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

Peter Steinberger
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。
有人驚歎,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:「關閉快速模式後,我的花費低於一個工程師的成本,而且這確實幫助大得多。」
翻譯下就是——屬實划算!
更有網友驚歎於月薪40萬刀的工程師——「舊金山的就業市場過於瘋狂。」

網友評論

網友評論
還有網友好奇,這個大量的Token花在了哪裡。
Peter回應大部分都用在了OpenClaw的開發上。

網友評論
雲端程序員軍團
這件事最離譜的是,Pete的小團隊只有3個人。
他們在雲端長期跑著約100個 Codex 實例,幹軟件工程裡最髒、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、發現迴歸後發到Discord,甚至聽完會議後直接開PR。
於是,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、迴歸、修復、等待、重複勞動。
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。

示意圖
這張截圖還有一個細節很重要:它不是OpenAI後臺,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裡是什麼?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」。

CodexBar
最後說兩句
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幹了。
有人看完熱血沸騰:AI終於不是隻會聊天的花瓶了!也有人看完脊背發涼:等等,那我們這些寫代碼的,以後幹嘛去?
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,軟件開發會變成什麼樣。」

Peter Steinberger
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130萬美元乾的活兒,模型降一輪價,13萬。再降一輪,1.3萬。
到那一天,100個AI agent同時幹活,不再是硅谷大佬的獨家遊戲,而是隨便一個三人創業團隊的基本操作。
車庫裡三個年輕人,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
本文來自微信公眾號“新智元”,作者:新智元



