La fattura per i token OpenAI ha raggiunto una cifra che fa girare la testa. Circa 1,2 milioni di euro bruciati in un singolo mese dal creatore di OpenClaw, un progetto che ha spinto al limite l’utilizzo delle API di OpenAI. Il conto ha coperto la bellezza di 603 miliardi di token distribuiti su 7,6 milioni di richieste, tutte generate da circa 100 istanze di Codex che lavoravano in parallelo come una piccola armata di agenti di coding.
Numeri del genere costringono a fermarsi un attimo e riflettere su cosa significhi davvero scalare l’uso dell’intelligenza artificiale a livello industriale. Parliamo di un singolo utente, un singolo progetto, che in trenta giorni ha consumato risorse computazionali per un importo che molte startup non vedono in un intero anno di budget tecnologico. Il volume di token elaborati è francamente impressionante: 603 miliardi non è un numero che si incontra spesso, nemmeno tra le aziende più aggressive nell’adozione di modelli linguistici.
OpenClaw: come si arriva a bruciare 603 miliardi di token
Il meccanismo dietro questa spesa colossale è relativamente semplice da capire, anche se la scala è tutt’altro che ordinaria. Il creatore di OpenClaw ha messo in campo circa 100 agenti di coding basati su Codex, il sistema di OpenAI pensato per generare e manipolare codice. Ogni singola istanza di Codex inviava richieste alle API in modo continuo, accumulando token su token senza sosta. Moltiplicando quel flusso per cento agenti attivi contemporaneamente, il contatore è esploso.
Le 7,6 milioni di richieste complessive danno un’idea del ritmo sostenuto: parliamo di una media che supera le 250.000 richieste al giorno. Ogni richiesta porta con sé un consumo di token sia in ingresso che in uscita, e quando il volume raggiunge queste proporzioni la bolletta delle API di OpenAI cresce in modo esponenziale. Non è difficile capire come si arrivi a cifre a sei zeri in così poco tempo.
Cosa racconta questa vicenda sul costo reale dell’IA
Il caso OpenClaw mette sotto i riflettori un tema che spesso resta in secondo piano nelle discussioni sull’intelligenza artificiale: il costo operativo reale. Tutti parlano delle potenzialità dei modelli, delle capacità generative, della velocità con cui possono scrivere codice o analizzare dati. Però quando si passa dalla teoria alla pratica su larga scala, i numeri diventano brutali. Un milione e duecentomila euro per un mese di utilizzo intensivo è il tipo di cifra che ridimensiona parecchi entusiasmi, soprattutto per chi immagina di poter far girare decine o centinaia di agenti autonomi senza preoccuparsi troppo del portafoglio.
Il dettaglio che colpisce di più è forse la densità dell’operazione. Non si trattava di un’azienda con migliaia di dipendenti che usavano le API in modo distribuito. Era un progetto singolo, con un obiettivo preciso, che ha semplicemente spinto l’acceleratore al massimo sugli agenti Codex. E il risultato è stato una fattura da capogiro che certamente OpenAI avrà incassato con un certo piacere.
Resta il fatto che 603 miliardi di token generati in trenta giorni rappresentano un record che pochi possono vantare, e che racconta meglio di qualsiasi analisi teorica quanto possa costare far lavorare l’intelligenza artificiale a pieno regime senza limiti di budget.