一个月烧掉130万美元Token！龙虾之父自曝账单，OpenAI全包

导语：龙虾之父一个月烧掉130万美元Token，OpenAI买单，引发AI圈热议。

近日，AI圈知名开发者、被称为“龙虾之父”的 Peter Steinberger 自曝其项目一个月的 API token 消耗费用高达 130 万美元以上。这一惊人数字迅速引发热议，网友纷纷感叹“雇佣一支开发团队可能都比这便宜”。

数据显示，30 天内总 token 消耗量达到 6030 亿，API 请求量高达 760 万次。面对质疑，Steinberger 回应称：“关闭快速模式后，价格直接便宜了 70%，算下来也就一个员工的成本。”

还有人嘲讽他“一个月烧130万却什么都没交付”，Steinberger 立刻回击：“你这‘什么都没交付’的定义未免太特别了吧。”

巨额Token背后的自动化开发体系

Steinberger 透露，这些代码几乎全部由 Codex 生成，部分经过整理的 PR 由 Claude 完成。他正在探索一个核心问题：“如果 Token 不再重要，未来我们会如何构建软件？”

他的团队长期在云端运行约 100 个 Codex 实例，全面覆盖开发流程：

• 审查每一个 PR 和 issue，当 main 分支合入修复后，自动关闭关联的旧 issue；
• 在每次 commit 上运行 Codex 进行安全审查；
• 对 issue 进行去重和聚类，为最紧迫的问题发送报告；
• 通过 Agent 复现复杂环境，录制修复前后的对比视频并发布到 PR 中；
• 监控新 issue，自动创建符合产品愿景的 PR，并由另一个 Codex 审查；
• 扫描评论中的垃圾信息并封禁用户；
• 验证性能基准，将回归问题报告到 Discord；
• 监听会议，在讨论新功能时直接创建 PR。

此外，他们还构建了 clawpatch.ai，将项目拆分为功能单元，用于审查和发现 Bug；在安全方面也做了类似拆分，结合 Vercel 的 deepsec 和安全工具发现漏洞。

如此庞大的自动化体系，使得团队能以极简人数维持项目运转。而这一切的高昂 Token 费用，并非由 Steinberger 个人承担——他在回应中明确表示：“OpenAI 不会收取我的 token 费用。”

Tokenmaxxing：吞吐量竞赛还能持续多久？

近期 AI 圈热议的“Tokenmaxxing”现象，各大厂商如 Meta、亚马逊甚至公开内部 Token 使用排行榜，将消耗 Token 变为员工 KPI。Meta 排名第一的个人用户平均消耗 2810 亿 Token，对应数百万美元开销。而 Steinberger 一个月消耗 6030 亿 Token，堪称降维打击。

前特斯拉和 OpenAI 科学家 Karpathy 在播客中坦言感到使用 AI 的压力：“关键在于 token。你的 token 吞吐量是多少？”Token 逐渐成为衡量 AI 运转密度的新单位。一个团队若能拥有高 token 吞吐量、完善的任务拆分和验证闭环，就能以过去大型团队才能承担的工程密度推进项目。

OpenAI 总裁 Greg Brockman 也在推文中表示：“Token 正在迅速成为解决问题的通用输入。” 不过，Token 并非以量取胜。Steinberger 的案例表明，结合智能体自动化与良好项目管理模式，才是决胜关键。