OpenClaw ha speso 1,3 milioni di dollari in token API di OpenAI in un solo mese: cosa significa?

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• Un team di tre persone ha speso 1,3 milioni di dollari in token OpenAI per alimentare oltre 100 agenti AI che sviluppano software autonomamente.
• OpenClaw è un progetto open source i cui agenti leggono pull request, correggono bug e propongono modifiche, ma consumano enormi quantità di API.
• Il caso evidenzia produttività aumentata e alti costi infrastrutturali, sollevando dubbi sulla sostenibilità economica dell'automazione AI nello sviluppo.

Un team di appena tre persone, cento agenti di intelligenza artificiale al lavoro e una spesa da capogiro: 1,3 milioni di dollari in un mese solo per usare le API di OpenAI. Il caso OpenClaw ha attirato l’attenzione non solo per la sua particolarità, ma per rappresentare un segnale concreto di quanto stia cambiando il modo di sviluppare software. Dietro quella cifra c’è un esperimento che racconta molto del presente e del futuro dell’AI.

• Il caso che ha sorpreso il mondo tech
• Cos’è OpenClaw
• Modello economico e investimenti
• Cosa significa per il futuro dell’AI

Il caso che ha sorpreso il mondo tech

A rendere pubblica la cifra è stato Peter Steinberger, sviluppatore noto per aver creato OpenClaw, e oggi parte del team di OpenAI.

In un post ha mostrato il consumo registrato dal suo account: oltre 603 miliardi di token utilizzati in trenta giorni, distribuiti su circa 7,6 milioni di richieste.

Numeri che, letti così, possono sembrare astratti. In realtà indicano una quantità enorme di elaborazioni eseguite dai modelli di intelligenza artificiale. Tradotto in termini pratici, significa che decine di sistemi automatici hanno lavorato ininterrottamente per generare codice, controllare errori, analizzare repository e proporre modifiche.

Il dato impressiona ancora di più se si considera che il progetto viene seguito da una squadra di sole tre persone. Una dimensione quasi artigianale, almeno sulla carta, che però si appoggia a una potenza computazionale degna di una grande azienda.

Cos’è OpenClaw

OpenClaw è un progetto open source che punta a creare agenti AI capaci di assistere nello sviluppo software in modo autonomo.

Non si tratta del classico assistente che suggerisce una riga di codice mentre si scrive, ma di un sistema molto più avanzato.

Gli agenti possono leggere pull request, controllare i commit, individuare vulnerabilità, correggere bug e persino proporre nuove funzionalità. In alcuni casi seguono la roadmap del progetto e aprono richieste di modifica senza intervento diretto umano.

È come avere una squadra virtuale di sviluppatori che lavora ventiquattro ore su ventiquattro. Il punto, però, è che questa “forza lavoro” consuma enormi quantità di token API OpenAI, e ogni token ha un costo.

Modello economico e investimenti

La notizia non è solo la spesa record. Il vero tema è capire cosa rivela sul modello economico dell’intelligenza artificiale.

Molti utenti conoscono ChatGPT o strumenti simili attraverso abbonamenti relativamente accessibili. Ma dietro questi servizi esiste un costo infrastrutturale molto più alto. Quando un progetto usa i modelli in maniera intensiva, soprattutto per attività automatizzate e continue, la spesa cresce rapidamente.

Nel caso di OpenClaw, Steinberger ha chiarito che gran parte del costo deriva dall’utilizzo della modalità “Fast Mode”, una configurazione che privilegia velocità e frequenza di esecuzione. Disattivandola, il costo sarebbe sceso a circa 300 mila dollari al mese. Una cifra più bassa, certo, ma ancora sufficiente a far riflettere.

Questo mette in luce una realtà spesso trascurata: molti servizi AI oggi vengono offerti a prezzi inferiori rispetto al loro costo effettivo, perché le aziende stanno investendo per conquistare utenti e quote di mercato.

Cosa significa per il futuro dell’AI

Il caso OpenClaw è interessante perché mette in luce due facce della stessa medaglia. Da una parte, dimostra che un piccolo team può moltiplicare la propria produttività grazie agli agenti AI. Tre persone sono in grado di coordinare cento assistenti automatici e ottenere risultati da startup molto più strutturate.

Dall’altra, fa emergere un problema semplice ma decisivo: questa corsa è davvero sostenibile? Il costo dell’intelligenza artificiale, soprattutto quando si parla di sviluppo software avanzato, resta elevatissimo.

In altre parole, il futuro sembra già qui: squadre ridotte, automatizzazione spinta e software scritto anche da macchine. Ma il conto, almeno per ora, è ancora salato.