Codex运行22小时赚取16.88美元 AI打工人时代已到来

一条“去GitHub上赚5美元”的指令发出，22小时后，AI智能体Codex带回了16.88美元。金额不大，但意义不小。如果开发者Chris在社交平台上的复盘属实，这可能是AI第一次独立走完了从寻找任务、编写代码、提交PR到最终收款的完整商业闭环。AI替你赚钱，这或许就是第一单。

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这个故事，看起来像是Codex第一次摸到了“工资单”。

上周末，一位名叫Chris的开发者分享了他的实验：他只给Codex下达了一条极其简单的指令，接下来的22小时里，Codex自行找到了一个开源安全审计的赏金任务，完成了代码修复并提交了拉取请求，甚至还与项目维护者进行了沟通。几天后，一笔16.88美元的款项到账了。

Chris随即算了一笔账：如果每天重复这个过程，月化收入可达506.40美元。

帖子发出后，在开发者社区引发了热烈讨论。有人惊呼“AI打工人的第一单来了”，Chris本人也激动地表示，这让他“看到了奥特曼关于AI替你赚钱的愿景开始成真”。

奥特曼曾在个人博客中预言，2025年可能看到第一批AI智能体“加入劳动力大军”，并实质性改变公司产出。Chris的这次实验，恰好为这一预言提供了一个早期的、生动的验证案例。

它是怎么挣到这16.88美元的

根据Chris公布的流程，整个时间线大致如下：

起点是一道极简指令：“去GitHub上找活赚钱，目标5美元。”收到指令后，Codex定位到了一个赏金平台并接取了任务。不过，关于它如何精准找到任务、是否借助了额外工具或人工配置，目前尚无公开的详细日志可供核验。

接活之后是做活：阅读代码、修改代码、提交拉取请求。这部分是Codex过去几年被反复验证的核心能力，也是它最擅长的领域。

接下来是沟通环节：与项目维护者来回回复评论、解答疑问。这通常是AI智能体最容易“翻车”的环节，但Codex这次也完成了，并最终促使PR被合并。

按照Chris的复盘，PR合并并完成验证流程几天后，他收到了16.88美元的付款。尽管Chris公开了收款截图和部分对话记录，整个流程的诸多细节仍缺乏独立的第三方验证。但这并不妨碍我们理解这个故事的主线：一个AI驱动的、从任务到报酬的完整链条被初步跑通了。

那么，Codex的能力边界到底在哪里？OpenAI最新的产品文档将其定义为“基于云端的软件工程智能体”。用户输入任务指令后，Codex可以在后台并行处理多项任务，每条对应一个代码改动或PR。它可以读取和编辑文件，运行测试框架、代码检查工具，提交代码改动，并开启GitHub拉取请求供审查。

也就是说，“写代码→运行测试→提PR→留日志”这条核心开发链路，在Codex的最新能力层面已经基本打通。

Chris提到Codex“找到了一个开源安全审计赏金路径”，这并非偶然。OpenAI推出了Codex Security功能，专门面向工程和安全团队，可以扫描连接的GitHub仓库，在隔离环境中验证高可信度的安全漏洞。Chris实验中的“安全审计赏金路径”，与这条产品线的能力描述方向完全吻合。

但这里有一个关键前提被很多人忽略了：Codex在智能体执行阶段，默认是关闭互联网访问的。其云端文档明确写道，安装脚本阶段有网络权限以便安装依赖，但执行阶段默认阻断网络，用户可按需手动为每个环境开启。

这是一个核心约束。开启之后呢？OpenAI也列出了一串风险：来自不可信网络内容的提示词注入、代码或密钥外泄、下载恶意依赖等。

所以，如果Chris描述的事情真的发生了，Codex能“找到赏金路径”，很可能意味着他主动为Codex开启了互联网访问权限，或者是Codex通过GitHub、浏览器、MCP（模型上下文协议）或其他工具组合完成了信息获取。这本质上是“模型+工具+权限+网络”的组合产物，而不仅仅是模型的裸能力。但这同样说明，在特定条件下，Codex已经具备了“找漏洞→提PR→跟进审查”这条链路的技术可行性。

这笔账没那么好算

让我们再仔细算算这笔经济账。

Chris提到，这次实验总共跑了约10-15个安全审计项目，消耗了2200万tokens。16.88美元，是第一个“亮绿灯”并到账的项目，后面还有多个审计任务等待确认。

OpenAI API的公开定价显示，GPT-5.5的输出定价是每100万tokens 30美元，输入是5美元。Chris本人在讨论中也引用了这个价格来推算未来的利润空间。

但这里存在一个关键区别：Codex作为产品，有基于ChatGPT Pro、Team、Enterprise等订阅计划的任务额度限制，其实际消耗逻辑与直接调用API的裸计费方式完全不同。Chris没有公开2200万tokens中输入和输出各占多少，也没有说明他是通过订阅配额还是直接走API进行的实验。此外，任务失败率、重试成本、人工排查时间这些隐性成本也未提及。

其实，Chris的真正逻辑，可能并不在于精确核算当下的盈利。他押注的是未来——模型成本每年以数量级下降，这条闭环会越来越便宜地被跑通。他在跟帖里反问：“你们为什么要假设我花了很多钱？GPT-5.5现在输出是30美元/百万tokens，明年可能会降到2美元，那时候双方都会暴赚。”

因此，眼下这16.88美元，更像是一个“有东西跑通了”的实验信号，其象征意义大于商业价值，距离成为一种可稳定复制、规模化的商业模式，还有很长的路要走。

GitHub已经把路修好了

这并非Codex一家的功劳。如果把这一单背后所有的动作拆解来看：找活、做活、沟通、收款，你会发现，GitHub已经悄悄为AI智能体铺好了大部分的道路。

今年2月，GitHub将Claude和OpenAI Codex接入其“Agent HQ”（智能体总部），并以公开预览形式向Copilot Pro+和企业用户开放。这好比GitHub为AI开设了标准化的“工位”。

GitHub最新的描述是：智能体默认异步运行。你可以实时跟踪进度，也可以事后审查已完成的会话，查看详细日志，了解智能体做了什么、为什么这么做。这意味着，以前你把任务分配给初级工程师，现在这个“初级工程师”的角色，完全可以由一个编程智能体来担任。这正是GitHub在系统层面认可并积极推进的工作流方向。

把Codex这次走过的流程，对应回GitHub已经铺设好的能力接口，会更清晰：

第一，找活的接口。 GitHub本身就有现成的issue、PR、仓库上下文和Agents标签页。至于赏金任务，则更多依赖Algora、IssueHunt等第三方平台或项目自身机制。智能体无需爬取全网，去这几个结构化的地方就能找到“活”。

第二，做活的接口。 仓库读写权限、Codespaces沙箱环境：智能体可以在GitHub自己提供的隔离环境里克隆代码、修改、运行测试，无需自己搭建复杂的基础设施。

第三，沟通的接口。 PR审查通道、@提及机制、评论线程：智能体收到评论后，能精确知道是谁在回复它、回复的是PR里的哪一段代码，沟通上下文非常清晰。

第四，收款的接口。 赏金平台如Algora、IssueHunt已经与GitHub issue工作流打通。例如，Algora平台可以实现PR合并后自动结算，收款这一步不再是“得另外接入Stripe并写一堆代码”的麻烦事。

这四个接口单独看都不是新东西，但当它们被组合在同一个工作台里，并按照“智能体友好”的方式重新整理后，意义就完全不同了。这为AI参与开源协作提供了系统级的支持。

不止Codex一家

更重要的是，Codex这次走通的路径，对于任何已经接入GitHub Agent HQ的智能体来说，理论上都是可复用的。GitHub最新的Octoverse年度报告显示，2025年平台每月平均合并PR达4320万个，同比增长23%，而AI相关仓库总数达到430万个，同比激增178%。

这些数据表明，智能体驱动的开发工作流，正在从少数人的实验，走向更大规模的实践。Codex这次16.88美元的到账，更像是一个标志性事件：在GitHub已经修好的“高速公路”上，第一辆“车”已经跑完全程并收到了“过路费”。

最后几块拼图

那么，距离“AI自主赚钱”真正成立，还差什么呢？

从公开信息看，Codex这次接的赏金任务并非顶级难度：单笔16.88美元的赏金，对应的通常是中小型代码修复，整个流程花了几天时间，维护者来回沟通的轮次也不多。因此，这更像是一次“路径成立”的概念演示，而非“路径已经成熟”的商业标志。

其中的人工介入环节，也可能比想象中多。例如，GitHub账号和API授权需要人来配置，互联网访问权限需要人来开启，最终的代码审查和合并决定，仍然需要人来拍板。OpenAI也明确表示，用户仍需手动审查和验证所有智能体生成的代码。

这意味着，Chris在这件事里仍然不可或缺：他需要给出启动指令（智能体并不会自己醒来决定今天去挣钱），他需要帮Codex接通收款渠道，他更需要做最后的兜底——一旦Codex“卡死”在某个环节，得有人来接手。

所以，更准确的定性或许是：这是一次“在人类监督下完成的端到端流程跑通”，距离真正无人值守、全自动的“赚钱机器”仍有距离。

但一个清晰的趋势是，人类与智能体在协作中的比例，正在快速向后者倾斜。OpenAI表示，与Codex的交互“将越来越像与同事之间的异步协作”，智能体将在更长的时间跨度内处理更复杂的任务。

16.88美元不会改变任何人的生活。但如果这次实验最终得到更广泛的核实，它所揭示的路径得以延续和扩展，那么下一个问题自然是：下一个订单，会是多少？