TL;DR
Około 2000 programistów Revoluta przesiadło się z Claude Code i Codexa na otwarte modele GLM 5.3 hostowane na własnej infrastrukturze. Powód był prosty: pojedynczy deweloper potrafił generować od 1000 do 10 000 dolarów miesięcznie kosztów, a zysk produktywności nie rósł proporcjonalnie. Najpierw były limity tokenów, potem decyzja o samodzielnym hostingu.
Od kwietnia 2026 modele działają na 56 kartach Nvidia B200, a milion tokenów kosztuje około 0,30 dolara, czyli mniej więcej dziesiątą część ceny komercyjnych rozwiązań. Firma raportuje 60% mniej czasu na kodowanie i 70% szybsze dostarczanie funkcji, a komercyjne modele zostają do analizy obrazów i projektowania UI. Pytanie, o którym tekst tylko wspomina, to ile naprawdę kosztują sprzęt, utrzymanie i ludzie, którzy to ogarniają.
Revolut pokazuje, jak zmiana podejścia do wykorzystania sztucznej inteligencji w programowaniu może przełożyć się na znaczące oszczędności, ograniczając koszty narzędzi AI nawet o...
Czytaj cały wpis u źródła
