Codex多Agent并行写代码的成本大概多高？

　　Codex一次性派出20个子Agent并行写代码，成本从几美元到数千元不等，本质是开发者用Token计价替代了工时计价，效率提升的同时账单也在同步放大。

　　一、成本的两极：从4.2美元到2200万Token

　　低端案例：一位开发者用Codex的/goal功能，将BACKLOG.md中的18个功能全部交出，约18小时后自主完成14个，成本约4.2美元

　　高端案例：另一用户单次任务烧掉约2200万Token，a16z投资人称自家项目Token用量翻了1万倍

　　日使用成本：20个轻量化AI每天跑几小时短视频流水线，一天约300-400元人民币；高强度全天运行，单日成本轻松破2000元

　　会员订阅成本：ChatGPT Plus每月20美元（约150元），Pro每月100-200美元，Token额度按周重置；重度用户反映额度常被重置，甚至用不完

　　二、成本构成：Token消耗的三大变量

　　并行数量：子Agent越多，每轮重复输入的上下文越庞大，Token消耗同步放大

　　运行时长：Agent跑得越久，持续推理的Token累积越明显，一场18小时的任务仅花4.2美元的关键在于任务边界清晰、Token利用率高

　　上下文窗口：Codex将上下文上限从272K提至372K后用户用量高于预期，又回滚至272K；盲目修改配置文件反而可能增加消耗

　　三、成本结构：从“按人天计价”到“按Token计价”

　　省下的工时与放大的账单是同一笔交易：并行数×运行时长×上下文，三者乘积决定最终成本；4.2美元和2200万Token之间，隔的是有没有给杠杆设上限

　　新的瓶颈在验收端：一晚能产出14个功能，谁来逐条校检是否可用、会不会互相打架？成本从“谁来做”迁移到了“谁来校检和设上限”

　　护栏建议：给/goal设并行数和运行时长上限、单任务设Token预算、失败重试加熔断、交付物强制走回归测试门禁