奥地利开发者、OpenClaw项目创始人Peter Steinberger近日在社交媒体公开了其团队使用OpenAI API的惊人账单：30天内消耗130.5万美元，处理6030亿代币，触发760万次API请求。这笔费用由OpenAI全额承担，全部通过约100个Codex实例生成，而运营这些实例的仅是一个三人技术团队。
作为今年2月加入OpenAI的资深开发者，Steinberger展示的账单显示，GPT-5.5模型占据主要使用量。在公布数据当日，其账户单日支出达19,985.84美元，对应处理20.6万次请求。这个开源项目构建的Codex代理集群具备高度自动化能力：可自主审查代码提交、扫描安全漏洞、合并重复的GitHub问题，甚至能直接编写修复代码。部分代理根据项目路线图主动创建拉取请求，另一些则持续监控性能基准，将回归问题实时推送至团队Discord频道。更引人注目的是，某些代理已具备参与技术会议的能力，能根据讨论内容直接生成功能实现代码。
这个被Steinberger称为"无预算限制压力测试实验室"的项目，近半年屡次引发行业震动。其开发的代理曾意外清空meta AI对齐总监的邮箱，还间接促使英伟达加速竞品研发。尽管造成诸多影响，项目团队始终强调其技术验证属性——通过极端场景测试AI辅助开发的边界。
关于天价账单的构成，Steinberger特别说明130万美元基于Codex的"快速模式"计费。该模式通过预分配计算资源实现极速响应，但信用额度消耗速度是标准模式的4倍以上。若关闭快速模式，实际API成本将骤降至约30万美元。即便如此调整后的费用仍具参考价值：相当于60个Codex Pro订阅套餐的年度费用总和，而每个订阅每月仅需200美元，却提供5000-6000美元的API等值额度。
OpenAI官方数据显示，普通开发者使用Codex的月成本在100-200美元区间，但Steinberger的极端案例暴露出实际计算成本与用户支付价格的巨大差异。这种差距在AI编码工具市场竞争中愈发明显：Codex、Claude Code和Cursor等平台为争夺开发者，普遍采用低于API费率的补贴策略。今年4月OpenAI将Codex改为代币计费模式后，虽然使成本结构更透明，却也导致高用量用户的费用波动加剧。行业观察人士指出，随着自动化开发工具的普及，如何平衡技术创新与商业可持续性将成为关键挑战。
