Агенты Питера Штайнбергера на базе ИИ заработали 1,3 миллиона долларов в токенах OpenAI за 30 дней, создавая OpenClaw.

      TL;DRСоздатель OpenClaw Питер Штайнбергер потратил 1,3 миллиона долларов на токены OpenAI API за 30 дней, запуская 100 экземпляров Codex в своем проекте с открытым исходным кодом. Счет, оплаченный OpenAI, где теперь работает Штайнбергер, составляет 603 миллиарда токенов по 7,6 миллиона запросов и представляет собой наиболее конкретную публичную точку данных о стоимости автономного ИИ-кодирования в масштабе.

      Питер Штайнбергер, создатель OpenClaw и инженер в OpenAI, накопил 1,3 миллиона долларов в расходах на API за один месяц, запуская примерно 100 экземпляров Codex одновременно в своем проекте с открытым исходным кодом. Счет, который охватывает 603 миллиарда токенов по 7,6 миллиона запросов за 30 дней, является наиболее наглядной демонстрацией того, что происходит, когда разработка программного обеспечения с использованием ИИ осуществляется без бюджетных ограничений, и как быстро растут затраты, когда автономные агенты работают непрерывно в масштабе.

      Штайнбергер опубликовал скриншот счета в X, показывающий 1,305,088.81 долларов, начисленных на OpenAI API, с GPT-5.5 в качестве основного модели. OpenAI покрывает расходы: Штайнбергер присоединился к компании в феврале 2026 года, и эти расходы рассматриваются как инвестиции в исследования, чтобы понять, как выглядит разработка программного обеспечения, когда экономика токенов не является ограничивающим фактором.

      Пост Питера Штайнбергера в X – источник: X

      Что на самом деле делают агенты

      100 экземпляров Codex не просто генерируют код. Команда из трех человек Штайнбергера создала автономный конвейер разработки, в котором агенты ИИ выполняют ряд задач, которые обычно требуют гораздо большей инженерной организации. Агенты проверяют запросы на слияние, сканируют коммиты на наличие уязвимостей в безопасности, удаляют дубликаты проблем на GitHub, пишут исправления и открывают новые запросы на слияние на основе более широкого плана проекта. Другие отслеживают показатели производительности и сообщают о регрессиях на сервер Discord команды. Некоторые агенты, по данным The Decoder, даже посещают собрания и генерируют запросы на слияние для функций, которые возникают в разговоре.

      💜 технологий ЕСПоследние новости из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного ИИ-арта. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас!Команда также использует Clawpatch.ai, Deepsec от Vercel и Codex Security для дополнительного анализа ошибок и безопасности. Результатом является операция разработки, в которой три человека контролируют флот агентов ИИ, которые коллективно выполняют работу, которую традиционно выполняла бы команда среднего размера.

      Вопрос стоимости

      Штайнбергер был прозрачен в вопросах экономики. Он уточнил, что сумма в 1,3 миллиона долларов отражает цены на «Быстрый режим» Codex, который потребляет кредиты с значительно более высокой скоростью, чем стандартное выполнение. Отключение Быстрого режима само по себе снизило бы чистую стоимость API до примерно 300,000 долларов в месяц, что составляет 70-процентное снижение. При стандартной цене операция все равно стоила бы 3,6 миллиона долларов в год, но разница между заголовочной цифрой и основной экономикой иллюстрирует, как уровни цен и режимы выполнения могут драматически увеличивать заявленные затраты.

      Когда его спросили о возврате инвестиций, Штайнбергер сказал, что все, что его команда создает, является открытым исходным кодом и работает с ведущими проприетарными моделями, а также с альтернативами с открытыми весами. «Я бы сказал, довольно высоко», - сказал он.

      Эта цифра полезна именно потому, что маркетинг поставщиков инструментов ИИ-кодирования редко раскрывает чистые расходы и объемы токенов в таком масштабе. Большинство корпоративных команд, планирующих инструменты агентного развития, работают на основе прогнозов и оценок. Счет Штайнбергера является конкретной публичной точкой данных: 100 агентов, работающих непрерывно в течение 30 дней на большой кодовой базе с открытым исходным кодом, стоят от 300,000 до 1,3 миллиона долларов в месяц в зависимости от скорости выполнения, до любой оптимизации.

      Кто такой Питер Штайнбергер

      Штайнбергер не новичок в создании инструментов для разработчиков в масштабе. Австрийский инженер основал PSPDFKit в 2011 году, создав фреймворк для рендеринга и аннотирования PDF, который стал стандартом для мобильной обработки документов. К 2021 году приложения, созданные на PSPDFKit, работали на более чем одном миллиарде устройств по всему миру, и компания привлекла 116 миллионов долларов от Insight Partners, своих первых внешних инвестиций после десятилетия прибыльного самофинансирования.

      После ухода из PSPDFKit Штайнбергер начал экспериментировать с агентами ИИ как личным проектом. OpenClaw, самохостящийся автономный ИИ-ассистент, который полностью работает на собственном оборудовании пользователей, стал самым быстрорастущим проектом с открытым исходным кодом в истории GitHub, преодолев 302,000 звезд к апрелю 2026 года, обогнав React, Vue.js и TensorFlow за короткое время, которое потребовалось этим проектам для достижения аналогичных вех. Фреймворк подключается к инструментам, которые люди уже используют, включая электронную почту, календари, браузеры и платформы обмена сообщениями от Slack и Discord до WhatsApp и iMessage, и позволяет агентам ИИ выполнять команды оболочки, управлять файлами и автоматизировать веб-задачи локально.

      Когда Штайнбергер присоединился к OpenAI, он объявил, что OpenClaw перейдет в независимый фонд, чтобы сохранить свой открытый характер. «Я хочу изменить мир, а не строить большую компанию», - написал он. «Сотрудничество с OpenAI - это самый быстрый способ донести это до всех».

      Что это раскрывает о экономике ИИ-кодирования

      Счет на 1,3 миллиона долларов приходит в момент, когда экономика разработки с использованием ИИ является центральной заботой программной индустрии. OpenAI недавно открыла подписки на ChatGPT для 3,2 миллиона пользователей OpenClaw, позволяя им запускать автономных агентов через конечную точку Codex за 23 доллара в месяц. В отличие от этого, Anthropic заблокировала подписчиков Claude Pro и Max от использования OpenClaw и других сторонних фреймворков агентов, заключив, что вычислительные требования автономных агентов, работающих с тысячами вызовов API в день, были экономически неустойчивыми при фиксированной подписной цене.

      Различие между этими двумя подходами отражает неразрешенное напряжение в ценообразовании ИИ. Модели подписки предназначены для взаимодействия на человеческой скорости: человек, вводящий запросы в окно чата, генерирует предсказуемый, управляемый объем вызовов API. Флот автономных агентов генерирует порядки величины больше, и разница между ценами на подписку и фактическими вычислительными затратами является субсидией, которую либо поглощает поставщик, либо платит пользователь.

      Счет Штайнбергера делает эту разницу видимой. При 1,3 миллиона долларов за 100 агентов, стоимость на агента составляет примерно 13,000 долларов в месяц, что значительно превышает любую подписку. Даже при оптимизированных 300,000 долларов каждый агент стоит примерно 3,000 долларов в месяц. Для корпоративных команд, оценивающих, стоит ли развертывать инструменты агентного кодирования в масштабе, эти цифры предоставляют базу, которую ни одна страница маркетинга поставщика не предложит.

      Широкая картина

      Траектория OpenClaw, от личного эксперимента до самого звездного проекта на GitHub и до исследовательской платформы, спонсируемой OpenAI, отражает более широкий сдвиг в том, как создается программное обеспечение. Агенты ИИ-кодирования от DeepMind, OpenAI и Anthropic переходят от демонстраций концепции к производственному развертыванию, и вопрос больше не в том, будет ли ИИ писать значительные объемы кода, а в том, сколько это будет стоить и кто за это заплатит.

      Рост разработки с помощью ИИ, от индивидуальных помощников по кодированию до полностью автономных