Revolut 弃用 Claude Code 转用 GLM 开源模型，编码账单削减九成

Revolut 将其约2000名软件工程师的默认编码工具从 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 切换至中国 AI 实验室 Z.ai 的开源权重模型 GLM，并将该模型部署在自身基础设施上。据 Revolut AI 运营负责人 David Abitbol 披露，此次迁移使每百万 token 的综合成本降至约 0.30 美元，相比此前向 Anthropic 和 OpenAI 支付的账单减少了约 90%。

具体数据显示，在移除 token 限制并配合深度工程调优后，工程师的编码时间缩短了 60%，任务从接手到合并的周期（lead time）缩短了 70%。然而，这一结果高度依赖技术细节：原始推理速度极差，团队需将首 token 生成时间从 14 秒优化至 1.7 秒才能达到可用状态，且该节省仅指 API 费用，未包含云资源、人力及监控成本。此外，Revolut 仍保留 Gemini 处理图像任务，并将 Claude Code 和 Codex 作为极端复杂任务的例外选项。

这一案例表明，对于常规、高量的编码工作，“足够好且廉价”的策略正在战胜前沿闭源模型，这对依赖企业级订阅的 AI 厂商构成警示。事实层面，Revolut 确已全面切换默认工具并实现了显著的成本下降；推断层面，这种模式可能成为大型科技公司控制 AI 支出的新标准；猜测层面，其他缺乏同等规模工程团队的中小企业难以复制此效果，因为自托管需要深厚的基础设施优化能力。