Revolut usa GLM sui suoi server per il lavoro quotidiano: come ha fatto e come usare GLM in Claude Code

Revolut, la banca digitale con 80 milioni di clienti, per il lavoro di tutti i giorni dei suoi ingegneri non usa più i modelli di Anthropic e OpenAI. Usa GLM, un modello open weight dell’azienda cinese Z.ai, che fa girare su GPU dedicate. La fattura per l’AI è un decimo di quella che pagava ad Anthropic e OpenAI. Lo ha raccontato David Abitbol, Ops & Infrastructure Leader di Revolut, all’AI Engineer di New York il 13 ottobre 2026.

Cosa ha annunciato Revolut all’AI Engineer di New York?

Nel talk "Shipping like a startup, regulated like a bank" Revolut ha spiegato come è passata dai modelli a pagamento a un modello open weight ospitato su infrastruttura scelta dalla banca. I punti principali:

• 80 milioni di clienti e circa 2.000 ingegneri coinvolti;
• spesa per l’AI scesa a un decimo di quella verso Anthropic e OpenAI;
• per servire 2.000 ingegneri bastano circa 56 GPU B200;
• tempo di scrittura del codice migliorato del 60% e lead time migliorato del 70%, secondo i dati interni di Revolut.

I modelli di frontiera non spariscono del tutto: Revolut continua a usare Codex e Claude Code per i casi in cui servono. Il lavoro quotidiano però gira su GLM.

Perché Revolut ha lasciato Anthropic e OpenAI per il lavoro di tutti i giorni?

Tutto parte dai costi. Con Claude Code e Codex ogni ingegnere di Revolut spendeva dai 1.000 ai 10.000 dollari al mese di token, senza un ritorno proporzionato.

Revolut ha messo un tetto di spesa a ogni ingegnere. Il tetto ha creato un effetto collaterale: gli ingegneri avevano paura di finire il budget. Così hanno iniziato a risparmiare i token per i lavori più difficili e a usare l’AI molto meno per tutto il resto.

Cosa vuol dire open weight e perché la spesa di Revolut è crollata?

Un modello open weight è un modello di cui chiunque può scaricare i pesi e farli girare sul proprio hardware. Non si paga a richiesta: si pagano solo i server su cui gira. GLM è il modello open weight di Z.ai che Revolut ha scelto.

Revolut ha installato GLM su GPU dedicate. Da quel momento la banca non paga più per token, paga l’infrastruttura. Il costo diventa fisso e prevedibile, e smette di crescere a ogni richiesta degli ingegneri.

Nel talk Abitbol dice che la fattura è un decimo di quella verso Anthropic e OpenAI, con un costo medio vicino a 0,30 dollari per milione di token. Sono numeri della configurazione di Revolut, con il suo volume di utilizzo: non valgono come prezzo per chiunque ospiti un modello in casa.

Cosa è cambiato per gli ingegneri di Revolut?

Senza il budget da tenere d’occhio, gli ingegneri di Revolut hanno iniziato a usare l’AI tutto il giorno e per qualsiasi cosa: codice, posta, documentazione, ricerche.

Revolut ha misurato l’effetto su un campione di 2.000 ingegneri. Secondo il grafico mostrato nel talk, con l’arrivo di GLM 5.1:

• il tempo per scrivere il codice è migliorato del 60%;
• il lead time, cioè il tempo finché una funzionalità è unita al codice e pronta per il rilascio, è migliorato del 70%.

Sono dati interni di Revolut e non isolano l’effetto del modello da altre cause.

Come si usa GLM in Claude Code senza server propri?

Anche tu puoi usare GLM dentro Claude Code, senza possedere server. Invece di ospitare il modello, lo usi tramite il GLM Coding Plan di Z.ai: Claude Code resta lo stesso, ma le richieste vanno ai server di Z.ai.

Prima di farlo, considera il compromesso sulla privacy. Il codice e i prompt passano dai server di Z.ai: la privacy policy di Z.ai dice che il servizio è fornito di norma da Singapore e che i dati sono trattati di norma lì. Leggi termini e condizioni, oppure falli leggere a Claude con un prompt come questo:

Leggi la privacy policy di Z.ai: cosa fanno con i miei dati?

I passi sono tre.

1. Sul sito di Z.ai attivi il GLM Coding Plan e crei una chiave API.
2. In Claude Code incolli il link della guida ufficiale di Z.ai per Claude Code e chiedi a Claude Code di configurarsi da solo. Il prompt che uso è questo: https://docs.z.ai/devpack/tool/claude configurati da solo per usare GLM 5.3. Claude Code ti chiede la chiave API creata al passo 1: incollala quando te la chiede. Claude Code aggiorna da solo ~/.claude/settings.json.
3. Chiudi e riapri Claude Code.

Da quel momento Claude Code resta uguale, ma sotto lavora GLM 5.3 invece dei modelli di Anthropic. La guida di Z.ai punta Claude Code verso l’indirizzo https://api.z.ai/api/anthropic e usa la chiave di Z.ai al posto di quella di Anthropic.

Quando ti serve Opus per un lavoro difficile, lo chiedi a Claude Code: "Per questo lavoro difficile torna a usare Opus". Claude Code modifica di nuovo le impostazioni e torni al modello di Anthropic.

Ho già fatto un ragionamento simile su come far lavorare un modello più economico sotto Claude Code per risparmiare token. Se invece vuoi far girare un modello in casa come Revolut, ho raccolto i modelli open weight per programmare in base all’hardware.

Cosa significa il caso Revolut per chi usa Claude Code ogni giorno?

Il caso Revolut mostra che il costo per token decide quanto si usa l’AI. Un tetto di spesa protegge il budget, ma spinge le persone a usare l’AI solo per i compiti difficili.

Se arrivi spesso al limite di utilizzo di Claude Code, puoi provare GLM per il lavoro di routine e tenere Opus per i compiti in cui fa la differenza. Valuta prima il compromesso sulla privacy, poi decidi tu quanto dei tuoi progetti affidargli.