Peter Steinberger veröffentlichte einen Screenshot seiner Übersicht über die Ausgaben für die OpenAI-API. Auf dem Bild sind Ausgaben von 1.305.088,81 Dollar in nur einem Monat zu sehen. Die Reaktionen im sozialen Netzwerk X ließen nicht lange auf sich warten. „Da verbrennt jemand genug Token, um ein kleines Start-up zu finanzieren“, schrieb ein Nutzer. Andere fragten, ob man mit demselben Geld nicht ein ganzes Team von Ingenieuren bezahlen könnte. Steinberger antwortete umgehend: „Ich baue parallel mehrere Start-ups auf.“
Doch wer ist Steinberger eigentlich, und warum haben seine Ausgaben eine solche Welle ausgelöst?
Peter Steinberger ist Österreicher und Gründer des Unternehmens PSPDFKit, dessen Technologie zur Anzeige von PDF-Dateien auf mehr als einer Milliarde Geräten lief. Nach dreizehn Jahren verkaufte er das Unternehmen und hörte für drei Jahre mit dem Programmieren auf. Im November 2025 kehrte er zurück. Eines Abends setzte er sich hin und schrieb in etwa einer Stunde einen Code, der WhatsApp mit dem KI-Modell Claude verband. Er nannte das Projekt Clawdbot, stellte es unter der MIT-Lizenz auf GitHub und ging schlafen. Am Morgen erwarteten ihn 800 Nachrichten auf Discord und 9.000 GitHub-Sterne am ersten Tag.
Heute heißt es OpenClaw und ist das am schnellsten wachsende Open-Source-Projekt in der Geschichte von GitHub. Es erreichte innerhalb von 60 Tagen mehr als 250.000 Sterne und übertraf damit React, das dafür dreizehn Jahre gebraucht hatte.
Im Februar 2026 gab Steinberger bekannt, dass er zu OpenAI wechselt. Sam Altman bezeichnete ihn auf X als „Genie“ und schrieb, er werde „die nächste Generation persönlicher Agenten leiten“. OpenClaw wurde unterdessen in eine Stiftung überführt und bleibt Open Source. Steinberger bezahlte damals aus eigener Tasche monatlich 10.000 bis 20.000 Dollar für den Betrieb der Server. Er erhielt Angebote von Meta, Google und anderen Unternehmen. Er entschied sich für OpenAI. „Ich will die Welt verändern und keinen großen Konzern aufbauen“, schrieb er damals in seinem Blog.
603 Milliarden Token, 100 Agenten und drei Menschen
Als Steinberger am Freitag einen Screenshot aus seinem Tool CodexBar veröffentlichte, das die Ausgaben für verschiedene KI-Coding-Tools erfasst, zeigte dieser für 30 Tage einen Betrag von 1,3 Millionen Dollar. Insgesamt 603 Milliarden Token und mehr als 7,6 Millionen Anfragen, die alle von etwa hundert gleichzeitig laufenden Codex-Instanzen bearbeitet wurden. Und all das bewältigte ein dreiköpfiges Team.
Das neueste CodexBar-Update stellt die API-Kosten viiiiel schöner dar. https://t.co/lJ4dxNHwzG pic.twitter.com/fCkWutJGzT
— Peter Steinberger 🦞 (@steipete) 15. Mai 2026
Bezahlen musste er natürlich nicht. Als Mitarbeiter von OpenAI erhält er Rechenkapazität als Zusatzleistung. „Ein Vorteil von OpenAI, das OpenClaw unterstützt“, schrieb er. Auf die Frage, ob das Unternehmen ihm die Token in Rechnung stelle, antwortete er schlicht: „Natürlich nicht.“
Das dominierende Modell auf seinem Konto war GPT-5.5. Und wie er selbst betonte, wäre die gesamte Rechnung um 70 Prozent niedriger ausgefallen, wenn er nicht den sogenannten „Fast Mode“ von Codex verwendet hätte, der Token deutlich schneller verbraucht als der Standardbetrieb. Steinberger beschrieb, wie sein Team die autonome Entwicklung tatsächlich nutzt. Die Agenten durchsuchen den Code fortlaufend nach Sicherheitslücken, schreiben Korrekturen, prüfen Pull Requests und entfernen doppelte Fehlermeldungen. Einige Agenten eröffnen auf Grundlage der Projektvision neue PRs, andere überwachen Leistungsbenchmarks und melden Regressionen direkt an Discord.
Die Agenten „nehmen“ an Besprechungen teil. Sie hören zu, was das Team bespricht, und erstellen direkt PRs für Funktionen, über die gerade erst gesprochen wird. „All diese Automatisierung ermöglicht es uns, das Projekt sehr kosteneffizient zu betreiben“, schrieb Steinberger. In den Kommentaren wurde ihm jedoch sofort widersprochen: Ein Projekt mit einer Monatsrechnung von 1,3 Millionen Dollar könne kaum als kosteneffizient gelten.
Lässt sich ein solcher Verbrauch rechtfertigen?
Die Reaktionen der Community teilten sich schnell in zwei Lager. Ein Teil der Menschen bewundert Steinberger und sieht seinen Ansatz als Einblick in die Zukunft der Softwareentwicklung. Er selbst sagt, er gehe einer Forschungsfrage nach: „Wie würden wir Software entwickeln, wenn Token keine Einschränkung wären?“
Der andere Teil äußert sich teilweise äußerst skeptisch. In einem der meistgeteilten Kommentare bei Tom's Hardware wurde ausgerechnet, dass man für 1,3 Millionen Dollar im Monat 70 erfahrene Ingenieure in Vollzeit beschäftigen könnte. „Es ist ausgeschlossen, dass drei Menschen mit unbegrenztem Zugang zu Codex siebzig ebenso kompetente Ingenieure übertreffen, die ebenfalls KI nutzen“, hieß es in dem Kommentar. „Das ist einfach dumm.“
Steinbergers Fall ist kein Einzelfall. Laut Business Insider breitet sich im Silicon Valley ein Phänomen namens Tokenmaxxing aus. Im Grunde handelt es sich um einen Wettlauf darum, wer mehr Token verbraucht. OpenAI und andere Unternehmen sollen interne Ranglisten für die Ausgaben für Rechenkapazität führen. Der Zugang zu kostenloser Rechenleistung entwickelt sich unterdessen zu einem Instrument im Kampf um Talente. Steinbergers Fall hat lediglich gezeigt, wie es in der Praxis aussieht, wenn dieser Vorteil uneingeschränkt zur Verfügung gestellt wird.
