OpenAI тратит один миллион триста тысяч токенов на то, чтобы три человека выполнили работу ста

24.05.2026 Опубликовано | Переведено с испанского

Питер Штайнбергер, создатель OpenClaw и сотрудник OpenAI, раскрыл, что его проект потребил 1,3 миллиона долларов на токены API за один месяц. С использованием GPT-5.5 в качестве движка они обработали 603 миллиарда токенов в 7,6 миллионах запросов, причем все расходы покрыла OpenAI как инвестиции в исследования. Команда из трех человек управляет 100 агентами Codex, работающими параллельно.

Три человеческих силуэта стоят перед массивной голографической командной консолью, управляя сотней светящихся узлов агентов Codex, расположенных в параллельной сетке. Каждый узел пульсирует потоками данных и счетчиками токенов. Огромный счетчик токенов API показывает 603 миллиарда потребленных единиц. В центре парит ядро движка GPT-5.5, излучающее синюю энергию. Линии потоков запросов в реальном времени соединяют агентов с серверами обработки. На заднем плане — стойки серверов с мигающими светодиодами статуса. Драматическое кинематографическое освещение, фотореалистичная техническая визуализация, гладкие металлические поверхности, атмосфера высокотехнологичной диспетчерской, динамическое размытие в движении потоков данных, сверхдетальная инженерная эстетика.

100 агентов Codex автоматизируют проверку кода и обнаружение ошибок 🤖

Система развертывает около 100 агентов Codex, работающих параллельно, для таких задач, как проверка кода, обнаружение уязвимостей, дедупликация задач, автоматическое написание решений и мониторинг бенчмарков. Штайнбергер подробно рассказал, что такая архитектура позволяет проекту с открытым исходным кодом поддерживать темп работы гораздо более крупной команды. Запросы распределяются между специализированными агентами, которые работают без постоянного вмешательства человека, оптимизируя каждый этап разработки.

ИИ от OpenAI решает задачи, пока люди пьют кофе ☕

Пока команда людей отдыхает, 100 агентов Codex занимаются проверкой кода, обнаружением уязвимостей и даже написанием решений. Забавно, что счет на 1,3 миллиона оплачивает та же компания, которая продает токены. Похоже, стратегия заключается в том, чтобы тратить деньги на собственный API, демонстрируя его работоспособность, хотя ежемесячный бюджет некоторых независимых проектов меньше зарплаты стажера.