月耗890万元！OpenClaw之父晒AI账单引全网热议：30天调用6030亿Token、760万次API请求

整理 | 苏宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

3 人团队，在 30 天内消耗 130.5 万美元，约合人民币 890 万元，调用 6030 亿个 Token，发起 760 万次 API 请求，支撑约 100 个 AI 编程代理全天候运转。

近日，OpenClaw 项目创始人 Peter Steinberger 最新公开了一张令人瞠目结舌的 OpenAI API 使用账单，引起不少开发者的关注。

这笔由 OpenAI 全额买单的巨额开销，不仅刷新了 AI 开发领域的成本纪录，更揭开了无预算约束下，AI 辅助软件开发的真实模样。

130 万美元账单中的细节

或许，Peter Steinberger 原本只是想展示一下自己开发的菜单栏工具 CodexBar，让 AI API 的费用统计看起来更直观、更友好。这是一个用于追踪 OpenAI、Claude、Cursor 等 AI 服务 API 调用与费用的仪表盘应用。

但没想到，真正引发外界震动的，反而是他公开分享的那张 API 使用面板截图本身：其中随手展示出的每一组调用数据、Token 消耗和费用规模，都在无意间撕开了 AI 编程热潮背后的另一面。如今的 AI 开发，尤其是高频 Agent、代码生成与自动化工作流场景，其真实成本可能远比行业此前想象得更高。

从核心数据来看，30 天总花费 130.5 万美元，约合人民币 890 万元，覆盖6030 亿 Token、760 万次 API 请求，所有算力消耗均来自为开源项目 OpenClaw 服务的约 100 个 Codex 实例，而运维这一庞大 AI 开发集群的，仅为一支 3 人小团队。

截图发布当日，该账号单日花费就达到 19985.84 美元，API 请求量 20.6 万次，日均消耗规模堪比中小型 AI 创业公司的月度成本。

值得注意的是，账单中调用频次最高的模型为GPT-5.5-2026-04-23版本。

那么，130 万美元是什么概念？

有外媒评价称，换句话说，130 万美元一个月，已经相当于一支旧金山资深工程师团队一整年的薪资成本了——而这些钱花的既不是工资、基础设施，也不是股权激励，而仅仅只是 Token 消耗。

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100 个“AI 程序员”都在做些什么？

耗费如此大的背后，所有请求均由大约 100 个 Codex 代理在工作。

据悉，据公开信息显示，Peter Steinberger 部署的 Codex 代理集群在云端全天候运行，覆盖了软件开发的多个环节，譬如：

• 自主审查代码拉取请求（PR）；

• 扫描代码提交记录，识别安全漏洞，自动生成修复补丁；

• 对 GitHub 平台的 Issue 进行去重处理；

• 一些 Agent 也会根据项目整体路线图，主动发起功能 PR 提交；

• 部分 Agent 会实时监控性能基准测试，发现性能退化后第一时间在 Discord 服务器告警；

此外，据外媒 The Decoder 报道，部分高级 Agent 甚至可参与项目会议，基于会议讨论内容自动生成对应功能的 PR。

传统开发模式中，上述任务需要数十人规模的开发、测试、运维团队协同完成，周期以周、月为单位。而在 OpenClaw 的模式下，3 名人类开发者仅需把控项目方向，100 个 AI 代理 7×24 小时不间断工作，将开发效率提升数十倍。

值不值得？

效率无疑是提升的，但是耗费如此大的成本，是否值得？

随着 Peter Steinberger 的这张截图在 X 上传开后，网友的反应也相当激烈。

一位名叫 Jonathan 的用户评论道：

“兄弟，你最好展示点值 100 万美元工程师团队都做不出来的东西。不然，这可能会成为前沿 AI 实验室泡沫开始破裂的宣传素材。而且现在这还是补贴后的价格，真离谱。如果按真实成本算，费用只会更高。”

这个观点其实相当尖锐。

如今 AI API 的定价，很大程度上仍建立在各家模型厂商的“补贴”之上。为了抢用户、抢市场份额，这些 AI 实验室本身也在以惊人的速度烧钱。换句话说，这 6030 亿 Token 背后真实的算力成本，远比账面数字还要高得多。

而 Peter Steinberger 的回应，也并不是很多人预想中的“我们做出了什么颠覆性产品”。

他只是补充道，130 万美元的高额费用，是基于 Codex 快速模式（Fast Mode） 计费的结果，该模式下 Token 消耗速率远高于标准执行模式。若关闭快速模式，原始 API 成本可直接降低 70%。

对此，也有人算了一笔账：成本降幅 70% 之后依然需要 30 万美元，这样的月开销远超普通开发者的薪资水平。按 OpenAI 官方数据，Codex Pro 订阅每月 200 美元，每周期仅提供 5000-6000 美元 API 等效价值，30 万美元非快速模式开销，相当于约 60 个 Codex Pro 订阅的总价值。

OpenAI 官方数据显示，Codex 的平均成本为每位开发者每月 100-200 美元，而 Peter Steinberger 团队的用量处于该区间的极端上限，这组数据直观揭示了开发者付费与底层算力真实成本之间的巨大鸿沟。

“如果 Token 成本不是问题，软件开发会变成什么样？”

整体而言，Peter Steinberger 这张截图之所以引发热议，真正令人震惊的，其实不只是“130 万美元月账单”这个数字本身。

更值得关注的是，它无意间暴露了当下 AI 行业一个越来越明显的趋势：AI 支出的增长速度，正在快于行业衡量其真实价值的速度。

正如前谷歌 CEO Eric Schmidt 所说，AI 真正的限制因素不是能源，而是资金。而如今整个 AI API 市场，本质上仍建立在巨额补贴之上：模型厂商主动承担短期亏损，以远低于真实算力成本的价格换取用户增长、生态入口和市场份额。

某种程度上，Steinberger 这次惊人的 API 开销，同样也是建立在这样的背景之下——这笔费用最终由 OpenAI 承担，而他的目的，则是想探索另一件事：

“如果 Token 成本不是问题，软件开发会变成什么样？”

时下当越来越多开发者开始围绕 AI 重构软件开发流程时，行业也开始重新面对一个现实问题——如今这些看似“无限”的 AI 能力，究竟是已经形成了可持续的商业模式，还是仍建立在补贴与资本投入之上的阶段性繁荣。

对此，你怎么看？

参考：

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

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

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