月耗890萬(wàn)元！OpenClaw之父曬AI賬單引全網(wǎng)熱議：30天調(diào)用6030億Token、760萬(wàn)次API請(qǐng)求

整理 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

3 人團(tuán)隊(duì)，在 30 天內(nèi)消耗 130.5 萬(wàn)美元，約合人民幣 890 萬(wàn)元，調(diào)用 6030 億個(gè) Token，發(fā)起 760 萬(wàn)次 API 請(qǐng)求，支撐約 100 個(gè) AI 編程代理全天候運(yùn)轉(zhuǎn)。

近日，OpenClaw 項(xiàng)目創(chuàng)始人 Peter Steinberger 最新公開(kāi)了一張令人瞠目結(jié)舌的 OpenAI API 使用賬單，引起不少開(kāi)發(fā)者的關(guān)注。

這筆由 OpenAI 全額買(mǎi)單的巨額開(kāi)銷(xiāo)，不僅刷新了 AI 開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的成本紀(jì)錄，更揭開(kāi)了無(wú)預(yù)算約束下，AI 輔助軟件開(kāi)發(fā)的真實(shí)模樣。

130 萬(wàn)美元賬單中的細(xì)節(jié)

或許，Peter Steinberger 原本只是想展示一下自己開(kāi)發(fā)的菜單欄工具 CodexBar，讓 AI API 的費(fèi)用統(tǒng)計(jì)看起來(lái)更直觀、更友好。這是一個(gè)用于追蹤 OpenAI、Claude、Cursor 等 AI 服務(wù) API 調(diào)用與費(fèi)用的儀表盤(pán)應(yīng)用。

但沒(méi)想到，真正引發(fā)外界震動(dòng)的，反而是他公開(kāi)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(diào)用數(shù)據(jù)、Token 消耗和費(fèi)用規(guī)模，都在無(wú)意間撕開(kāi)了 AI 編程熱潮背后的另一面。如今的 AI 開(kāi)發(fā)，尤其是高頻 Agent、代碼生成與自動(dòng)化工作流場(chǎng)景，其真實(shí)成本可能遠(yuǎn)比行業(yè)此前想象得更高。

從核心數(shù)據(jù)來(lái)看，30 天總花費(fèi) 130.5 萬(wàn)美元，約合人民幣 890 萬(wàn)元，覆蓋6030 億 Token、760 萬(wàn)次 API 請(qǐng)求，所有算力消耗均來(lái)自為開(kāi)源項(xiàng)目 OpenClaw 服務(wù)的約 100 個(gè) Codex 實(shí)例，而運(yùn)維這一龐大 AI 開(kāi)發(fā)集群的，僅為一支 3 人小團(tuán)隊(duì)。

截圖發(fā)布當(dāng)日，該賬號(hào)單日花費(fèi)就達(dá)到 19985.84 美元，API 請(qǐng)求量 20.6 萬(wàn)次，日均消耗規(guī)模堪比中小型 AI 創(chuàng)業(yè)公司的月度成本。

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

那么，130 萬(wàn)美元是什么概念？

有外媒評(píng)價(jià)稱(chēng)，換句話說(shuō)，130 萬(wàn)美元一個(gè)月，已經(jīng)相當(dāng)于一支舊金山資深工程師團(tuán)隊(duì)一整年的薪資成本了——而這些錢(qián)花的既不是工資、基礎(chǔ)設(shè)施，也不是股權(quán)激勵(lì)，而僅僅只是 Token 消耗。

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支持主流 AI 框架與模型部署

100 個(gè)“AI 程序員”都在做些什么？

耗費(fèi)如此大的背后，所有請(qǐng)求均由大約 100 個(gè) Codex 代理在工作。

據(jù)悉，據(jù)公開(kāi)信息顯示，Peter Steinberger 部署的 Codex 代理集群在云端全天候運(yùn)行，覆蓋了軟件開(kāi)發(fā)的多個(gè)環(huán)節(jié)，譬如：

• 自主審查代碼拉取請(qǐng)求（PR）；

• 掃描代碼提交記錄，識(shí)別安全漏洞，自動(dòng)生成修復(fù)補(bǔ)丁；

• 對(duì) GitHub 平臺(tái)的 Issue 進(jìn)行去重處理；

• 一些 Agent 也會(huì)根據(jù)項(xiàng)目整體路線圖，主動(dòng)發(fā)起功能 PR 提交；

• 部分 Agent 會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)控性能基準(zhǔn)測(cè)試，發(fā)現(xiàn)性能退化后第一時(shí)間在 Discord 服務(wù)器告警；

此外，據(jù)外媒 The Decoder 報(bào)道，部分高級(jí) Agent 甚至可參與項(xiàng)目會(huì)議，基于會(huì)議討論內(nèi)容自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)功能的 PR。

傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式中，上述任務(wù)需要數(shù)十人規(guī)模的開(kāi)發(fā)、測(cè)試、運(yùn)維團(tuán)隊(duì)協(xié)同完成，周期以周、月為單位。而在 OpenClaw 的模式下，3 名人類(lèi)開(kāi)發(fā)者僅需把控項(xiàng)目方向，100 個(gè) AI 代理 7×24 小時(shí)不間斷工作，將開(kāi)發(fā)效率提升數(shù)十倍。

值不值得？

效率無(wú)疑是提升的，但是耗費(fèi)如此大的成本，是否值得？

隨著 Peter Steinberger 的這張截圖在 X 上傳開(kāi)后，網(wǎng)友的反應(yīng)也相當(dāng)激烈。

一位名叫 Jonathan 的用戶(hù)評(píng)論道：

“兄弟，你最好展示點(diǎn)值 100 萬(wàn)美元工程師團(tuán)隊(duì)都做不出來(lái)的東西。不然，這可能會(huì)成為前沿 AI 實(shí)驗(yàn)室泡沫開(kāi)始破裂的宣傳素材。而且現(xiàn)在這還是補(bǔ)貼后的價(jià)格，真離譜。如果按真實(shí)成本算，費(fèi)用只會(huì)更高。”

這個(gè)觀點(diǎn)其實(shí)相當(dāng)尖銳。

如今 AI API 的定價(jià)，很大程度上仍建立在各家模型廠商的“補(bǔ)貼”之上。為了搶用戶(hù)、搶市場(chǎng)份額，這些 AI 實(shí)驗(yàn)室本身也在以驚人的速度燒錢(qián)。換句話說(shuō)，這 6030 億 Token 背后真實(shí)的算力成本，遠(yuǎn)比賬面數(shù)字還要高得多。

而 Peter Steinberger 的回應(yīng)，也并不是很多人預(yù)想中的“我們做出了什么顛覆性產(chǎn)品”。

他只是補(bǔ)充道，130 萬(wàn)美元的高額費(fèi)用，是基于 Codex 快速模式（Fast Mode） 計(jì)費(fèi)的結(jié)果，該模式下 Token 消耗速率遠(yuǎn)高于標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行模式。若關(guān)閉快速模式，原始 API 成本可直接降低 70%。

對(duì)此，也有人算了一筆賬：成本降幅 70% 之后依然需要 30 萬(wàn)美元，這樣的月開(kāi)銷(xiāo)遠(yuǎn)超普通開(kāi)發(fā)者的薪資水平。按 OpenAI 官方數(shù)據(jù)，Codex Pro 訂閱每月 200 美元，每周期僅提供 5000-6000 美元 API 等效價(jià)值，30 萬(wàn)美元非快速模式開(kāi)銷(xiāo)，相當(dāng)于約 60 個(gè) Codex Pro 訂閱的總價(jià)值。

OpenAI 官方數(shù)據(jù)顯示，Codex 的平均成本為每位開(kāi)發(fā)者每月 100-200 美元，而 Peter Steinberger 團(tuán)隊(duì)的用量處于該區(qū)間的極端上限，這組數(shù)據(jù)直觀揭示了開(kāi)發(fā)者付費(fèi)與底層算力真實(shí)成本之間的巨大鴻溝。

“如果 Token 成本不是問(wèn)題，軟件開(kāi)發(fā)會(huì)變成什么樣？”

整體而言，Peter Steinberger 這張截圖之所以引發(fā)熱議，真正令人震驚的，其實(shí)不只是“130 萬(wàn)美元月賬單”這個(gè)數(shù)字本身。

更值得關(guān)注的是，它無(wú)意間暴露了當(dāng)下 AI 行業(yè)一個(gè)越來(lái)越明顯的趨勢(shì)：AI 支出的增長(zhǎng)速度，正在快于行業(yè)衡量其真實(shí)價(jià)值的速度。

正如前谷歌 CEO Eric Schmidt 所說(shuō)，AI 真正的限制因素不是能源，而是資金。而如今整個(gè) AI API 市場(chǎng)，本質(zhì)上仍建立在巨額補(bǔ)貼之上：模型廠商主動(dòng)承擔(dān)短期虧損，以遠(yuǎn)低于真實(shí)算力成本的價(jià)格換取用戶(hù)增長(zhǎng)、生態(tài)入口和市場(chǎng)份額。

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

“如果 Token 成本不是問(wèn)題，軟件開(kāi)發(fā)會(huì)變成什么樣？”

時(shí)下當(dāng)越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者開(kāi)始圍繞 AI 重構(gòu)軟件開(kāi)發(fā)流程時(shí)，行業(yè)也開(kāi)始重新面對(duì)一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題——如今這些看似“無(wú)限”的 AI 能力，究竟是已經(jīng)形成了可持續(xù)的商業(yè)模式，還是仍建立在補(bǔ)貼與資本投入之上的階段性繁榮。

對(duì)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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