¡Tres personas con 100 programadores de IA, quemaron 1.3 millones de dólares en un mes! OpenAI: Yo pago

marsbitPublicado a 2026-05-17Actualizado a 2026-05-17

Resumen

Tres personas y 100 agentes de IA queman 1,3 millones de dólares en un mes, y OpenAI lo paga. Peter Steinberger, creador de OpenClaw, reveló una factura mensual de $1.305.088,81 por usar modelos como Codex para tareas de desarrollo: revisar *pull requests*, buscar vulnerabilidades, corregir errores y más. Con solo un equipo de tres personas, despliega unos 100 *agents* de IA que automatizan gran parte del flujo de trabajo de ingeniería de software, desde la monitorización hasta la generación de código tras reuniones. Steinberger argumenta que, desactivando el modo rápido, el coste es menor que el de un ingeniero humano y mucho más eficiente. Su herramienta CodexBar rastrea el uso y coste de tokens, señalando cómo estos se convierten en un nuevo "medio de producción". El caso plantea un futuro donde, con la reducción de costes de los modelos, pequeños equipos podrán operar con ejércitos de programadores de IA, transformando radicalmente la industria del software.

Peter Steinberger

Editado: Salomón

[Traducción de New Zhiyuan] Tres personas, 100 agentes de IA, quemaron 1.3 millones de dólares en un mes. El padre de OpenClaw convirtió el desarrollo de software en una "línea de montaje de IA". OpenAI paga la cuenta.

Mientras otros muestran sus recibos de sueldo, él muestra una factura: ¡1.3 millones de dólares en un mes!

Eso es casi 9 millones de RMB mensuales. Simplemente dejó atónitos a los internautas.

Peter Steinberger, el padre de OpenClaw, arrojó descuidadamente una captura de pantalla en X.

Peter Steinberger

Pero las cifras en la captura de pantalla son realmente difíciles de ignorar:

Gasto en 30 días: $1,305,088.81. Consumió 603 mil millones de tokens. Realizó 7.6 millones de solicitudes.

No leíste mal, son 1.3 millones de dólares. Tampoco es el presupuesto trimestral de IA de alguna gran empresa—es el consumo de un pequeño equipo de 3 personas en un mes.

Y lo más explosivo: este dinero, OpenAI lo reembolsa.

Los comentarios se volvieron locos al instante.

Algunos se asombraron, otros cuestionaron, otros sacaron sus calculadoras para calcular "¿cuántos programadores humanos equivalen a esto?".

Steinberger respondió con calma: "Después de desactivar el modo rápido, mi gasto es menor que el costo de un ingeniero, y realmente ayuda mucho más."

Traducción: —¡Verdaderamente rentable!

Otro internauta se asombró del ingeniero con un salario mensual de 400 mil dólares: "El mercado laboral de San Francisco es demasiado loco."

Comentario de un internauta

Comentario de un internauta

Otro usuario preguntó curiosamente dónde se gastó esa enorme cantidad de tokens.

Peter respondió que la mayoría se usó en el desarrollo de OpenClaw.

Comentario de un internauta

Ejército de programadores en la nube

Lo más increíble de esto es que el pequeño equipo de Pete tiene solo 3 personas.

Tienen ejecutando continuamente en la nube alrededor de 100 instancias de Codex, realizando el trabajo más sucio, agotador y loco en la ingeniería de software—

Revisar PRs, buscar vulnerabilidades de seguridad, eliminar issues duplicados, corregir bugs, monitorear benchmarks, detectar regresiones y enviarlas a Discord, incluso abrir PRs directamente después de escuchar una reunión.

Así, la IA no solo "te ayuda a escribir código", sino que se introduce en cada grieta de la colaboración de software.

Esto es aterrador.

Porque lo que realmente es costoso en el desarrollo de software es la comunicación, la comprensión, el cambio de contexto, la revisión, la regresión, la reparación, la espera, el trabajo repetitivo.

En el pasado, un equipo gastaba gran parte de su día en estas cosas que no parecían "creativas", pero sin las cuales el proyecto se arruinaría.

Ahora, Peter de una vez arrojó todos estos eslabones a un grupo de agentes de IA.

Esto significa que la IA comienza a mantener por ti el sistema nervioso de una organización.

Diagrama ilustrativo

Hay otro detalle importante en esta captura de pantalla: no es el backend de OpenAI, sino CodexBar, hecho por Peter.

CodexBar es una herramienta de la barra de menú de macOS, utilizada para rastrear las ventanas de uso, créditos, costos y tiempos de reinicio de varias herramientas de programación con IA.

Admite un montón de servicios como Codex, Claude, Cursor, Gemini, Copilot, etc.

¿Qué solía haber en la barra de menú de un programador? CPU, memoria, batería, velocidad de red.

Ahora hay algo más: tokens. Los tokens se están convirtiendo en un nuevo "medio de producción".

CodexBar

Para terminar

1.3 millones de dólares al mes, 3 personas, 100 agentes de IA.

Reflexiona sobre este conjunto de números—tres seres humanos, dirigiendo cien empleados digitales que no comen, no duermen y no piden aumentos, haciendo el trabajo de todo un equipo de ingeniería.

Algunos, al verlo, se llenan de emoción: ¡La IA finalmente no es solo un florero bonito para charlar! Otros, al verlo, sienten escalofríos en la espalda: Espera, entonces, ¿qué haremos nosotros, los que escribimos código, en el futuro?

Pero, sinceramente, lo que más me quita el sueño es esa frase ligera de Steinberger: "Estoy explorando cómo sería el desarrollo de software si el costo de los tokens no fuera un problema."

Peter Steinberger

Amigos, él dijo "si".

Pero el problema es que este "si" se está convirtiendo en un "cuando" a una velocidad visible.

El trabajo que hoy cuesta 1.3 millones de dólares, con una reducción de precio del modelo, 130 mil. Otra reducción, 13 mil.

Para ese día, cien agentes de IA trabajando simultáneamente ya no será un juego exclusivo de los magnates de Silicon Valley, sino la operación básica de cualquier equipo de emprendimiento de tres personas.

Tres jóvenes en un garaje, con cien programadores de IA incansables—esta imagen, pensar en ella es descabellado.

Peter Steinberger ha revelado su carta final.

La carta final dice: El futuro ya está llamando a la puerta, y no planea esperar a que estés listo.

Referencias:

https://the-decoder.com/for-1-3-million-a-month-openclaw-founder-peter-steinberger-runs-100-ai-agents-that-code-review-prs-and-find-bugs/

https://x.com/steipete/status/2055346265869721905

https://developers.openai.com/codex/speed

Este artículo proviene del WeChat Official Account "New Zhiyuan", autor: New Zhiyuan

Preguntas relacionadas

Q¿Quién es el autor del artículo y cuál es su logro destacado mencionado en el texto?

AEl autor es Peter Steinberger, conocido como el padre de OpenClaw. Su logro destacado es dirigir un equipo de solo 3 personas que utiliza alrededor de 100 agentes de IA (instancias de Codex) para tareas de desarrollo de software, con un costo mensual de 1.3 millones de dólares, financiado por OpenAI.

Q¿Cuál es el costo mensual que Peter Steinberger reveló por el uso de los agentes de IA y qué cubre este gasto?

AEl costo mensual es de 1,305,088.81 dólares (aproximadamente 1.3 millones). Este gasto cubre el uso de alrededor de 100 agentes de IA (instancias de Codex) que realizan tareas como revisar solicitudes de cambios (PR), buscar vulnerabilidades de seguridad, eliminar problemas duplicados (issues), corregir errores (bugs) y monitorear el rendimiento del proyecto, entre otras actividades de desarrollo y mantenimiento de software.

Q¿Qué herramienta desarrolló Peter Steinberger para monitorear el uso de los agentes de IA y qué servicios soporta?

APeter Steinberger desarrolló CodexBar, una herramienta para la barra de menú de macOS que permite rastrear el uso, créditos, costos y tiempos de reinicio de diversas herramientas de programación con IA. Soporta servicios como Codex, Claude, Cursor, Gemini y Copilot.

QSegún el artículo, ¿qué implicación tiene para el futuro del desarrollo de software el experimento de Steinberger?

AEl experimento de Steinberger sugiere que, si el costo de los tokens (unidad de procesamiento de IA) deja de ser una barrera, el desarrollo de software podría transformarse radicalmente. Equipos pequeños podrían escalar su productividad utilizando grandes cantidades de agentes de IA automatizados para manejar tareas repetitivas y de mantenimiento, cambiando la dinámica tradicional de los equipos de ingeniería.

Q¿Cómo reaccionó la comunidad en línea ante la revelación de los costos de Steinberger y cuál fue su propia respuesta a las críticas?

ALa comunidad en línea reaccionó con asombro, escepticismo y curiosidad. Algunos calcularon cuántos ingenieros humanos equivaldría ese costo. Steinberger respondió defendiendo la eficiencia, afirmando que, al desactivar el 'modo rápido', su costo era menor que el de un ingeniero y que el sistema aportaba un valor significativamente mayor.

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