now a priority at Revolut, and our economics are favorable」(日本語訳: オープンソースはRevolutで優先事項となり、経済性は良好だ)と述べ、請求額がフラットになったと説明しています[2][5][7][8]。
ただし万能ではありません。GLMはテキスト専用で、UI作業などには不向きなため、モデルルーターで視覚的なクエリを他のモデルに振り分けていると報じられています[7]。また、エンジニアごとのトークン上限を撤廃すると、AI利用はコード作成だけでなく、チケット作成、ドキュメント作成、要件整理にも広がったと伝えられています[2]。
Xでは「AI・半導体関連株」がトレンドワードとして上がっています[3]。4,500万人の顧客を持つフィンテックでの実運用という点が大きいと、報道は指摘しています[8]。他の企業にとっても参考になると思われます。
引用ソース
- Reddit Reddit r/LocalLLaMA: Revolut sidelines Claude Code for a self-hosted Chinese model, says it pays 90% less — https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xnhq66/revolut_sidelines_claude_code_for_a_selfhosted/
Revolut sidelines Claude Code for a self-hosted Chinese model, says it pays 90% less
- Web記事 記事全文: Revolut Cuts AI Coding Costs ~90% With Self-Hosted GLM on 56 B200s — https://aiweekly.co/alerts/revolut-cuts-ai-coding-costs-90-with-self-hosted-glm-on-56-b200s
TL;DR
– Blended inference cost of $0.30 per million tokens on 56 owned B200 GPUs undercuts Claude Code and Codex SaaS pricing by roughly 97%.
– The self-hosted model was initially unusable: Revolut’s team had to cut time - X Xトレンド: AI・半導体関連株 — https://trends24.in/japan/
AI・半導体関連株
- Reddit Reddit r/LocalLLaMA: British fintech Revolut slashes AI coding costs 10x by cutting out Claude and going self-hosted — https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xnkt87/british_fintech_revolut_slashes_ai_coding_costs/
British fintech Revolut slashes AI coding costs 10x by cutting out Claude and going self-hosted
- Web記事 記事全文: Revolut Cuts AI Coding Costs 90% With Self-Hosted GLM-5.3 — https://emergent.sh/news/revolut-cuts-ai-coding-costs-90-self-hosted
Revolut Cuts AI Coding Costs 90% With Self-Hosted GLM-5.3
Revolut has cut its AI coding inference costs by approximately 90% in less than a year by replacing commercial AI coding services with a self-hosted deployment of - Reddit Reddit r/LocalLLaMA: British fintech Revolut slashes AI coding costs 10x by cutting out Claude and going self-hosted — https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xn568h/british_fintech_revolut_slashes_ai_coding_costs/
British fintech Revolut slashes AI coding costs 10x by cutting out Claude and going self-hosted
- Web記事 記事全文: Revolut Cuts AI Coding Costs 90% With Self-Hosted Models — https://theoutpost.ai/news-story/revolut-slashes-ai-coding-costs-90-by-ditching-claude-for-self-hosted-open-source-models-33069/
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British fintech giant Revolut reduced AI coding inference costs to one-tenth of previous spending by switching from commercial services like Claude to self-hosted GLM models. The move improved engineering - Web記事 記事全文: Revolut Cuts AI Coding Costs by 90% Using Chinese Model… — https://aidailypost.com/news/revolut-cuts-ai-coding-costs
Editorial illustration for Revolut Cuts AI Coding Costs by 90% Using Chinese Model After USD 10K Spend
Revolut has slashed its AI coding bill by 90% after swapping Anthropic and OpenAI’s commercial models for a self-host
※ 本記事はAIにより、Reddit・Hacker News・5ch・Xトレンドの公開投稿・トレンドを軸に、その話題をWeb検索で深掘りして集めた一次情報(記事全文・HNコメント)を併せて自動生成されました。本文中の[n]は末尾の引用ソース番号です。内容の正確性は保証されません。引用先を必ずご確認ください。
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