Peter Steinberger, desarrollador austríaco detrás del proyecto open source OpenClaw y que se incorporó a OpenAI en febrero, publicó el viernes un screenshot de su dashboard de uso con USD 1.305.088,81 en consumo de la API de OpenAI durante los últimos 30 días. La factura cubrió 603.000 millones de tokens repartidos en 7,6 millones de requests, todos generados por aproximadamente 100 instancias de Codex que opera un equipo de tres personas. OpenAI, que es ahora su empleador, asume el costo.
El modelo con mayor uso en el dashboard fue GPT-5.5, fechado el 23 de abril de 2026. El mismo día del posteo, su cuenta registró USD 19.985,84 de gasto y 206.000 requests en 24 horas.
¿Qué hacen los 100 agentes Codex de OpenClaw?
La flota de agentes Codex de Steinberger revisa autónomamente pull requests, escanea commits buscando vulnerabilidades de seguridad, deduplica issues de GitHub y escribe parches. Algunos agentes abren PRs según el roadmap del proyecto, otros monitorean benchmarks de rendimiento y avisan regresiones al canal de Discord del equipo. Según The Decoder, ciertos agentes incluso participan en reuniones y generan PRs para features que surgen en la conversación.
OpenClaw ha tenido meses turbulentos a ojos del público: desde borrar la bandeja de entrada de la directora de AI Alignment de Meta hasta empujar a NVIDIA a desarrollar su propio competidor. Steinberger insiste en describir el proyecto como un laboratorio para estresar lo que parece el desarrollo asistido por IA cuando no hay restricciones de presupuesto.
¿Cuánto costaría sin el Fast Mode de Codex?
En un posteo de seguimiento, Steinberger aclaró que la cifra de USD 1,3 millones refleja la tarifa del modo Fast Mode de Codex, que consume créditos a una tasa significativamente más alta que la ejecución estándar. Apagar Fast Mode reduciría el costo bruto de la API a alrededor de USD 300.000, dijo. Aun así esa cifra es reveladora: una suscripción Codex Pro de USD 200 al mes entrega cerca de USD 5.000 a USD 6.000 en valor equivalente a la API por ciclo de facturación. Bajo esa cuenta, el uso de Steinberger en modo no rápido equivale a unas 60 suscripciones Codex Pro.
OpenAI estima que Codex cuesta entre USD 100 y USD 200 por desarrollador al mes en promedio, pero advierte alta varianza según el modelo elegido y la intensidad de automatización. El uso de Steinberger se ubica en el extremo de esa varianza, pero pone número a la brecha entre lo que pagan los desarrolladores y el costo real de cómputo subyacente.
¿Qué significa para el mercado de coding agents?
Las herramientas de coding con IA enfrentan creciente escrutinio sobre su economía de costos. Codex, Claude Code y Cursor compiten agresivamente por la adopción de desarrolladores y los tres subsidian la inferencia muy por debajo de las tarifas de API para captar y retener usuarios. OpenAI movió Codex a facturación por tokens en abril, una jugada que hizo esos subsidios más transparentes pero también más variables para usuarios intensivos.
Steinberger se mostró despreocupado por la cuenta (fácil cuando uno no paga) y describió el gasto como una investigación sobre cómo cambiaría el desarrollo de software si el costo de los tokens no fuera una restricción. Todo lo que su equipo construye, recalcó, sigue siendo open source.
Tabla rápida: el dashboard de OpenClaw en cifras
- Gasto bruto en 30 días: USD 1.305.088,81 (modo Fast Mode)
- Costo equivalente sin Fast Mode: USD 300.000
- Tokens consumidos: 603.000 millones
- Requests ejecutados: 7,6 millones
- Instancias de Codex en producción: ~100
- Equipo humano detrás: 3 personas
- Modelo dominante: GPT-5.5 (release del 23 de abril de 2026)
- Pico diario: USD 19.985,84 y 206.000 requests en 24 horas
Contexto LATAM
Para un equipo chileno o latinoamericano, ese nivel de gasto sería inviable sin subsidio: USD 1,3 millones equivalen a más de 1.180 millones de pesos chilenos al tipo de cambio actual, aproximadamente diez veces el sueldo bruto anual de un equipo senior de tres ingenieros de software. La conclusión práctica no es replicar 100 Codex corriendo en paralelo, sino que la frontera de productividad asistida por IA está hoy artificialmente acotada por economía, no por capacidad técnica. Cuando Codex, Claude Code y Cursor terminen su guerra de precios, los números reales de Steinberger se convertirán en la línea base para cualquier roadmap serio.
