Revolut sustituye Claude Code y Codex por GLM 5.3 y reduce a una décima parte el gasto en IA

Revolut ha reemplazado a Claude Code y Codex por el modelo abierto GLM 5.3 como asistente principal de programación para sus cerca de 2.000 ingenieros, y asegura que el gasto en IA se ha reducido a una décima parte de lo que costaba antes con soluciones de última generación.

Contexto y cambio de herramienta

Hasta hace poco, los desarrolladores de Revolut utilizaban Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI para generar código y apoyar tareas técnicas. En la reciente GTC de Nvidia celebrada en Berlín, David Abitbol, director de operaciones e infraestructura de IA en Revolut, explicó que la compañía ha migrado a GLM, un modelo de pesos abiertos cuyo código y parámetros son de acceso público, y que ahora se ejecuta en sus propios servidores.

Abitbol señaló que las soluciones de Anthropic y OpenAI siguen estando disponibles, pero se reservan para los casos más complejos y con un presupuesto limitado.

Coste y arquitectura

De acuerdo con la presentación de Abitbol, Revolut ofrece GLM a sus ingenieros mediante unas 56 GPUs de Nvidia. El gasto combinado ronda los 0,30 € por millón de tokens y la facturación es fija, sin incrementarse por cada petición.

El modelo se aloja en la infraestructura propia de Revolut o con un proveedor de la UE o EE. UU., de modo que ningún dato se envía a servicios chinos, pese a que el modelo proviene de la empresa china Z.ai.

Impacto en la productividad

Abitbol presentó datos de la nueva estrategia aplicados a los 2.000 ingenieros de la fintech, que cuenta con más de 80 millones de clientes a nivel mundial. El tiempo dedicado a programar se redujo aproximadamente un 60 %, y el plazo entre la asignación de una incidencia y su despliegue disminuyó cerca de un 70 %.

Antes de adoptar GLM, Revolut introdujo Gemini de Google en enero, lo que, según Abitbol, incrementó la rapidez de entrega en torno a un 10 % y acortó el tiempo de programación en un 20 %. Más tarde, se puso a prueba Claude Code con una asignación de 300 USD mensuales por ingeniero, aunque el aumento de productividad resultó limitado porque la asignación no se utilizó durante todo el mes.

Ajustes técnicos y rendimiento

La primera configuración no dio resultados inmediatos. En junio, la latencia superaba los 10 segundos con una carga de cuatro peticiones por segundo. Después de reconfigurar el despliegue manteniendo el mismo número de GPUs, Revolut alcanzó más de ocho peticiones por segundo con una latencia por debajo de 1,8 segundos.

Abitbol recomendó limitar la ventana de contexto a 256 000 tokens, emplear formatos FP4 de menor precisión en vez de FP8 para conservar cerca del 40 % de la capacidad de las GPUs, y monitorizar las tasas de aciertos de caché. También aconsejó evitar la tentación de incorporar más hardware cada vez que el tráfico crezca.

Uso de tokens y privacidad

Con la reducción de costos, Revolut ha utilizado los tokens sin restricciones presupuestarias para buscar información en Confluence, gestionar incidencias en Jira o localizar contenidos en Slack. Abitbol destacó que el verdadero cuello de botella no era la escritura del código, sino las actividades que lo rodean.

El modelo GLM se centra exclusivamente en texto; para tareas de imagen la compañía recurre a Gemini Flash, una alternativa más económica. Los agentes operan dentro de un entorno sandbox seguro que permite ciertos comandos y bloquea otros, manteniendo siempre la supervisión humana.

Por qué importa

Adoptar un modelo de IA autogestionado permite a Revolut disminuir notablemente sus gastos operativos en inteligencia artificial y acelerar la entrega de funcionalidades a sus usuarios. Además, al conservar los datos dentro de su propia infraestructura, la empresa refuerza la privacidad y el cumplimiento normativo, aspectos críticos para una fintech con una base de clientes global.

Fuente: Xataka. Este artículo es una elaboración propia de TecnoPunta a partir de la información publicada.

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