Revolut: Selbst gehostete GLM-Modelle senken KI-Coding-Kosten um rund 90 % und ersetzen Claude Code als Standard
Der Leiter für Betrieb und Infrastruktur sagte auf einer AI-Engineer-Konferenz, rund 2.000 Ingenieure nutzten standardmäßig GLM-5.3 von Z.ai, betrieben auf 56 Nvidia-B200-GPUs für etwa 0,30 Dollar pro Million Tokens.
Warum es wichtig ist
Revolut ist eines der deutlichsten öffentlichen Beispiele dafür, dass ein großes Unternehmen alltägliche Programmierarbeit von bezahlten Spitzenwerkzeugen auf selbst betriebene Open-Weight-Modelle verlagert. Laut Firma kostete selbst gehostetes GLM etwa ein Zehntel von OpenAIs Codex oder Anthropics Claude Code, und billige Tokens erlauben es, Debugging und Tickets an die KI abzugeben. GLM-5.1 hat rund 754 Milliarden Parameter, davon 40 Milliarden aktiv pro Token. Zu beobachten ist, ob andere große Entwicklerteams nachziehen und wie Anthropic und OpenAI bei Unternehmenspreisen reagieren.
Die wichtigsten Fakten
- KI-Coding-Inferenzkosten in unter einem Jahr um rund 90 % gesenkt
- Rund 2.000 Ingenieure
- Standardmodell: GLM-5.3 von Z.ai, nach GLM-5.1
- Betrieben auf 56 Nvidia-B200-GPUs
- Selbst gehostet für etwa 0,30 Dollar pro Million Tokens
- Programmierzeit um 60 %, Durchlaufzeit um 70 % verbessert