Publicado el 22/05/2026 | Autor: 3dpoder

OpenAI gasta 1,3 millones en tokens para que tres personas hagan trabajo de cien

Peter Steinberger, creador de OpenClaw y empleado de OpenAI, ha revelado que su proyecto consumió 1,3 millones de dólares en tokens de la API en un solo mes. Con GPT-5.5 como motor, procesaron 603 mil millones de tokens en 7,6 millones de solicitudes, todo cubierto por OpenAI como inversión en investigación. Un equipo de tres personas orquesta 100 agentes Codex en paralelo.

Three human silhouettes standing before a massive holographic command console, orchestrating one hundred glowing Codex agent nodes arranged in parallel grid formation, each node pulsing with data streams and token counters, a vast API token meter displaying 603 billion consumed units, floating GPT-5.5 engine core radiating blue energy at center, real-time request flow lines connecting agents to processing servers, server racks stacked in deep background with blinking status LEDs, dramatic cinematic lighting, photorealistic technical visualization, sleek metallic surfaces, high-tech control room atmosphere, dynamic motion blur on data streams, ultra-detailed engineering aesthetic.

100 agentes Codex automatizan revisión de código y detección de bugs 🤖

El sistema despliega unos 100 agentes Codex en paralelo para tareas como revisión de código, detección de vulnerabilidades, deduplicación de issues, escritura automática de soluciones y monitoreo de benchmarks. Steinberger detalló que esta arquitectura permite que un proyecto de código abierto mantenga la cadencia de un equipo mucho mayor. Las solicitudes se distribuyen entre agentes especializados que trabajan sin intervención humana constante, optimizando cada fase del desarrollo.

La IA de OpenAI resuelve issues mientras los humanos toman café ☕

Mientras el equipo humano se toma un descanso, los 100 agentes Codex se encargan de revisar código, detectar vulnerabilidades y hasta escribir soluciones. Lo curioso es que la factura de 1,3 millones la paga la misma empresa que vende los tokens. Parece que la estrategia es gastar dinero en su propia API para demostrar que funciona, aunque el presupuesto mensual de algunos proyectos indie sea menor que el sueldo de un becario.