龙虾之父月烧940万元的token！要不是入职OpenAI还真用不起

一句话看懂：被称为“龙虾之父”的资深开发者Peter Steinberger公开其过去30天调用OpenAI API的总费用高达130万美元（约940万元人民币），消耗6030亿token、发起760万次请求。这笔高昂成本全部由OpenAI承担，因为他已入职该公司并专职开发开源项目OpenClaw。事件折射出AI Agent规模化部署的真实成本和人力资源管理模式的剧烈变革。

事件核心：发生了什么

5月17日，Peter Steinberger在社交媒体上晒出一张CodexBar后台截图，显示他在过去30天里使用了GPT-5.5等模型，总计消耗6030亿token、发起760万次API请求，对应账单为130.5万美元。他强调这些调用主要用于开发开源项目OpenClaw，团队仅有3名人全职员工，却在云端同时运行约100个Codex Agent。这些AI Agent各自承担代码审查、安全扫描、重复Issue检测、补丁编写、基准测试监控甚至会议监听和自动创建PR等工作，并互相审查、监督和补漏。Steinberger坦承，调用如此激进是因为开启了“快速模式”；如果关闭该模式，成本可降低70%，约40万美元/月——但仍远高于一名高级工程师的年薪（旧金山地区约几十万美元）。值得注意的是，部分复杂修正PR实际由Claude模型完成。

为什么重要

这一案例首次让外界直观看到AI Agent在真实开发环境中持续、大规模协同运行的算力成本。Steinberger以OpenAI内部员工的补贴价格进行调用，普通开发者或企业若按实际成本复制类似模式，月费将轻易突破数百万甚至千万人民币。更重要的是，他选择的不是“单一超级Agent”，而是大量小型Agent分工协作，这种“多Agent群体协作”架构正成为行业热门方向，直接挑战传统的人类工程师主导的开发流程。同时，OpenAI CEO Sam Altman此前已公开表示未来将是一个“极其多Agent”的世界，Steinberger的实际操作正向外界展示该愿景的可行性及代价。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者和软件企业而言，这意味着人力资源配置模型可能发生根本性转变：用100个AI Agent替代大量重复的工程劳动，成本甚至低于雇佣同等数量的人类工程师（尤其在旧金山等高价地区）。但前提是企业需具备足够的API预算或找到类似补贴。普通创作者和中小团队短期内难以承担如此高昂的token消耗，未来可能催生更廉价的本地化或开源替代方案。此外，Agent长时间在线运行面临上下文臃肿、记忆冗余、Agent间干扰等技术挑战，Steinberger目前的稳定运行证明了可行性，但也暗示解决这些问题需要足够的推理资源和调度技巧。

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值得关注的后续

第一，OpenClaw项目是否向社区开源并与主流模型兼容，将直接影响开发者能否低成本复制这一模式。第二，OpenAI是否会推出面向更大规模Agent部署的优惠套餐或计费方案，以吸引企业客户。第三，其他AI实验室（如Anthropic、Google DeepMind）是否会跟进展示类似的多Agent协作案例，形成竞争。第四，Steinberger透露正在筹备多个创业项目，这些项目若延续“100 Agent并行”思路，可能进一步验证该架构的商业化潜力。

来源：量子位 · 每日最新

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