Revolut сократила расходы на ИИ в десять раз после перехода на GLM
Revolut сообщила о заметном снижении расходов на инструменты для разработки после перехода с API Anthropic и OpenAI на собственную инфраструктуру. По словам Дэвида Абитболя, отвечающего в компании за AI-инфраструктуру, новый счёт оказался примерно в десять раз меньше прежнего.
Абитболь рассказал об этом на конференции AI Engineer в Нью-Йорке. Его выступление привлекло внимание разработчиков и быстро разошлось по сети: обсуждение истории в сообществе r/LocalLLaMA набрало почти 1900 положительных оценок.
От дорогих API к собственному кластеру
Revolut — крупнейшая частная компания Европы, обслуживающая 80 миллионов клиентов на 45 рынках. У финтеха также есть банковская лицензия Европейского союза. Несмотря на масштаб бизнеса, использование генеративного ИИ столкнулось с проблемой стоимости.
С февраля 2025 года компания внедряла Claude Code, однако инженеров приходилось ограничивать из-за высоких расходов. Как отметил Абитболь, отдельные разработчики могли тратить на сервис от 1000 до 10 000 долларов в месяц, при этом ожидаемый практический эффект не всегда был очевиден.
В апреле 2026 года Revolut начала самостоятельно размещать модель GLM-5.1 от пекинской компании Z.ai, ранее известной как Zhipu AI. Вместо обращения к внешним API банк развернул модель на собственном кластере, взяв на себя расходы и задачи, связанные с обслуживанием инфраструктуры.
Почему этот кейс важен
История Revolut примечательна не только заявленной экономией. Компания публично описала переход с коммерческих API на собственные вычислительные мощности, сопроводив его цифрами и хронологией. Благодаря этому кейс стал одним из наиболее подробно задокументированных примеров корпоративного перехода на самостоятельно размещаемые открытые модели.
При этом переход не означает полного отказа от внешних решений во всех сценариях. Из опубликованных данных следует лишь, что для рассматриваемой инфраструктуры Revolut выбрала собственный кластер с GLM вместо прежней схемы, основанной на API Anthropic и OpenAI. Точный состав затрат и результаты по качеству модели в доступном описании не приводятся.
