Cursor a publié hier un article - « Scaling long-running autonomous coding » pour explorer comment faire en sorte que des agents intelligents puissent continuer à travailler sur un projet aussi longtemps qu’un ingénieur.

@wilsonzlin a utilisé un agent planificateur pour gérer la division du travail, un agent ouvrier pour la programmation et l’exécution des tâches, permettant à l’IA de travailler en continu pendant près d’une semaine, en écrivant plus de 1000 fichiers et 1 million de lignes de code, et a créé un navigateur web.

En utilisant GPT-5.2 Pro pour l’estimation, chaque ligne de code nécessite plusieurs tours de lecture du contexte, essais/rollback/réparations, différents agents pour la planification, l’exécution et l’évaluation, chaque ligne de code pouvant consommer entre 2 et 5k tokens. Le projet entier approche les 2 à 5 milliards de tokens, en simplifiant l’analyse en utilisant approximativement 3 milliards de tokens.

Selon
90% de tokens d’entrée
10% de tokens de sortie / raisonnement

En utilisant le tarif standard de GPT-5.2
Input : 1,75 $ / 1M tokens
Output : 14,00 $ / 1M tokens

Le coût final est d’environ 8900 dollars. Si l’on ne considère pas la charge de travail et les heures, « embaucher » un tel ingénieur IA qui ne dort jamais coûterait 35600 dollars par mois, soit 427000 dollars par an. Ce coût est équivalent à celui d’embaucher un ingénieur de niveau L4 chez Google.