3个人带100个AI程序员,一个月烧掉130万美元!OpenAI:钱我出

marsbit發佈於 2026-05-17更新於 2026-05-17

文章摘要

OpenClaw创始人Peter Steinberger在社交平台晒出惊人账单:其仅3人的团队在一个月内消耗了超过6030亿个token,发起了760万次请求,总花费高达130万美元(约900万人民币)。更引人注目的是,这些费用由OpenAI承担。这支小团队在云端运行着约100个AI智能体(agent),负责代码审查、安全漏洞查找、问题去重、Bug修复、性能监控乃至会议纪要生成与任务跟进等繁重开发工作,将AI深度融入了软件协作的各个环节。 Steinberger表示,在关闭快速模式后,其AI使用的成本低于雇佣一名工程师,但效率却高得多。他开发的工具CodexBar能实时监控各类AI编程服务的token消耗,这象征着token正成为一种新的“生产资料”。此案例展示了当token成本不再成为瓶颈时,软件开发模式可能发生的根本性变革。随着AI模型成本的持续下降,未来小型团队借助大量AI智能体进行高效开发可能成为常态,预示着软件开发领域生产力与组织形态的深刻转变。

Peter Steinberger

编辑:所罗门

【新智元导读】3个人,100个AI agent,一个月烧掉130万美元——OpenClaw之父把软件开发变成了「AI流水线」,OpenAI替他买单。

别人晒工资条,他晒账单——一个月130万美元!

也就是将近900万人民币/每月。直接把网友们看傻了。

OpenClaw之父Peter Steinberger在X上轻描淡写地甩出一张截图。

Peter Steinberger

但截图上的数字,属实不淡定:

30天花费:$1,305,088.81。吞掉6030亿个token。发起760万次请求。

你没看错,是130万美元。也不是哪家大厂的季度AI预算——一个3个人的小队,一个月的用量。

更炸裂的是:这钱,OpenAI给报销。

评论区瞬间就疯了。

有人惊叹,有人质疑,有人掏出计算器开始算「这到底顶多少个程序员」。

Steinberger本人谈定回应:「关闭快速模式后,我的花费低于一个工程师的成本,而且这确实帮助大得多。」

翻译下就是——属实划算!

更有网友惊叹于月薪40万刀的工程师——「旧金山的就业市场过于疯狂。」

网友评论

网友评论

还有网友好奇,这个大量的Token花在了哪里。

Peter回应大部分都用在了OpenClaw的开发上。

网友评论

云端程序员军团

这件事最离谱的是,Pete的小团队只有3个人。

他们在云端长期跑着约100个 Codex 实例,干软件工程里最脏、最累、最容易把人逼疯的活——

审PR、找安全漏洞、去重issue、改bug、监控benchmark、发现回归后发到Discord,甚至听完会议后直接开PR。

于是,AI不只是「帮你写代码」,而是进入软件协作的每一个缝隙。

这就很吓人了。

因为软件开发真正贵的是沟通、理解、上下文切换、审查、回归、修复、等待、重复劳动。

过去一个团队每天大量时间,消耗在这些看起来不像「创造」、但没有它们项目就会烂掉的事情上。

现在,Peter 把这些环节一口气丢给了一群AI agent。

这是AI开始替你维护一个组织的神经系统。

示意图

这张截图还有一个细节很重要:它不是OpenAI后台,而是 Peter 做的 CodexBar。

CodexBar 是一个 macOS 菜单栏工具,用来追踪各种AI编程工具的使用窗口、credit、成本和重置时间。

它支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini、Copilot 等一堆服务。

以前程序员的菜单栏里是什么?CPU、内存、电量、网速。

现在多了一个东西:token。token正在变成一种新的「生产资料」。

CodexBar

最后说两句

130万美元一个月,3个人,100个AI agent。

你细品这组数字——三个活人,带着一百个不吃饭不睡觉不提涨薪的数字员工,把一整个工程团队的活儿给干了。

有人看完热血沸腾:AI终于不是只会聊天的花瓶了!也有人看完脊背发凉:等等,那我们这些写代码的,以后干嘛去?

但说实话,最让我睡不着的,是Steinberger那句轻飘飘的话:「我在探索,如果token成本不是问题,软件开发会变成什么样。」

Peter Steinberger

各位,他说的是「如果」。

可问题是,这个「如果」正在以肉眼可见的速度变成「当」。

今天130万美元干的活儿,模型降一轮价,13万。再降一轮,1.3万。

到那一天,100个AI agent同时干活,不再是硅谷大佬的独家游戏,而是随便一个三人创业团队的基本操作。

车库里三个年轻人,手握一百个不知疲倦的AI程序员——这画面,想想就离谱。

Peter Steinberger掀开了底牌。

底牌上写着:未来已经在敲门了,而且它不打算等你准备好。

参考资料:

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

本文来自微信公众号“新智元”,作者:新智元

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Q文章中提到的三个人一个月在AI编程上花费了多少钱,由谁承担?

A文章中提到的三人团队在AI编程上一个月花费了1,305,088.81美元(约130万美元,近900万人民币),这部分费用由OpenAI报销承担。

Q这个三人团队使用了多少个AI代理(agent)来协助软件开发?

A这个三人团队在云端长期运行着大约100个AI代理实例来协助软件开发工作。

Q这100个AI代理主要负责哪些具体的软件开发任务?

A这100个AI代理主要负责软件工程中繁琐且耗时的任务,包括审查代码合并请求、寻找安全漏洞、处理重复的问题报告、修复程序缺陷、监控性能基准、在发现性能倒退时向Discord发送通知,甚至能在听完会议后直接提交代码合并请求。

Q文章中提到的CodexBar是什么工具?

ACodexBar是一个macOS菜单栏工具,由Peter Steinberger开发。它的作用是追踪各种AI编程工具的使用情况、额度、成本和重置时间,支持包括OpenAI Codex、Anthropic Claude、Cursor、Google Gemini、GitHub Copilot等多种服务,将token视为一种新的生产资料进行监控。

Q文章作者认为这个案例揭示了未来软件开发的一种什么可能性?

A文章作者认为,这个案例揭示了未来软件开发的巨大潜力。当AI代理的使用成本随着技术进步而大幅下降时,即使是小型团队也能轻松部署大量的AI“程序员”来处理琐碎和非创造性的工作,从而彻底改变软件开发的组织和工作模式,让创新和协作的效率发生质变。

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