新智元报道
编辑：元宇
【新智元导读】最近有个消息称，Codex在GitHub上尝试赚取5美元，结果花了22小时，最后到账了16.88美元。虽然钱不多，但如果Chris的实验结果属实，这意味着AI首次独立完成了从寻找工作到收款的全过程：AI真的能帮你赚钱，这或许是个开端。
这个故事听起来就像Codex第一次拿到了“薪水”。
上周末，开发者Chris在X上发了一条帖子，分享了他的经历：
他只给Codex发了一条“去挣5美元”的指令，接下来的22小时里，Codex自己找到了一个开源安全审计的赏金项目，完成了工作并提交了PR，还与维护者进行了跟进。
几天后，16.88美元入账。
Chris马上算了一笔账：如果每天都这样做，月收入能达到506.40美元。
帖子一出，开发者圈子里立刻热闹起来。
有人兴奋地说“AI打工人的第一单来了”，Chris在帖子中也激动地表示，这让他“看到了奥特曼所说的AI替你赚钱的愿景开始实现”。
奥特曼曾在他的博客中预测，2025年可能会有第一批AI智能体“加入劳动力市场”，并实质性改变企业的产出。
Chris将这次实验视为这个预言的早期验证。
Codex是如何赚到这16.88美元的
根据Chris在X上分享的流程，整个过程大致如下：
一开始就是一条简单的指令，Chris让Codex去GitHub上找工作，目标是赚5美元。
Codex接到指令后，定位到了一个赏金平台，但具体它是如何找到任务的，是否有使用额外的工具或人工干预，目前还没有公开的日志可以验证。
接下来的步骤是执行任务：阅读代码、修改代码、提交拉取请求（PR）。这也是Codex过去几年中表现得最为出色的部分。
然后是沟通环节：与维护者进行来回的评论回复，这是AI在过去执行中的一个薄弱环节。不过，Codex这次也顺利完成了，最终PR被合并。
根据Chris的分析，经过几天的PR合并和验证，他收到了16.88美元的付款。
虽然Chris分享了收款的截图和部分对话记录，整个过程的细节还是缺乏独立第三方的验证，但这并不影响故事的核心。
OpenAI已经明确了Codex的能力边界，称其为“基于云端的软件工程智能体”。
用户输入任务指令后，Codex会在后台并行处理多项任务，每个任务对应一次代码修改或PR提交。它可以读取和编辑文件，运行测试、代码检查工具以及类型校验器，提交代码修改，并发起GitHub的拉取请求供审查。
换句话说，“写代码→运行测试→提PR→留日志”这条链路，Codex官方已经完全打通了。
Chris提到Codex“找到了一个开源安全审计的赏金路径”，OpenAI推出的Codex Security功能，专门服务于工程和安全团队，能够逐步提交和扫描GitHub上的仓库，在隔离环境中验证高可信度的安全漏洞。
Chris所说的“安全审计赏金路径”，与该产品线的能力描述相吻合。
但这里面有个关键前提常常被忽略。
在agent执行阶段，Codex默认是关闭互联网访问的。OpenAI的云端文档明确表示：
默认情况下，Codex在智能体执行阶段会阻断互联网访问。安装脚本时仍有网络权限，以便安装依赖；用户可按需为每个环境手动开启agent的互联网访问。
这是一个核心的限制。
如果开启后呢？OpenAI列出了各种风险：来自不可信网络内容的提示词注入、代码或密钥泄露、下载恶意依赖、拉取受许可限制的内容。
因此，如果Chris描述的情况真的发生了，Codex能“找到bounty路径”，可能是因为他主动开启了互联网访问，或者Codex通过GitHub、浏览器、MCP或其他工具组合完成了这个任务。
这实际上是“模型+工具+权限+网络”的结合，说明Codex在特定条件下，有能力完成“找漏洞→提PR→跟进审查”的链路。
这笔账没那么好算
再来算一笔账。
Chris提到这次总共处理了大约10-15个安全审计项目，消耗了22M tokens。16.88美元，是第一个成功到账的项目，还有好几个待确认的审计在排队。
根据OpenAI API公开的定价页面，GPT-5.5的输出定价为每100万tokens30美元，输入是每100万tokens5美元。Chris在跟帖中引用了这个tokens价格，用于推算未来的盈利空间。
但是Codex作为一项产品，其任务额度是基于ChatGPT Pro、Team、Enterprise等订阅计划的，实际消耗逻辑和API计费完全不同。
Chris没有公开22M tokens中输入和输出各占多少，也没有说明他是通过订阅额度还是直接使用API。此外，任务失败率、重试成本和人工排查时间都没有提及。
他的真实逻辑并不在于核算当前的盈利，而是押注未来模型成本每年下降10倍，这样闭环将越来越便宜。他在跟帖中说道：
你们为什么要假设我花了很多钱？GPT-5.5输出现在是30美元/百万tokens，明年会降到2美元，那时双方都将获利丰厚。
因此，这16.88美元，更像是一个“有东西跑通了”的实验信号，而并非一种可复制的商业模式。
GitHub已经为这条路铺平了
这并非Codex独自的成就，如果把这单背后的所有动作分解开来：找活、做活、沟通、收款，GitHub在每一步都默默铺好了路。
Agent HQ
GitHub为AI提供了工作空间
GitHub新动作：让AI成为你的编程小助手
今年2月，GitHub把Claude和OpenAI Codex接入Agent HQ，向Copilot Pro+和Enterprise用户推出了公测，这就像是为AI开了一个新工位。
在GitHub的Agent HQ界面，你可以看到不同的智能体，包括Copilot、Claude和Codex，都可以被分配编程任务。
GitHub对这一功能的说明很有意思：
这些智能体可以异步工作。你不仅能实时查看它们的进度，还可以事后审查完成的会话，了解智能体的操作过程和理由。
这意味着，以前你把活儿交给初级工程师，现在这个「初级工程师」的角色也可以是一个智能编程助手，这正是GitHub在系统层面推动的工作流程的方向。
四个接口的秘密
要更清楚Codex这次走的流程，我们得看看GitHub已经打下的基础：
首先，寻找工作的接口。GitHub有现成的issue、PR、仓库上下文和Agents tab，对于赏金任务，更多地依赖Algora、IssueHunt等第三方平台或者项目自带的机制。智能体不需要漫游整个互联网，只需在这些地方就能找到结构化的「工作」。
接着，执行工作的接口。智能体能在GitHub提供的环境中进行读写和测试，无需自己搭建基础设施。
再来是沟通接口。通过PR审核通道、@提及和评论线程，智能体能清晰识别评论者以及评论的是哪段代码。
最后，收款的接口。Algora和IssueHunt这类赏金平台已经与GitHub的工作流程打通，Algora平台实现了PR合并后自动结算，收款不再需要额外接入Stripe等支付系统。
虽然这四个接口单独来看并不算新，但当它们组合在同一个工作台上，并以「智能体友好」的方式重新整理后，意义就大不同了。
不仅仅是Codex
Codex这次走的流程，其实对所有接入Agent HQ的智能体都有借鉴意义。
根据GitHub官方的Octoverse报告，预计到2025年，平台每月将合并4320万个PR，较去年增长23%，而AI相关仓库的数量则是同比增加了178%。
智能体驱动的开发工作流，正在从实验阶段转向大规模应用。
根据GitHub Octoverse 2025年度报告的数据，平台每月合并的PR数量达到了4320万个，而AI相关的仓库总数已经达到了430万个，同比增长了178%。
Codex这次获得的16.88美元，更像是一个标志：在GitHub已经铺好的路上，第一辆车终于跑完全程并得到了收入。
最后的拼图
那么，我们距离「AI自主赚钱」的目标还有多远呢？
根据公开信息，Codex这次接的赏金并不算高难度：单笔16.88美元的任务对应的是一些小型修复，整个过程只花了几天，维护者的来回沟通也不多。因此，这更像是一次「路径成立」的示范，而非「路径已经成熟」的标志。
人工干预的环节，可能比我们想象的要多。
账号和GitHub的授权需要人为配置，互联网连接得人为开启，而最终的代码审查和合并也得人来确认。
OpenAI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。
在Codex完成任务后的PR页面上，用户可以看到修改摘要、终端测试日志（测试通过）和代码对比（diff），根据这些信息来决定是否合并。
这就意味着，Chris在这个过程中依然必不可少：他要给出启动指令，智能体不会自己决定今天去挣钱；他还得帮Codex接通收款渠道；而且如果Codex遇到问题，也得有人来接手。
因此，这件事更准确的说法是：这是一次「在Chris的监督下完成的端到端跑通」，距离真正无人值守的自动盈利机器还有一段距离。
不过，人类与智能体的合作比例，正在快速向后者倾斜。
OpenAI表示，与Codex的互动「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内处理更复杂的任务。
虽然16.88美元不会改变任何人的生活，但如果这次实验最终获得验证，下一个订单的金额又会是多少呢？
参考资料：
https://x.com/chatgpt21/status/2053556436475461786?s=20
https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-codex/
Octoverse: A new developer joins GitHub every second as AI leads TypeScript to #1
