そうです、お見逃しなく！ロブスターの父、ピーター・スタインバーガーが1ヶ月で使ったAPIトークンの費用はなんと130万ドル超。ご覧の通り、30日間の総トークン消費量は6030億、リクエスト数は760万です。ネットユーザーは驚き、「開発チームを雇う方が安いかもしれない」と叫んだ。別のネットユーザーは追及し、「兄弟、真の実力を見せてくれ。百万ドル年収のエンジニアでもできないようなものを作れないなら、この広告は最先端の研究所のバブル崩壊の兆候になるだろう。それに、この価格は補助されたものだ。実コストで計算すれば、もっと高くつくはずだ」と指摘した。スタインバーガーは返信し、「高速モードをオフにしたら、価格が70％も安くなった。だから、計算すると一人の従業員のコストくらいだ」と述べた。さらに、ある人は皮肉を込めて、「1ヶ月130万ドル？結局何も納品してないじゃないか。史上最低のマーケティング天才だ」と嘲笑した。スタインバーガーも反論し、「いや、兄弟、君の『何も納品していない』の定義はちょっと特殊すぎるんじゃないか」と返した。スタインバーガーはまた、「これらのコードはすべてCodexで書いたものだ。乱雑だった部分や、その後整理したプルリクエストはおそらくClaudeが書いたものだ」と述べた。高額なトークン費用を自曝し、議論を呼んだ後、スタインバーガーはすぐに反応し、「今、私はこういう質問に答えようとしている」と語った。「もしトークンが重要でなくなる未来、私たちはどうやってソフトウェアを構築するのか？」私たちは長期にわたり、クラウド上で約100のCodexを運用し、各PRやissueをレビューしている。メインブランチに修正がマージされると、@clawsweeperは最終的に6ヶ月前に放置された古いissueを見つけ出し、正確に引用して閉じる。私たちは各コミットごとにCodexを動かし、安全性の問題をレビューする。これらの問題は見落としやすいためだ。また、Codexを使ってissueの重複やクラスタリングを行い、最も緊急性の高い問題のレポートを送る。複雑な環境を再現できるエージェントもあり、一時的なcrabbox.shマシンを起動し、Telegramなどのプラットフォームにログイン、動画を録画し、PRに修正前後の比較を掲載する。さらに、Codexは新しいissueを監視し、既に明示された製品ビジョンに合致すれば自動的にPRを作成し、別のCodexがそのPRをレビューする。また、コメント内のスパムを監視し、関連ユーザーをブロックするCodexも運用している。パフォーマンス基準を検証するためのCodexインスタンスも動かし、リグレッション問題をDiscordに報告。会議を監視し、自動的に作業を開始するエージェントもあり、例えば新機能について議論している最中にPRを作成する。すべてのプロジェクトを機能単位に分割したclatch.aiも構築し、レビューやバグ、リグレッションの検出に役立てている。安全面では、VercelのdeepsecやCodex Securityと連携し、リグレッションや脆弱性も発見している。これらの自動化により、非常に少人数のチームでこのプロジェクトを運営できている。問題は、こんな高コストを誰が負担しているのか？明らかに彼自身ではない。「OpenAIは私のトークン費用を取らない」と。---Tokenmaxxing：このスループット競争はどれくらい続くのか--------------------------これが直接、勝負を終わらせた。最近、AI界隈で話題のTokenmaxxing。MetaやAmazonをはじめとする大手企業、さらには上場企業の内部トークン使用ランキングまで公開され、AIツールの利用とトークン消費が社員の毎日のKPIになっている。当時、Metaの個人ユーザーの平均消費は2810億トークンで、モデルごとの価格設定により、数百万ドルのコストがかかっている可能性がある。一方、ロブスターの父、ピーター・スタインバーガーは1ヶ月で6030億トークンを消費し、まさに次元を超えた攻撃だ。元TeslaやOpenAIの科学者、カルパティ氏はポッドキャストで、「最大のプレッシャーはトークンにある」と告白。「トークンの量はどれくらいか？どれだけのトークンを動かせるか？」と。トークンは次第に新たな生産資源となり、AIの稼働密度を測る単位にさえなっている。十分なトークンスループットと、優れたタスク分割と信頼できる検証ループを持つチームなら、かつての大規模チームだけが担えたエンジニアリング密度を実現できる。ちょうど今、OpenAIの総裁グレッグ・ブロックマンはツイートで、「トークンは急速に問題解決のための汎用入力になりつつある」と述べた。しかし、私たちはトークンが量で勝負するものではないと信じている。ロブスターの父が構築したインテリジェントエージェントの自動化開発フローのように、良いプロジェクト管理モデルこそが勝利の鍵だ。本文出典：機械の心リスク提示および免責事項市場にはリスクが伴い、投資は慎重に。この記事は個人投資の助言を意図したものではなく、特定の投資目標や財務状況、ニーズを考慮していない。読者は本文の意見や見解、結論が自身の状況に適合するかどうかを判断し、投資は自己責任で行うこと。
一ヶ月で狂ったように130万ドルを消費！ロブスターの父、自らトークンの請求書を暴露、費用はOpenAIが全て負担
そうです、お見逃しなく！
ロブスターの父、ピーター・スタインバーガーが1ヶ月で使ったAPIトークンの費用はなんと130万ドル超。
ご覧の通り、30日間の総トークン消費量は6030億、リクエスト数は760万です。
ネットユーザーは驚き、「開発チームを雇う方が安いかもしれない」と叫んだ。
別のネットユーザーは追及し、「兄弟、真の実力を見せてくれ。百万ドル年収のエンジニアでもできないようなものを作れないなら、この広告は最先端の研究所のバブル崩壊の兆候になるだろう。それに、この価格は補助されたものだ。実コストで計算すれば、もっと高くつくはずだ」と指摘した。
スタインバーガーは返信し、「高速モードをオフにしたら、価格が70％も安くなった。だから、計算すると一人の従業員のコストくらいだ」と述べた。
さらに、ある人は皮肉を込めて、「1ヶ月130万ドル？結局何も納品してないじゃないか。史上最低のマーケティング天才だ」と嘲笑した。
スタインバーガーも反論し、「いや、兄弟、君の『何も納品していない』の定義はちょっと特殊すぎるんじゃないか」と返した。
スタインバーガーはまた、「これらのコードはすべてCodexで書いたものだ。乱雑だった部分や、その後整理したプルリクエストはおそらくClaudeが書いたものだ」と述べた。
高額なトークン費用を自曝し、議論を呼んだ後、スタインバーガーはすぐに反応し、「今、私はこういう質問に答えようとしている」と語った。
「もしトークンが重要でなくなる未来、私たちはどうやってソフトウェアを構築するのか？」
私たちは長期にわたり、クラウド上で約100のCodexを運用し、各PRやissueをレビューしている。メインブランチに修正がマージされると、@clawsweeperは最終的に6ヶ月前に放置された古いissueを見つけ出し、正確に引用して閉じる。
私たちは各コミットごとにCodexを動かし、安全性の問題をレビューする。これらの問題は見落としやすいためだ。
また、Codexを使ってissueの重複やクラスタリングを行い、最も緊急性の高い問題のレポートを送る。
複雑な環境を再現できるエージェントもあり、一時的なcrabbox.shマシンを起動し、Telegramなどのプラットフォームにログイン、動画を録画し、PRに修正前後の比較を掲載する。
さらに、Codexは新しいissueを監視し、既に明示された製品ビジョンに合致すれば自動的にPRを作成し、別のCodexがそのPRをレビューする。
また、コメント内のスパムを監視し、関連ユーザーをブロックするCodexも運用している。
パフォーマンス基準を検証するためのCodexインスタンスも動かし、リグレッション問題をDiscordに報告。
会議を監視し、自動的に作業を開始するエージェントもあり、例えば新機能について議論している最中にPRを作成する。
すべてのプロジェクトを機能単位に分割したclatch.aiも構築し、レビューやバグ、リグレッションの検出に役立てている。
安全面では、VercelのdeepsecやCodex Securityと連携し、リグレッションや脆弱性も発見している。
これらの自動化により、非常に少人数のチームでこのプロジェクトを運営できている。
問題は、こんな高コストを誰が負担しているのか？明らかに彼自身ではない。
「OpenAIは私のトークン費用を取らない」と。
Tokenmaxxing：このスループット競争はどれくらい続くのか
これが直接、勝負を終わらせた。
最近、AI界隈で話題のTokenmaxxing。MetaやAmazonをはじめとする大手企業、さらには上場企業の内部トークン使用ランキングまで公開され、AIツールの利用とトークン消費が社員の毎日のKPIになっている。
当時、Metaの個人ユーザーの平均消費は2810億トークンで、モデルごとの価格設定により、数百万ドルのコストがかかっている可能性がある。一方、ロブスターの父、ピーター・スタインバーガーは1ヶ月で6030億トークンを消費し、まさに次元を超えた攻撃だ。
元TeslaやOpenAIの科学者、カルパティ氏はポッドキャストで、「最大のプレッシャーはトークンにある」と告白。「トークンの量はどれくらいか？どれだけのトークンを動かせるか？」と。
トークンは次第に新たな生産資源となり、AIの稼働密度を測る単位にさえなっている。十分なトークンスループットと、優れたタスク分割と信頼できる検証ループを持つチームなら、かつての大規模チームだけが担えたエンジニアリング密度を実現できる。
ちょうど今、OpenAIの総裁グレッグ・ブロックマンはツイートで、「トークンは急速に問題解決のための汎用入力になりつつある」と述べた。
しかし、私たちはトークンが量で勝負するものではないと信じている。ロブスターの父が構築したインテリジェントエージェントの自動化開発フローのように、良いプロジェクト管理モデルこそが勝利の鍵だ。
本文出典：機械の心
リスク提示および免責事項
市場にはリスクが伴い、投資は慎重に。この記事は個人投資の助言を意図したものではなく、特定の投資目標や財務状況、ニーズを考慮していない。読者は本文の意見や見解、結論が自身の状況に適合するかどうかを判断し、投資は自己責任で行うこと。