GLMの自社運用で100万トークン0.30ドル、APIでは入力1.4ドルだ

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Revolut、GLMの自社運用へ　100万トークン0.30ドルに

英国の金融テクノロジー企業Revolutは、開発に使うAIを外部のサービスから自社で動かすモデルへ移した。費用は約10分の1に下がった。AI運用とインフラの部門を率いるデビッド・アビトボル氏が、10月の開発者向けイベント「AI Engineer NYC 2026」で話した。

使っているのは中国のZ.aiが出すオープンウェイトモデル「GLM」シリーズだ。最初はGLM-5.1を入れ、今はGLM-5.3に移っている。GLM-5.1を自社で動かした費用は入力と出力を合わせて100万トークンあたり約0.30ドルで、1ドル158.25円なら約47円になる。

この値はCodexやClaude Codeを使う場合の約10分の1だという。動かしているのはNVIDIAのGPU「B200」56基だ。ただし性能の伸びの約80%はGPUを足したことではなく、AIが一度に読む情報量の調整や量子化といった設定の見直しから来た。

1人月1,000ドルの請求　上限を付けたら使う場面が減った

きっかけは費用の膨らみだ。Revolutは2025年初めにGoogleのGemini、2026年初めにClaude Codeを入れた。使う人が増えると、エンジニア1人で月1,000ドル（約15万8,000円）、多い人では月1万ドル（約158万円）分を使う例が出た。

そこで予算に上限を付けたが、これが裏目に出た。エンジニアは利用枠を残そうとして難しい作業にしかAIを使わなくなった。AIを使う場面そのものが減ってしまった。

自社運用で単価が下がると、エンジニアは不具合の調査やJiraの課題の処理にもAIを使い始めた。Revolutによれば、コーディングにかかる時間は約60%改善した。作業の開始から変更を取り込んで公開の準備が整うまでの時間も約70%改善したという。

商用AIを全部やめたわけではない。画像を読み取る作業では今もGeminiを使い、用途ごとに使い分けている。

Z.aiのAPIは入力1.4ドル　0.30ドルは自前のGPU頼み

同じGLM-5.1でも、Z.aiのAPIで借りると0.30ドルには届かない。AInformationは11月5日にZ.aiの公式料金ページを開いて確かめた。GLM-5.1は100万トークンあたり入力1.4ドル（約222円）で、出力は4.4ドル（約696円）だった。今の主力のGLM-5.3も同じ値段だ。

10分の1という数字は、B200を56基そろえて自分で回す会社の話になる。APIで使う会社がそのまま当てはめると見込み違いになる。

Z.aiはClaude CodeやCursorなどの道具からGLMを使う定額のプランを、月18ドル（約2,849円）からと案内している。道具は今のままで、中のモデルだけを替える使い方を想定したものだ。

Claude Codeの上限を決める前に　1人あたりの消費量を測る

日本でClaude CodeやCodexを全社に配っている開発チームは、上限を決める前に1人あたりの月の消費量を測っておきたい。Revolutの例は、上限を先に決めるとAIを使う場面ごと減ることを示している。

自社運用を考えるなら、GPUの台数より設定の詰めに手間がかかると見ておくとよさそうだ。Revolutでは性能の伸びの8割が設定の見直しだった。社内にその作業を担える人がいるかが分かれ目になる。

GPUを買う前に、Z.aiのAPIや定額プランで自社のコードを試してClaude Codeと出来を比べるのが手堅い。Revolutも今後は自社運用を標準にして、高い商用AIは要る場面だけに絞る。