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Revolutが自社GPUで動かすGLM-5.3の費用 商用AIとの単価の比較と、元が取れるエンジニアの人数
英国のRevolutは約2,000人のエンジニアが使うコーディング支援を、B200を56基使って自社で動かすGLM-5.3に移した。単価は100万トークンあたり0.30ドルで、請求額はAnthropicとOpenAIに払っていた額の10分の1になったという。講演の書き起こしで数字を確かめ、Bunの書き換えのトークンの内訳で各社の今の料金と比べた。GPUの月額を見積もり、自社運用で元が取れるエンジニアの人数を計算した。
10月13日、ニューヨークで開かれたAI Engineerの会議で、英国のフィンテックRevolutのDavid Abitbol氏が15分の講演をした。同氏はRevolutでAIの運用を率いている。講演によると、Revolutは約2,000人のエンジニアが使うコーディング支援を、NvidiaのB200を56基使って自社で動かすGLM-5.3に移した。入力と出力を混ぜた単価は100万トークンあたり0.30ドルで、請求額はAnthropicとOpenAIに払っていた額の10分の1になったという。
The Registerは11月3日にこの講演を記事にし、Claudeをやめて費用を10分の1にしたと伝えた。見出しだけを読むと、同じことをすればどの会社でも費用が10分の1になるように受け取れる。この記事は講演の数字を商用サービスの今の料金と同じ物差しで比べ、自社運用で元が取れる会社の規模を計算する。
数値は11月4日に、講演の書き起こしと講演ページ、各社の料金ページで確認した。GPUの価格と時間貸しの料金は販売店と集計サイトの値で、Revolutの実際の契約は公表されていない。比率、月額、人数の試算はLATENTの計算で、前提は各節に書いた。この記事は特定のサービスの契約を勧めない。
講演の書き起こし / 講演ページ / The Registerの記事
この記事の要点
- Bunの書き換えで使われたトークンの内訳を今の料金表に当てると、Claude Sonnet 5.5とGPT-6.1 Solの単価は100万トークンあたり0.33ドル前後になる。Revolutの0.30ドルとの差は1〜2割で、Claude Opus 5.5でも2.2〜2.4倍だ。10分の1は以前の請求額と比べた値で、今の料金表との差はそこまで開いていない。
- B200を56基使う費用は、購入なら月約13万ドル、3年の予約で借りるなら月約17万ドルと見積もれる。10分の1から逆算すると、以前の請求額は月130万〜167万ドルで、エンジニア1人あたり月649〜834ドルになる。Claude Codeの文書にある平均の月150〜250ドルの2.6〜5.6倍だ。
- 1人あたりの使い方とGPUの費用がRevolutと同じなら、自社運用が安くなるのは、Opus 5.5と比べると約130人から、Sonnet 5.5と比べると約260人からだ。運用担当1人分の費用を足すと、Sonnet 5.5と比べたときの分岐は約1,400〜3,100人に上がる。
講演の数字と報道の違い
Abitbol氏が講演で示した数字は表1のとおりだ。Revolutは2025年1月にGeminiを社内に入れ、2月にClaude Codeを試し始め、翌年1月に大規模に導入した。同氏によると、当時はエンジニア1人が月1,000ドルから1万ドルを使い、それに見合う効果は出なかった。そのためClaude Codeには厳しい予算の上限を付けた。自社運用は2026年4月にGLM-5.1で始め、その後GLM-5.3に移った。
| 項目 | 講演の値 |
|---|---|
| 対象 | 約2,000人のエンジニア |
| GPU | B200を56基 |
| モデル | GLM-5.3（FP4で運用） |
| 文脈の長さ | 256Kトークンで運用 |
| 最初のトークンまでの時間 | 3秒未満が目標。5秒を超えると苦情が増える |
| 生成の速さ | 1人あたり毎秒約200トークン。17時以降は約800トークン |
| 単価 | 入力と出力を混ぜて100万トークンあたり0.30ドル |
| 請求額 | AnthropicとOpenAIに払っていた額の10分の1 |
56基は8基の機械の7台分にあたる。2,000人を7台で割ると、1台が約286人を受け持つ計算になる。
The Registerは0.30ドルを入力と出力のそれぞれの単価と書いたが、講演での言葉は混ぜた単価（blended）だった。商用サービスは入力、キャッシュの読み出し、出力で単価が違う。混ぜた単価と比べるには、使い方の内訳が要る。The Registerが伝えた重みの約380GBも、NvidiaのNVFP4版の464GBと合わない。ほかの報道にはモデルをGLM 4.5とした記事や、講演の場をGTC Berlinとした記事もあった。
生産性の数字には条件が付いている。Abitbol氏は、Geminiでリードタイムが10%、コーディング時間が20%改善し、GLM-5.1ではコーディング時間が60%、リードタイムが70%改善したと話した。講演ページは、この比較がモデルの変更とほかの要因を切り分けていないと注記している。同じページは、示した数字がRevolutの構成と使われ方の値で、自社運用のどこにでも当てはまる価格ではないとも書いている。この記事は生産性の数字を試算に使わず、費用だけを扱う。
講演の書き起こし / 講演ページ / NvidiaのGLM-5.3 NVFP4
Bunの内訳で計算した1トークンの単価
コーディングエージェントは同じファイルや会話の履歴を何度も読み直す。そのため入力の大半がキャッシュから読まれ、キャッシュの読み出しは通常の入力より安い。Abitbol氏も、キャッシュのヒット率は90%を超える必要があると話した。Revolutは自社のトークンの内訳を公表していないので、この記事は公開されている実例で代える。
実例はBunのRustへの書き換えだ。Bunを開発するJarred Sumner氏は7月8日のブログで、5月3日から14日までの11日間、Claude Codeで64のClaudeを動かし続けたと書いた。マージまでの使用量は、キャッシュに無い入力が59億トークン、出力が6.9億トークン、キャッシュの読み出しが720億トークンだった。合計785.9億トークンのうち、キャッシュの読み出しが91.6%、キャッシュに無い入力が7.5%、出力が0.9%にあたる。入力に占めるキャッシュの割合は92.4%で、Revolutの目安の90%を超える。OpenRouterも、9月にエージェントが使った入力の90%弱がキャッシュから読まれたと公表している。
この内訳を各社の料金表に当てた結果が表2と図1だ。単価はBunの使用量に料金を掛けて合計し、785.9億トークンで割った。
| モデル | 通常の入力 | キャッシュの読み出し | 出力 | Bunの内訳での単価 |
|---|---|---|---|---|
| Revolutの自社運用 | 公表なし | 公表なし | 公表なし | 0.30ドル |
| Claude Sonnet 5.5 | 2ドル | 0.10ドル | 10ドル | 0.33〜0.37ドル |
| GPT-6.1 Sol | 2ドル | 0.10ドル | 10ドル | 0.33ドル |
| GLM-5.3（Z.aiのAPI） | 1.4ドル | 0.26ドル | 4.4ドル | 0.38ドル |
| gpt-5.3-codex | 1.75ドル | 0.175ドル | 14ドル | 0.41ドル |
| Claude Opus 5.5 | 4ドル | 0.20ドル | 20ドル | 0.66〜0.73ドル |
料金は100万トークンあたりの値だ。Claudeの幅はキャッシュに無い入力をすべて5分キャッシュへの書き込み（入力の1.25倍）として数えた場合を上限にした。
Claude Sonnet 5.5とGPT-6.1 Solの単価は0.33ドルで、Revolutの0.30ドルとの差は1割だ。Sonnet 5.5の書き込みの割増を入れても0.37ドルで、差は2割にとどまる。Claude Opus 5.5は0.66〜0.73ドルで、Revolutの2.2〜2.4倍になる。Z.aiのAPIでGLM-5.3を使う場合は0.38ドルで、Revolutの約1.3倍だ。
10分の1に近い差が出るのは、比べ方を変えたときだ。キャッシュを考えずに通常の入力の単価で比べると、0.30ドルはSonnet 5.5の2ドルの約7分の1、Opus 5.5の4ドルの約13分の1になる。Bunの書き換えの費用はAPI料金で換算して約16万5,000ドルと書かれている。785.9億トークンで割ると100万トークンあたり約2.10ドルで、Revolutの約7倍だ。Bunが使ったのは、公開前のClaude Fable 5だった。
この比較は1トークンの単価だけを扱う。同じ作業に使うトークンの数はモデルによって違い、出力の品質も比べていない。Revolutの内訳がBunと違えば単価も変わり、出力の割合が上がるほど商用サービスの単価は上がる。
Bun「Rewriting Bun in Rust」 / OpenRouter「Cache is crucial」 / Claude APIの料金 / OpenAI APIの料金 / Z.aiの料金
B200を56基使う月額と以前の請求額
Revolutは56基を買ったのか借りたのかを公表していない。そこで、購入と時間貸しの両方で月額を見積もった（表3）。購入の場合は、LenovoがHGX B200の8基サーバーに示す通常の販売価格55万475ドルを5年で償却し、同じ文書にある運用費を足した。運用費は8基1台あたり1時間12.84ドルで、内訳はコロケーション2.08ドル、電力と冷却3.22ドル、保守7.54ドルだ。この運用費は米国の電気料金を前提にしている。時間貸しの場合は、American Computeが集計した料金の中央値を使った。
| 調達の方法 | 8基1台の月額 | 56基の月額 | 1人あたりの月額 | 0.30ドルで割ったトークン量 |
|---|---|---|---|---|
| 購入（5年で償却、運用費を含む） | 1万8,548ドル | 12万9,834ドル | 65ドル | 月4,328億 |
| 3年の予約（1基1時間4.08ドル） | 2万3,827ドル | 16万6,790ドル | 83ドル | 月5,560億 |
| 1年の予約（同4.36ドル） | 2万5,462ドル | 17万8,237ドル | 89ドル | 月5,941億 |
| オンデマンド（同6.82ドル） | 3万9,829ドル | 27万8,802ドル | 139ドル | 月9,293億 |
1か月は730時間で計算した。購入の場合の費用は1基1時間あたり3.18ドルにあたる。
0.30ドルが購入か3年の予約の費用から出た値なら、Revolutは月に4,328億〜5,560億トークンを処理している計算になる。エンジニア1人あたりでは月2.2億〜2.8億トークンで、1か月を22営業日とすると1日980万〜1,260万トークンだ。Bunの書き換えでは、1体のClaudeが1日に平均で約1.1億トークンを使った計算になる。
請求額が10分の1になったという発言から逆算すると、以前の請求額は月130万〜167万ドルになる。エンジニア1人あたりでは月649〜834ドルだ。Claude Codeの文書は企業での平均を開発者1人あたり月150〜250ドルとしている。Revolutの以前の支出はこの平均の2.6〜5.6倍で、月1,000〜1万ドルを使うエンジニアがいたという発言とも合う。
同じトークン量をSonnet 5.5の今の料金で買うと、Bunの内訳では1人あたり月71〜102ドルになる。自社運用の65〜83ドルとの差は小さい。10分の1という比はRevolutの以前の使い方と料金に対する比で、今のSonnet 5.5に当てはめると差は大きく縮む。
LenovoのTCO文書 / American ComputeのB200の集計 / Claude Codeの費用の文書
損益分岐になるエンジニアの人数
自社運用の費用は使っても使わなくてもほぼ変わらない。そのため1トークンあたりの費用はGPUの台数と、それを使う人数で決まる。ここでは1人あたりのトークン量と8基1台の費用をRevolutと同じとし、1台が約286人を受け持つと仮定した。この仮定では、エンジニアがN人の会社の単価は、0.30ドルに「台数÷7」と「2,000÷N」を掛けた値になる。286人までは1台で足りるので、単価は約85.7をNで割った値だ。
| 比べる相手 | Bunの内訳での単価 | GPUの費用だけ | 運用担当1人を足す | 2人を足す |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 0.66〜0.73ドル | 117〜131人 | 234〜261人 | 467〜521人 |
| gpt-5.3-codex | 0.41ドル | 207人 | 827人 | 1,654人 |
| GLM-5.3（Z.aiのAPI） | 0.38ドル | 225人 | 1,123人 | 2,245人 |
| Claude Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol | 0.33〜0.37ドル | 234〜261人 | 1,401〜3,121人 | 2,569〜5,982人 |
表の人数は、自社運用の単価が相手の単価を初めて下回るエンジニアの数だ。
GPUの費用だけで比べると、Opus 5.5に対しては約130人、Sonnet 5.5に対しては約260人を超えたところで自社運用のほうが安くなる。100人の会社の単価は0.86ドルで、Opus 5.5よりも高い。286人を超えると2台目が要るので、300人の会社の単価は約0.57ドルに上がる。
自社運用にはモデルを動かし続ける人の費用もかかる。LATENTは運用担当1人の費用を月2万ドルと置いた。購入した8基1台の月額とほぼ同じなので、計算では1人を1台分として数えた。この費用を足すと、Opus 5.5に対する分岐は約230〜260人、Sonnet 5.5に対しては約1,400〜3,100人に上がる。Revolut自身の2,000人に1人分を足すと単価は約0.34ドルで、Sonnet 5.5の0.33〜0.37ドルの間に入る。
自社運用で費用の差が大きく出るのは、比べる相手が高い料金のモデルのときだ。Opus 5.5のような上位のモデルを多く使う会社なら、数百人の規模で元が取れる。Sonnet 5.5の水準のモデルが中心なら、費用だけで比べると1,000人を超えても差は小さい。
この試算は、1人あたりのトークン量が会社の規模によらず同じだと仮定している。使う量が少ない会社では、自社運用の単価はさらに上がる。夜と週末にGPUが空く時間も、単価を押し上げる。17時以降は1人あたりの速さが約4倍になるという発言からは、夕方以降に利用者が減ってGPUに余裕が出ていると読める。
GPU8基を最小の単位にする理由
NvidiaのNVFP4版のGLM-5.3は重みだけで464GBある。DGX B200の8基のメモリは合計1,440GBで、1基あたり180GBだ。4基なら720GBで重みは置けるが、残りは256GBになる。The Registerが伝えたGLM-5.1の値では、1人の文脈に6〜26GBが要る。この値を当てると、4基で同時に置ける文脈は9〜42人分にとどまる。8基なら残りは976GBで、37〜162人分になる（図3）。
Abitbol氏も、GLMは4基に収まるものの文脈の保存に使うメモリ（KVキャッシュ）が足りず、8基のほうが良い場合があると話した。Revolutの1台あたり約286人に対し、8基1台で同時に置ける文脈は37〜162人分になる。286人の全員が同時に使うわけではないので、Revolutの使い方ではこの枠で足りていることになる。4基で始めれば固定費は半分になるが、同時に置ける文脈は数十人分に限られる。
NvidiaのDGX B200 / NvidiaのGLM-5.3 NVFP4 / The Registerの記事
同じ56基で増えた処理量
Revolutは4月から8月にかけて、GPUを増やさずに設定を調整した。講演ページによると、スライドでは最初のトークンまでの時間が移行中の14.26秒から安定後の1.68秒に縮み、1秒あたりのリクエストは76%増えた。書き起こしでは4月に毎秒約3件、8月に7件超と話している。この概数は76%と合わないので、計算には講演ページの値を使う。
| 時期 | 1秒あたりのリクエスト | 最初のトークンまでの時間 |
|---|---|---|
| 移行中（書き起こしでは4月） | 書き起こしでは約3件 | 14.26秒（書き起こしでは10秒超） |
| 安定後（書き起こしでは8月） | 移行中の1.76倍（書き起こしでは7件超） | 1.68秒（書き起こしでは約1.6秒） |
GPUの費用が同じで、処理できるリクエストが1.76倍になれば、1件あたりの費用は57%に下がる。1件あたりのトークン量が変わらないとすると、調整前の単価は0.30ドルの1.76倍で、約0.53ドルだった計算になる。この値はSonnet 5.5の0.33〜0.37ドルとGLM-5.3のAPIの0.38ドルを上回り、Opus 5.5の0.66〜0.73ドルを下回る。調整の前なら、自社運用はSonnet 5.5の今の料金より高かった。
Abitbol氏が挙げた設定は、文脈の上限を256Kトークンにすること、BlackwellではFP4を使うこと、負荷によっては8基で分割すること、キャッシュのヒット率を90%以上に保つことだ。同氏はFP4にするとFP8よりGPUの量が40%減り、精度は落ちないと話した。ほかに投機的デコードや、プリフィルとデコードを別のGPUで行う構成も挙げた。同氏はGPUを足す前に設定を見直すよう勧めている。
料金表に出ない条件
Abitbol氏が挙げた利点の一つは、請求額が毎月変わらないことだ。Claude Codeには予算の上限があったため、エンジニアは四半期の終わりや難しい作業のためにトークンを残していた。上限が無くなると、JiraやConfluenceの作業にもAIを使うようになり、リードタイムがコーディング時間より大きく縮んだと同氏は話した。従量課金のサービスで同じ使い方をすると、請求額は使った分だけ増える。
講演の題は「Shipping like a startup, regulated like a bank」で、Revolutは銀行として規制を受ける会社だ。The Registerによると、Abitbol氏は中国の公開重みモデルへの懸念について、社内か地域のクラウドで動かすなら心配はないと話した。
ライセンスの条件も確かめておく。GLM-5.1と5.2はMITライセンスだったが、GLM-5.3は独自のGLM-5.3 Licenseになった。関連会社を含む売上が連続12か月で100億ドルを超える会社には条件があるが、対象はモデルを第三者に提供するMaaS事業を営む場合に限られる。特定の機能に組み込んだ製品はMaaSから外れる。社内で使う場合を扱う条項は無い。Revolutは2025年の売上を60億ドルと発表しており、自社のエンジニア向けに動かす使い方でもある。
GLM-5.3は文字だけを扱うモデルなので、Revolutは画像を含む質問をGeminiなどへ振り分けている。UIのデザイナーはGLMの画像を扱えるモデルを使っている。CodexとClaude Codeも最新のモデルが要る作業のための例外として使い続けている。Revolutの構成は商用サービスをすべて置き換えたものとは違う。
GLM-5.3 License / 関連記事 GLM-5.3が変える攻撃の採算とサイバー防御
出典と確認範囲
講演の数字は11月4日に講演の書き起こしと講演ページで確認した。The Registerの記事は本文を読んだ。モデルをGLM 4.5とした記事と、講演の場をGTC Berlinとした記事は、StartupHub.aiとStartup Fortuneの記事だ。Revolutの売上は同社の発表の題と、FXC Intelligenceの記事で確認した。
Bunの使用量はBunのブログで確認した。商用サービスの料金は11月4日にAnthropic、OpenAIの開発者向けの文書、Z.aiの料金ページで確認した。openai.comのページは開けず、developers.openai.comの値を使った。Claude Codeの1人あたりの費用はClaude Codeの文書の値だ。OpenRouterのキャッシュの割合は同社のニュースレターの値で、コーディングだけの内訳は無い。
LenovoのHGX B200の価格は同社のTCO文書にある2026年6月15日時点の通常の販売価格だ。運用費も同じ文書の米国前提の値で、英国の電気料金では計算していない。時間貸しの料金はAmerican Computeの集計の中央値で、個別の事業者の価格は時期と契約の条件で変わる。NVFP4版の重みの容量はNvidiaのモデルページ、DGX B200のメモリはNvidiaの製品ページで確認した。1人あたりの文脈の量は、The Registerが伝えたGLM-5.1の値で、GLM-5.3の値は確認できなかった。
Bunの内訳での単価、56基の月額、0.30ドルで割ったトークン量、以前の請求額の逆算、損益分岐の人数、文脈に使えるメモリ、調整前の単価は、LATENTが資料の数字から計算した。運用担当1人の月2万ドルはLATENTの仮定だ。Revolutの実際のトークンの内訳、GPUの調達の方法、0.30ドルに何を含めたかは公表されていない。
- AI Engineer「Shipping like a startup, regulated like a bank」の書き起こし
- AI Engineer NYC 2026の講演ページ
- The Register「British fintech Revolut slashes AI coding costs 10x」
- Bun「Rewriting Bun in Rust」
- OpenRouter「Cache is crucial」
- Claude APIの料金
- Claude Codeの費用の文書
- OpenAI APIの料金
- Z.aiの料金
- LenovoのTCO文書
- American ComputeのB200の集計
- NvidiaのDGX B200
- NvidiaのGLM-5.3 NVFP4
- GLM-5.3 License
- 関連記事 GLM-5.3が変える攻撃の採算とサイバー防御
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