オープンAIが三人で百人分の仕事をするために百三十万トークンを消費

OpenClawの開発者でありOpenAIの従業員でもあるPeter Steinberger氏は、自身のプロジェクトが1ヶ月でAPIトークンに130万ドルを消費したことを明らかにしました。GPT-5.5をエンジンとして、760万件のリクエストで6030億トークンを処理し、その全額をOpenAIが研究投資として負担しました。3人のチームが100のCodexエージェントを並列で統括しています。

巨大なホログラフィックコマンドコンソールの前に立つ3人の人間のシルエット。並列グリッド状に配置された100個の光るCodexエージェントノードを統括しており、各ノードはデータストリームとトークンカウンターで脈動している。6030億消費ユニットを表示する巨大なAPIトークンメーター。中央で青色のエネルギーを放射する浮遊するGPT-5.5エンジンコア。エージェントと処理サーバーを結ぶリアルタイムのリクエストフローライン。奥に積み重なり、点滅するステータスLEDを備えたサーバーラック。劇的なシネマティック照明、フォトリアリスティックな技術的ビジュアライゼーション、洗練された金属表面、ハイテク制御室の雰囲気、データストリームのダイナミックモーションブラー、超詳細なエンジニアリング美学。

100のCodexエージェントがコードレビューとバグ検出を自動化 🤖

このシステムは、コードレビュー、脆弱性検出、課題の重複排除、自動ソリューション作成、ベンチマーク監視などのタスクのために、約100のCodexエージェントを並列で展開します。Steinberger氏は、このアーキテクチャにより、オープンソースプロジェクトがはるかに大規模なチームのペースを維持できると詳しく説明しました。リクエストは、人間の絶え間ない介入なしに動作する専門エージェント間で分散され、開発の各フェーズを最適化します。

OpenAIのAIが人間がコーヒーを飲んでいる間に課題を解決 ☕

人間のチームが休憩している間、100のCodexエージェントがコードレビュー、脆弱性の検出、さらにはソリューションの作成まで担当します。興味深いことに、130万ドルの請求書を支払っているのは、トークンを販売している同じ会社です。戦略は、自社のAPIにお金を費やしてその機能を実証することにあるようですが、一部のインディープロジェクトの月間予算はインターンの給与よりも低いのです。