整理 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

3 人團隊，在 30 天內消耗 130.5 萬美元，約合人民幣 890 萬元，調用 6030 億個 Token，發起 760 萬次 API 請求，支撐約 100 個 AI 編程代理全天候運轉。

近日，OpenClaw 項目創始人 Peter Steinberger 最新公開了一張令人瞠目結舌的 OpenAI API 使用賬單，引起不少開發者的關注。

這筆由 OpenAI 全額買單的巨額開銷，不僅刷新了 AI 開發領域的成本紀錄，更揭開了無預算約束下，AI 輔助軟件開發的真實模樣。

130 萬美元賬單中的細節

或許，Peter Steinberger 原本只是想展示一下自己開發的菜單欄工具 CodexBar，讓 AI API 的費用統計看起來更直觀、更友好。這是一個用于追蹤 OpenAI、Claude、Cursor 等 AI 服務 API 調用與費用的儀表盤應用。

但沒想到，真正引發外界震動的，反而是他公開分享的那張 API 使用面板截圖本身：其中隨手展示出的每一組調用數據、Token 消耗和費用規模，都在無意間撕開了 AI 編程熱潮背后的另一面。如今的 AI 開發，尤其是高頻 Agent、代碼生成與自動化工作流場景，其真實成本可能遠比行業此前想象得更高。

從核心數據來看，30 天總花費 130.5 萬美元，約合人民幣 890 萬元，覆蓋6030 億 Token、760 萬次 API 請求，所有算力消耗均來自為開源項目 OpenClaw 服務的約 100 個 Codex 實例，而運維這一龐大 AI 開發集群的，僅為一支 3 人小團隊。

截圖發布當日，該賬號單日花費就達到 19985.84 美元，API 請求量 20.6 萬次，日均消耗規模堪比中小型 AI 創業公司的月度成本。

值得注意的是，賬單中調用頻次最高的模型為GPT-5.5-2026-04-23版本。

那么，130 萬美元是什么概念？

有外媒評價稱，換句話說，130 萬美元一個月，已經相當于一支舊金山資深工程師團隊一整年的薪資成本了——而這些錢花的既不是工資、基礎設施，也不是股權激勵，而僅僅只是 Token 消耗。

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100 個“AI 程序員”都在做些什么？

耗費如此大的背后，所有請求均由大約 100 個 Codex 代理在工作。

據悉，據公開信息顯示，Peter Steinberger 部署的 Codex 代理集群在云端全天候運行，覆蓋了軟件開發的多個環節，譬如：

• 自主審查代碼拉取請求（PR）；

• 掃描代碼提交記錄，識別安全漏洞，自動生成修復補丁；

• 對 GitHub 平臺的 Issue 進行去重處理；

• 一些 Agent 也會根據項目整體路線圖，主動發起功能 PR 提交；

• 部分 Agent 會實時監控性能基準測試，發現性能退化后第一時間在 Discord 服務器告警；

此外，據外媒 The Decoder 報道，部分高級 Agent 甚至可參與項目會議，基于會議討論內容自動生成對應功能的 PR。

傳統開發模式中，上述任務需要數十人規模的開發、測試、運維團隊協同完成，周期以周、月為單位。而在 OpenClaw 的模式下，3 名人類開發者僅需把控項目方向，100 個 AI 代理 7×24 小時不間斷工作，將開發效率提升數十倍。

值不值得？

效率無疑是提升的，但是耗費如此大的成本，是否值得？

隨著 Peter Steinberger 的這張截圖在 X 上傳開后，網友的反應也相當激烈。

一位名叫 Jonathan 的用戶評論道：

“兄弟，你最好展示點值 100 萬美元工程師團隊都做不出來的東西。不然，這可能會成為前沿 AI 實驗室泡沫開始破裂的宣傳素材。而且現在這還是補貼后的價格，真離譜。如果按真實成本算，費用只會更高。”

這個觀點其實相當尖銳。

如今 AI API 的定價，很大程度上仍建立在各家模型廠商的“補貼”之上。為了搶用戶、搶市場份額，這些 AI 實驗室本身也在以驚人的速度燒錢。換句話說，這 6030 億 Token 背后真實的算力成本，遠比賬面數字還要高得多。

而 Peter Steinberger 的回應，也并不是很多人預想中的“我們做出了什么顛覆性產品”。

他只是補充道，130 萬美元的高額費用，是基于 Codex 快速模式（Fast Mode） 計費的結果，該模式下 Token 消耗速率遠高于標準執行模式。若關閉快速模式，原始 API 成本可直接降低 70%。

對此，也有人算了一筆賬：成本降幅 70% 之后依然需要 30 萬美元，這樣的月開銷遠超普通開發者的薪資水平。按 OpenAI 官方數據，Codex Pro 訂閱每月 200 美元，每周期僅提供 5000-6000 美元 API 等效價值，30 萬美元非快速模式開銷，相當于約 60 個 Codex Pro 訂閱的總價值。

OpenAI 官方數據顯示，Codex 的平均成本為每位開發者每月 100-200 美元，而 Peter Steinberger 團隊的用量處于該區間的極端上限，這組數據直觀揭示了開發者付費與底層算力真實成本之間的巨大鴻溝。

“如果 Token 成本不是問題，軟件開發會變成什么樣？”

整體而言，Peter Steinberger 這張截圖之所以引發熱議，真正令人震驚的，其實不只是“130 萬美元月賬單”這個數字本身。

更值得關注的是，它無意間暴露了當下 AI 行業一個越來越明顯的趨勢：AI 支出的增長速度，正在快于行業衡量其真實價值的速度。

正如前谷歌 CEO Eric Schmidt 所說，AI 真正的限制因素不是能源，而是資金。而如今整個 AI API 市場，本質上仍建立在巨額補貼之上：模型廠商主動承擔短期虧損，以遠低于真實算力成本的價格換取用戶增長、生態入口和市場份額。

某種程度上，Steinberger 這次驚人的 API 開銷，同樣也是建立在這樣的背景之下——這筆費用最終由 OpenAI 承擔，而他的目的，則是想探索另一件事：

“如果 Token 成本不是問題，軟件開發會變成什么樣？”

時下當越來越多開發者開始圍繞 AI 重構軟件開發流程時，行業也開始重新面對一個現實問題——如今這些看似“無限”的 AI 能力，究竟是已經形成了可持續的商業模式，還是仍建立在補貼與資本投入之上的階段性繁榮。

對此，你怎么看？

參考：

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

https://www.neican.ai/insights/130aiopenai-20260518084003984-1/

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