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      3個人帶100個AI程序員,一個月燒掉130萬美元!OpenAI:錢我出

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      新智元報道

      編輯:所羅門

      【新智元導讀】3個人,100個AI agent,一個月燒掉130萬美元——OpenClaw之父把軟件開發變成了「AI流水線」,OpenAI替他買單。

      別人曬工資條,他曬賬單——一個月130萬美元!

      也就是將近900萬人民幣/每月。直接把網友們看傻了。

      剛剛,OpenClaw之父Peter Steinberger在X上輕描淡寫地甩出一張截圖。


      但截圖上的數字,屬實不淡定:

      30天花費:$1,305,088.81。吞掉6030億個token。發起760萬次請求。

      你沒看錯,是130萬美元。也不是哪家大廠的季度AI預算——一個3個人的小隊,一個月的用量。

      更炸裂的是:這錢,OpenAI給報銷。


      評論區瞬間就瘋了。

      有人驚嘆,有人質疑,有人掏出計算器開始算「這到底頂多少個程序員」。

      Steinberger本人談定回應:「關閉快速模式后,我的花費低于一個工程師的成本,而且這確實幫助大得多。」

      翻譯下就是——屬實劃算!

      更有網友驚嘆于月薪40萬刀的工程師——「舊金山的就業市場過于瘋狂。」



      還有網友好奇,這個大量的Token花在了哪里。

      Peter回應大部分都用在了OpenClaw的開發上。


      云端程序員軍團

      這件事最離譜的是,Pete的小團隊只有3個人。

      他們在云端長期跑著約100個 Codex 實例,干軟件工程里最臟、最累、最容易把人逼瘋的活——

      審PR、找安全漏洞、去重issue、改bug、監控benchmark、發現回歸后發到Discord,甚至聽完會議后直接開PR。

      于是,AI不只是「幫你寫代碼」,而是進入軟件協作的每一個縫隙。

      這就很嚇人了。

      因為軟件開發真正貴的是溝通、理解、上下文切換、審查、回歸、修復、等待、重復勞動。

      過去一個團隊每天大量時間,消耗在這些看起來不像「創造」、但沒有它們項目就會爛掉的事情上。

      現在,Peter 把這些環節一口氣丟給了一群AI agent。

      這是AI開始替你維護一個組織的神經系統。


      這張截圖還有一個細節很重要:它不是OpenAI后臺,而是 Peter 做的 CodexBar。

      CodexBar 是一個 macOS 菜單欄工具,用來追蹤各種AI編程工具的使用窗口、credit、成本和重置時間。

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

      以前程序員的菜單欄里是什么?CPU、內存、電量、網速。

      現在多了一個東西:token。token正在變成一種新的「生產資料」。


      最后說兩句

      130萬美元一個月,3個人,100個AI agent。

      你細品這組數字——三個活人,帶著一百個不吃飯不睡覺不提漲薪的數字員工,把一整個工程團隊的活兒給干了。

      有人看完熱血沸騰:AI終于不是只會聊天的花瓶了!也有人看完脊背發涼:等等,那我們這些寫代碼的,以后干嘛去?

      但說實話,最讓我睡不著的,是Steinberger那句輕飄飄的話:我在探索,如果token成本不是問題,軟件開發會變成什么樣。」


      各位,他說的是「如果

      可問題是,這個「如果正在以肉眼可見的速度變成「當

      今天130萬美元干的活兒,模型降一輪價,13萬。再降一輪,1.3萬。

      到那一天,100個AI agent同時干活,不再是硅谷大佬的獨家游戲,而是隨便一個三人創業團隊的基本操作。

      車庫里三個年輕人,手握一百個不知疲倦的AI程序員——這畫面,想想就離譜。

      Peter Steinberger掀開了底牌。

      底牌上寫著:未來已經在敲門了,而且它不打算等你準備好。

      參考資料:

      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

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