Peter Steinberger, el fundador de OpenClaw y un nuevo ingeniero en OpenAI, publicó una captura de pantalla en X que muestra un cargo de $1.305.088,81 por el uso de la API de OpenAI durante un período de 30 días. El gasto se debió a la ejecución de aproximadamente 100 instancias de Codex de forma continua en su proyecto de código abierto, lo que generó 603 mil millones de tokens y 7,6 millones de solicitudes de API.
La canalización autónoma de OpenClaw hace más que generar fragmentos de código. El equipo de tres personas de Steinberger construyó una flota de agentes de IA que revisan solicitudes de incorporación, escanean los compromisos en busca de fallos de seguridad, deduplican problemas de GitHub, escriben soluciones y abren nuevas solicitudes de incorporación alineadas con la hoja de ruta del proyecto. Otros agentes monitorean el rendimiento de los benchmarks, marcan regresiones en Discord y incluso asisten a reuniones para generar solicitudes de incorporación de características de forma instantánea. El equipo también integra herramientas como Clawpatch.ai, Deepsec de Vercel y Codex Security para un análisis de errores y vulnerabilidades más profundo.
La cifra de $1,3 millones refleja el precio de la modalidad "Fast Mode" de Codex, que consume créditos a un ritmo mucho mayor que la ejecución estándar. Steinberger señaló que deshabilitar la modalidad Fast Mode reduciría el costo bruto a aproximadamente $300.000 por mes, una reducción del 70 por ciento. Incluso a ese nivel más bajo, la operación costaría aproximadamente $3,6 millones anuales, lo que subraya cómo los modos de ejecución y los niveles de precios pueden inflar drásticamente el gasto informado.
OpenAI ha acordado cubrir la factura, tratándola como una inversión en investigación para comprender el desarrollo de software cuando la economía de tokens no es un factor limitante. Steinberger, quien se unió a OpenAI en febrero de 2026, dijo que el trabajo es de código abierto e interoperable con modelos tanto propietarios como de código abierto. Describió el retorno de la inversión como "bastante alto", dado que la salida beneficia a la comunidad de desarrolladores en general.
El pasado de Steinberger agrega peso al experimento. Fundó PSPDFKit en 2011, convirtiendo el marco de renderizado de PDF en un producto utilizado en más de mil millones de dispositivos y recaudando $116 millones de Insight Partners después de una década de crecimiento autofinanciado. Después de dejar PSPDFKit, lanzó OpenClaw, que rápidamente se convirtió en el proyecto de código abierto de más rápido crecimiento en GitHub, superando a React, Vue.js y TensorFlow en número de estrellas.
La factura llega en un momento en que la industria del software está luchando con la economía del desarrollo impulsado por IA. OpenAI recientemente abrió las suscripciones de ChatGPT para los 3,2 millones de usuarios de OpenClaw a $23 por mes, mientras que Anthropic ha prohibido a sus suscriptores de Claude Pro y Max utilizar marcos de agentes de terceros, citando costos de computación insostenibles bajo precios planos. El recibo de Steinberger hace que la brecha entre los modelos de suscripción y la gran demanda de cómputo de los agentes autónomos sea visible de manera llamativa.
A $1,3 millones por 100 agentes, el costo por agente supera los $13.000 por mes, muy por encima de lo que cubre cualquier plan de suscripción actual. Incluso el escenario optimizado de $300.000 se traduce en aproximadamente $3.000 por agente cada mes. Para las empresas que evalúan herramientas de codificación agente, estos números proporcionan una línea de base concreta que la comercialización de los proveedores rara vez revela.
La tendencia más amplia apunta a un cambio en la forma en que se construye el software. Los agentes de codificación de IA de OpenAI, DeepMind, Anthropic y otros están pasando de demostraciones de concepto a implementaciones de grado de producción. La pregunta ya no es si la IA escribirá código, sino cuánto costará y quién pagará la factura. El experimento de Steinberger, tres humanos supervisando una flota de 100 agentes, representa una versión extrema de lo que muchas empresas pueden intentar a una escala menor en el próximo año.
Si el futuro del desarrollo de IA autónomo resulta asequible depende de tres factores: el ritmo al que disminuyen los costos de inferencia de los modelos, la eficiencia de los marcos de orquestación en la gestión del uso de tokens y la capacidad de abordar los desafíos de seguridad y calidad que surgen del código generado rápidamente por IA. La factura de $1,3 millones es menos una advertencia que un recibo del futuro, que muestra la realidad financiera cuando las herramientas de IA operan sin restricciones de presupuesto.
Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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