15 мая 2026 года австрийский разработчик Peter Steinberger — создатель открытого проекта OpenClaw и с февраля 2026-го сотрудник OpenAI — выложил в X (бывшем Twitter) скриншот своей панели управления API. На счётчике стояло $1 305 088,81 расходов за 30 дней, 603 миллиарда токенов и 7,6 миллиона запросов. Весь этот трафик сгенерировали примерно 100 экземпляров Codex, которыми управляет команда всего из трёх человек. Платит за всё это работодатель Steinberger — то есть сама OpenAI.

Источник изображения — Getty Images

Что показывает квитанция

Цифры в дашборде получились настолько крупные, что профильные издания (Tom's Hardware, The Decoder, The Next Web, PC Gamer) опубликовали материалы с почти одинаковыми заголовками: «$1,3 миллиона за месяц на токенах». Распакуем счёт построчно:

  • 30 дней: $1 305 088,81, 603 млрд токенов, 7,6 млн запросов.
  • Лучшая модель по тратам: gpt-5.5-2026-04-23 — та самая GPT-5.5 от 23 апреля 2026 года.
  • Один день (15 мая, день поста): $19 985,84 расходов, около 19 миллиардов токенов и 206 000 запросов.
  • Команда: три человека.
  • Кто платит: OpenAI.

Сам Steinberger подчеркнул, что скриншот сделан не из админки OpenAI, а из его собственного приложения CodexBar — это утилита для строки меню macOS, которая сводит расходы и токены сразу по нескольким провайдерам: Codex, Claude, Cursor, Gemini, Copilot. Когда-то у программистов в верхней панели висели «процессор / память / батарея», теперь, как иронизирует Steinberger, к этому списку добавились токены.

Чем занимаются 100 агентов

Сразу оговоримся: $1,3 млн ушли не на «болтовню с ChatGPT» и не на бесконечные эксперименты с промптами. У команды OpenClaw выстроен полноценный автономный конвейер разработки, в котором AI-агенты выполняют большую часть рутинной инженерной работы:

  • Ревью pull request'ов. Каждый PR на GitHub просматривается Codex автоматически: ищутся ошибки, нарушения стиля, потенциальные регрессии.
  • Сканирование коммитов на уязвимости. Codex прогоняется по каждому коммиту, потому что человек такие вещи легко пропускает.
  • Дедупликация issues. Бот @clawsweeper находит дубли в трекере и закрывает их с точными ссылками на основной баг.
  • Автоматическое закрытие старых issues. Как только фикс вмерживается в master, агент возвращается к застрявшим по полгода тикетам и закрывает соответствующие.
  • Открытие PR по дорожной карте. Часть агентов читает общее видение проекта и сама создаёт PR'ы под нужные фичи.
  • Мониторинг бенчмарков. Другие агенты следят за производительностью и докладывают о просадках в Discord команды.
  • Воспроизведение багов. Отдельные агенты поднимают временные машины через crabbox.sh, логинятся в Telegram и другие платформы, записывают видео и сценарии шагов.
  • Подслушивание встреч. По данным The Decoder, некоторые агенты присутствуют на созвонах и сразу же оформляют PR на основе того, о чём шла речь.

Дополнительно команда использует Clawpatch.ai, Vercel Deepsec и Codex Security — отдельные сервисы для глубинного анализа уязвимостей.

«Fast Mode»: как $1,3 млн превращаются в $300 тыс.

Самая интересная деталь всплыла в ответном посте Steinberger: цифра в $1,3 млн отражает работу Codex в режиме Fast Mode, который расходует кредиты гораздо быстрее обычного. Если просто выключить «быстрый режим», тот же объём работы обойдётся примерно в $300 000 в месяц — на 70 % дешевле.

Чтобы перевести это в понятные подписки: одна подписка Codex Pro за $200/мес. даёт примерно $5 000–$6 000 «эквивалента API» за расчётный период. Получается простая арифметика:

  • В режиме Fast Mode траты команды эквивалентны примерно 260 подпискам Codex Pro.
  • В обычном режиме те же $300 тыс. соответствуют примерно 60 подпискам Codex Pro — то есть фактически «одному разработчику», как иронично выразился сам Steinberger.
  • Средний разработчик, по оценке OpenAI, тратит на Codex $100–$200 в месяц. Кейс Steinberger лежит на крайнем правом конце этой шкалы.

Как такие траты вообще возможны экономически

$1,3 млн в месяц на токены поднимают неудобный вопрос: а сколько вся эта работа стоит без субсидий? Ответ — ощутимо больше. Все три главных AI-инструмента для разработчиков — Codex (OpenAI), Claude Code (Anthropic) и Cursor — сейчас откровенно продают инференс ниже себестоимости, чтобы привлечь и удержать пользователей. Чем дальше, тем заметнее этот разрыв:

  • OpenAI в апреле 2026 года перевела Codex на потокен-биллинг. Это сделало субсидии прозрачнее, но и счета — куда более «прыгучими» для активных пользователей.
  • Anthropic пошла другим путём: заблокировала подписчиков Claude Pro и Max от использования OpenClaw и других сторонних агентных каркасов. Логика простая — поток в тысячи API-запросов в день экономически нежизнеспособен на плоской подписке за $20–$200.
  • OpenAI на этом фоне открыла для 3,2 миллиона пользователей OpenClaw доступ к Codex-эндпоинту через подписку ChatGPT за $23 в месяц. Это, по сути, маркетинговый ход в гонке за разработчиков — и одновременно растущая нагрузка на собственные мощности.

То есть кейс Steinberger полезен именно как редкая возможность увидеть «честные» цифры. Маркетинг AI-инструментов обычно прячет реальные объёмы вычислений за словами «безлимитный план» — а здесь дашборд показал, что 30 дней автономной работы 100 агентов стоят больше миллиона долларов даже с учётом скидок для своих.

Реакция: «начало пузыря» или «уже стоит дешевле инженера»

Под постом Steinberger в X быстро собралась критическая ветка. Самый цитируемый ответ — пользователя Jonathan: «Друг, тебе бы лучше показать что-то, что обычные инженеры за миллион долларов сделать не смогли, иначе это начало рекламного пузыря фронтирных лабораторий». Подняли и более общий вопрос: AI-API сейчас субсидируется самими лабораториями, которые сжигают капитал ради захвата рынка, и реальная себестоимость 603 млрд токенов была бы заметно выше.

Сам Steinberger контраргументирует так: при отключённом Fast Mode траты упали бы до «уровня одного инженера в Сан-Франциско», а команда из трёх человек при этом выполняет работу полноценного инженерного отдела. ROI он оценил коротко: «я бы сказал — довольно высокий». К этому добавляется политический козырь: всё, что строит команда OpenClaw, остаётся open-source и совместимо как с проприетарными моделями, так и с открытыми весами.

Контекст OpenClaw

Сам проект OpenClaw — открытый каркас для агентной разработки. В последние месяцы он был в центре нескольких громких историй:

  • Один из агентов очистил почтовый ящик директора по AI alignment в Meta — инцидент, который обсуждали почти все профильные СМИ.
  • Nvidia анонсировала собственного конкурента OpenClaw, что лишь подтвердило значимость проекта.
  • Steinberger в феврале 2026 года присоединился к OpenAI и одновременно объявил, что OpenClaw переезжает в независимый фонд: «Я хочу изменить мир, а не строить большую компанию. Сотрудничество с OpenAI — самый быстрый способ донести это до всех».

Что из этого следует

Steinberger сам формулирует цель эксперимента предельно конкретно: «я исследую, как изменится разработка ПО, если затраты на токены перестанут быть ограничением». Технологически это работает уже сейчас — три человека + 100 агентов действительно делают объём работы, сравнимый с полноценной командой. Финансово — пока нет: те же 603 миллиарда токенов в чужом продакшене без зарплаты в OpenAI обернулись бы либо банкротством, либо мгновенным переключением в обычный режим.

Самая показательная цифра во всей истории — не $1,3 миллиона и даже не 100 агентов. Это сравнение Fast Mode и обычного режима: один и тот же объём работы может стоить $1 300 000 или $300 000 в зависимости от одной галочки в настройках. Когда такие «галочки» в API-биллинге дают четырёхкратную разницу, разговоры про экономическую устойчивость AI-инструментов для разработчиков становятся явно не риторическими.