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Revolut affirme avoir réduit d'environ 90 % la facture de ses agents de code en faisant tourner son propre modèle ouvert plutôt que de s'en remettre à Claude Code
Le responsable des opérations et de l'infrastructure de Revolut a expliqué à la conférence AI Engineer de New York que la fintech avait fait des modèles GLM auto-hébergés son outil par défaut pour quelque 2 000 ingénieurs, après de premiers déploiements de Gemini et de Claude Code sous budgets serrés. L'auto-hébergement revenait environ dix fois moins cher, rapporte The Register, et les ingénieurs se sont mis à refiler aux agents le débogage et les tickets Jira dès que les tokens ont semblé illimités. Son verdict sur les fenêtres de contexte d'un million de tokens : « Le long contexte, c'est une arnaque. »
Traduit de l’anglais. Les citations sont elles aussi traduites de l’anglais. Lire l’original en anglais
L’essentiel
- Revolut sert désormais GLM-5.3 sur 56 GPU Nvidia B200, après avoir démarré avec GLM-5.1, selon la présentation.
- L'auto-hébergement revenait à environ 0,30 $ par million de tokens, soit à peu près un dixième du prix de Codex ou de Claude Code, rapporte The Register.
- Avant le changement, l'entreprise voyait des ingénieurs dépenser « 1 000 dollars par mois, 10 000 dollars par mois, sans grand retour sur investissement », a-t-il déclaré.
- GLM ne traite que du texte : un routeur continue donc d'envoyer les tâches de vision vers des modèles comme Gemini ou GPT.
Sources
- Article d’origineThe Register theregister.com
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Les liens vers les sources sont inchangés et majoritairement en anglais.
