大家好，这里是最佳拍档，我是大飞。北京时间9月30日凌晨，OpenAI在旧金山的Fort Mason开了今年的DevDay开发者大会。山姆·奥特曼（Sam Altman）在台上站了一个多小时，一口气扔出二十多项更新。但是如果你只盯着新模型看，可能会错过这场发布会真正的重心。整场大会看下来，OpenAI在干一件事：把ChatGPT从一个你去问问题的地方，改成一个替你干活的地方。

以前AI生成了东西，你还得复制到别的应用里再自己推着流程往下走；现在OpenAI想让智能体留在项目里，新信息来了它自己接着处理，你只在需要判断和确认的时候介入。模型能力当然还重要，但是真正决定产品竞争力的，变成了用户敢不敢把一件持续的事托付给AI。我们先从模型和算力说起。

这次DevDay上，模型层面的升级逻辑很明确：就是解决AI智能体真正跑起来的两个痛点——太贵，和太慢。GPT-6.1 Sol是这次最重磅的模型更新。OpenAI给它的定位是“趋近旗舰级的能力”，但是输入输出Token定价只有旗舰的五分之一左右。

具体来说，GPT-6 Astra的API价格是输入每百万Token 10美元、输出50美元、缓存输入1美元；GPT-6.1 Sol降到了输入2美元、输出10美元、缓存输入0.10美元。缓存输入这一项降幅最大，只有Astra的十分之一。对于智能体反复读取同一个项目背景、同一段代码库的场景，这个成本差非常可观。

OpenAI列了好几组评测数据来撑这个性价比：在软件工程测试DeepSWE v1.1上，GPT-6.1 Sol的能力跟旗舰差不多，成本只有五分之一；在GDP pdf专业文档测试里，Sol的综合表现超过了Opus 5.5，成本却不到一半；在AutomationBench自动化测试中，中等推理配置下的Sol比Opus 5.5高两个多百分点，成本是三分之一。

到了更长流程的OSWorld 2.0离线电脑操作测试，Sol单项任务成本不到旗舰的一半，成绩跟Astra差了2.1个百分点以内。奥特曼自己在台上也说，他觉得大家一定会喜欢这个模型，某些方面它甚至比Astra更聪明，完全可以当日常主力用。

不过要说明一下：GPT-6.1 Sol现在已经进了ChatGPT Work、Codex和API，但是普通聊天模式暂时还用不了。最难的科研任务，上限还是Astra。除了降价，这次还重点推了提速，也就是Ultrafast超高速服务。Codex里生成速度最高能到标准模式的8倍，每秒300个Token；通用API场景下最高6倍。

价格也是标准的6倍。现场做了个并排演示：两边同时跑同一个造火箭的任务，Ultrafast那边火箭都点火升空了，标准模式连模型还没拼完。这个速度差在真实工作里的影响会很大：当AI要操作电脑、写代码、用好几个工具串起来干活的时候，等的时间直接就是整条工作流的瓶颈。

Ultrafast目前只支持Astra，Sol的版本稍后上。为了接住高频智能体和极速响应带来的算力消耗，OpenAI还把订阅体系给改了：一边推出每月500美元的Pro 500，算力额度是Plus的25倍，而且是个人套餐里唯一带Ultrafast的；另一边Pro 200的权益反而砍了。

10月30日起，每月200美元的Pro 200 Work和Codex的额度从20倍Plus降到10倍，GPT-6 Pro每周消息数从200条调到100条。这个调整在现场挺有意思：奥特曼讲到Pro会员调整的时候，台下没人鼓掌，那一阵沉默比任何一项发布都更说明问题。

其实这场大会真正改的，是ChatGPT怎么收钱：它不再按一个聊天软件卖，开始按一个员工来卖。干多少活、干多快，都明码标价。我们算一下就清楚了：Pro 100月费是Plus的5倍，用量也是5倍；Pro 200是10倍的钱换10倍的量；Pro 500是25倍的钱换25倍的量。

每一档都是20美元买一份Plus的用量，旧版Pro 200那种花10倍的钱拿20倍用量的批发价以后就没了。官方的说法是模型越来越高效了，模型效率高、每份额度能干的活就更多，所以额度可以少给点。用户买的不再是多少次对话、多少个token，而是多少活。

速度也开始单独卖钱：Ultrafast耗额度的速度是标准模式的8倍，想让AI干得快一点就得像寄快递一样加钱发加急。这个趋势在硅谷其实已经有苗头了：今年5月微软把vibe coding项目停了，结论是烧token比雇人还贵；9月还有报道说硅谷公司在查员工的AI账单。

微软员工自己报的AI月花费中位数是300美元，那时候是企业学着给AI记账；现在轮到OpenAI自己用工钱的逻辑给AI定价。可能有人会问，那每月20美元的Plus呢？还有免费用户呢？这次最重头的东西——Dots、资料空间、动态页面、Ultrafast，全都要Pro起步。

标着所有套餐都能用的基本是Codex命令行、代码审查、插件扩展这类偏开发者的功能。大模型之外，OpenAI还搞了个Decisions API，目前是限量预览：它用GPT-6 Luna的微调版，专门在给定的几个选项里做快速决策，延迟能压到150毫秒左右。

这个东西有什么用？智能体跑复杂工作流的时候，很多中间步骤根本不需要大模型深度推理，就是在几个固定选项里挑一个。比如邮件归哪一类、下一步点哪个按钮？Decisions API就是干这个的：开发者传上下文和选项列表进去，它直接返回结果。

高频调度和分流的场景用它既快又省。好了，成本和速度的铺垫说完了，我们来聊这次真正的主角：Dots。奥特曼在台上说他等这款产品等了很多年，说这就是他一直想要的与AI共事的方式。Dots是什么？它是OpenAI出的全天候在线智能体，由GPT-6 Astra驱动。

每个Dot都有自己的云端电脑和浏览器，能通过插件连4000多款应用。你在ChatGPT的桌面端、手机端、网页端都能找它，也能直接在Slack、Teams里用。但它真正不一样的，是干活的方式：以前的AI是你问一句它答一句像个工具；Dot不一样。

你定个目标，它就在后台自己推进：你关了电脑、切出去干别的，它还在云端继续跑；碰到需要你拿主意的事才来找你。官方宣传片里有人给自己的Dot起名叫Alfred，从激活那一刻起，Alfred就把后台那些零碎事全接过去了。

设计稿审核过了它就自己推进网站更新；碰到要你定的事，比如第一张和第三张图换个位置，才会弹个窗问你；确认了就直接发布上线。Teams里有新的用户反馈数据它直接同步到董事会PPT里；Google Meet的会议纪要里提到App要迁移，它自己去排查流程把架构图都画好了。

OpenAI内部还有个真事：有个员工忘了给一家出版社开发票，他的Dot发现了以后自动把发票做好了，发消息问他“要发出去吗”，他点了确认这事就做完了。奥特曼举了个更硬核的例子：在旧版API停用之前，把整个应用迁出去。

做过开发的人都知道这事有多麻烦：API一般会散落在代码库各个角落，改着改着不知道哪就炸了。但是Dot能顺着依赖关系把所有要改的地方找出来，自己写代码、跑测试，最后给团队提个PR等着审。这就是Dots最核心的变化：它不是工具，是同事。

你雇了一个永远不请假、永远不忘事、24小时在线的数字员工，而且它会越用越懂你：包括你的偏好、你的标准、你觉得好是什么样它都在学。奥特曼说，用Dot最让他意外的一点是用着用着它就摸清了你的工作习惯和注意力在哪。

比如它会帮你把夜里收到的各种信息过一遍，早上上班前只把紧急的挑出来提醒你。他说：“我终于把注意力夺回来了”，不再像以前那样手机一拿就放不下。还有个挺有意思的点是你不一定非要打开ChatGPT才能跟你的Dot说话，很快就能直接发短信给它。

它也用短信回你：告诉你进展、提醒你变化、或者等你拍板，甚至还能直接打电话实时语音聊。OpenAI产品负责人Tibo（Thibault Sottiaux）在现场发推说，Dot干活的时候你都能直接打电话给它。当然，权限和安全这个事绕不开：每个Dot跑在独立的云端电脑上跟你自己的电脑和数据默认是隔开的。

它用你保存的密码登录网站的时候，密码不会暴露给模型；它不在执行任务的时候会在后台做主动研究：只读你连好的应用，帮你梳理待办、查漏补缺，但不能发消息也不能够改任何内容。你还可以给他定自定义规则：哪些操作允许直接做、哪些要先问你、哪些绝对不能碰。

OpenAI还做了完整的行为审计日志加上独立的云端隔离沙盒：它浏览网页、调API、改代码、动文件全都会留痕。涉及账号变动和信息分享的操作会自动过审，所以改密码这种敏感的事永远得你自己来。

Dots目前在符合条件的市场向Pro和Business Premium用户开放，Enterprise、Edu、Healthcare这些需要管理员开了以后才能试用测试版。第一个Dot包含在套餐里，跟它聊天不占ChatGPT额度；但是让它在Codex或ChatGPT Work里干活，该怎么扣费还怎么扣。

企业那边还有个Specialist Dots（专职智能体）：这种是公司统一配置的虚拟同事，有自己的身份、账号和系统权限，专门干一块事。比如会计、营销、法务、工单处理：你给它定目标、给背景、审产出、给反馈，这些经验全公司共享。

OpenAI说内部测过很多岗位上效果好得出奇；他们还在跟微软合作把这些专职Dots接到Agent 365里，企业用现有的微软体系就能管。说完了个人智能体我们来说团队协作这块：ChatGPT Space。如果Dots是你的数字员工，Space就是给这些员工和人类同事准备的办公室。

过去一年硅谷大厂都在往文档里塞AI：Google Docs加了、Notion加了，微软Office加了Copilot。而OpenAI反过来了，它直接做了一个AI原生的协作空间Space：Space的基本单位叫页面（Pages），你在里面写方案、做研究、生成图表、处理数据都行。

你可以把Dot拉进来，像@同事一样@它：“比如说帮我把这个做成柱状图”，图立刻就出来了还能实时筛选、点进去看具体数据。更重要的是，Space让Dot的工作不再藏在某个人的聊天记录里：团队所有人和所有Dot共用一个知识库。

项目上下文不会因为换了个人就断了。奥特曼原话是这么说的：“你在Space里的页面和文件都放在一起，像个网盘；但Space是活的。你可以给页面设个长期指令（比如每天去看API平台的Slack频道有新东西就更到这个页面上），它就会自动帮你盯着、帮你整理，随时能接着上次的进度继续。”

OpenAI还预告了协作式幻灯片：这是一种专门给AI Agent设计的幻灯片格式。普通幻灯片Agent读起来改起来都不方便；而在协作式幻灯片中，团队成员和多个Agent能同时改、留评论在ChatGPT里直接演示，也能导成PowerPoint或Google Slides。

这个功能大概几周内会上线：Space和Pages现在Pro、Business、Enterprise都能用，桌面和网页端支持创建编辑；手机端目前主要是看和分享。关于Dots和Space在真实团队里具体怎么跑，OpenAI产品团队的Holly Li现场做了演示。

她的Dot叫Dottie是个绿色的小角色，演示的设定是一个叫Blossom Music的音乐应用明天要上线各种事堆在一起。但是Dottie已经帮她兜住了：一大早Dottie就主动整理出一堆需要她看的事，比如上线评审会提前了日历已经改好了；昨晚推的新功能测试反馈已经看完了。

设计那边临了改了一版首页，Dottie不光发现了还直接把设计稿推到她手机上了。这些零零散散的上下文以前全得Holly自己一点一点拼，忙起来漏了都不知道。Holly还展示了她最喜欢的功能：跟Dottie语音聊天。

她说同事老笑她躲在电话亭里跟Dottie说话，但开口聊确实能帮她想清楚事情。而且Dottie早就知道她是谁、在做什么、目标是什么，她根本不用铺垫背景直接说正事就行。就像跟第二个大脑对话一样。

演示里还有个细节挺有意思：在OpenAI内部，工程师把Dots用得更狠。有人在反馈频道里发了个会话ID和一个用户报的bug，某位工程师的Dot直接就认领了马上去查代码很快提了一个带修复方案的PR。这还是真事：OpenAI的工程师每天让Dots这么修好几十个bug。

Holly说，Dots自己的好多功能居然都是Dots写出来的想想挺奇妙的。不过现场演示也不是一帆风顺：Dottie本来要用笔记本上的Codex把手机上的新首页编译成app在iPhone模拟器里跑起来，第一次报错了重试以后还要跑一阵。

演示时间到了也没出结果这个小插曲说明：虽然技术进步很快，但是离完美还远着呢。说到Codex我们来看看开发者工具这次更新了什么：Codex这次最大的变化是整个搬上了云。开发环境配好一次就能反复用，权限设一回就够了；你人在外面拿手机就能让它接着干。

命令行版的Codex CLI也升级了：支持语音驱动，你直接开口说就能启动任务或者中途改方向；CLI还加了个/agents视图能把复杂任务拆给好几个智能体并行干实时盯着进度。ChatGPT桌面端多了代码审查：你离开电脑的时候它会自动把改动过一遍，审查意见直接推回GitHub或GitLab。

还有个Codex Security Cloud专门用来查安全漏洞的：它能扫整个GitHub仓库每次新提交都审一遍，自己排查、去重把修复方案准备好等你看。背后用的是OpenAI网络安全专用模型Daybreak Blue。

开发者关系的罗曼·于埃（Romain Huet）在现场还秀了个Demo：Micro-Duck机器人。这是Hugging Face做的可编程机器人叫Lavender，Romain说他头天晚上让Codex花了几个小时就把硬件接口全调通了。

通过Astra接入视觉、GPT Image 2.5接入图像生成、GPT Live 1接入语音，短短几小时就给这只小鸭子加了几十种能力。他说这会开启AI跟真实物理世界交互的新方式：底下撑着这一切的底层框架叫Codex Harness，现在已经开源了。

就是这个东西在驱动Codex、ChatGPT Work和Dots：OpenAI把它做成了能服务几十亿用户的规模，现在全开放给开发者用。API这边也有不少动作：驱动Dots的那套底层技术直接打包成了Agents API，像电脑操作、多智能体协作、工具搜索、上下文压缩开发者都能直接调。

等于自己也能搭一个Dots出来：Agents API已经公测了；OpenAI还跟AWS合作出了Bedrock托管智能体，企业可以把OpenAI的智能体整个放在自己的AWS环境里跑核心业务数据不出私有云。

API性能也在涨：过去一年Responses API的token流量翻了100倍，可用性还稳在99.9%以上；首Token延迟降了45%，工具调用和工作流执行速度提了30%以上。这里还要提一个奥特曼在台上透露的事：OpenAI已经有AI研究实习生了。

大概一年前他跟Jakub在直播里说一年内会迎来第一个AI研究实习生，当时好多人不信；几周前他们宣布这事成了。后训练负责人特贾尔·帕特沃德汉（Tejal Patwardhan）在台上讲了些细节：比如模型自己参与优化了电脑操作的Harness。

它在一个循环里不停跑，自己找哪里能降延迟、提性能然后把优化合进生产环境。就这么搞出了超过2倍的延迟优化；还有安全方面，模型帮Astra大幅提升了操作电脑时的安全性：通过改进监控和行为训练，模型在不安全场景下更知道什么时候该拒绝。

电脑操作压力测试成绩是行业领先的；他们内部一直在追踪研究部门的Token用量，今年夏天以来直接暴涨。今年1月的时候模型做15分钟以内的短任务还行一天以上的长任务基本都失败；到了7月加上Ultrafast加持，需要一整天的科研任务模型完全不用人干预就能独立完成三分之一以上。

奥特曼说Astra这种模型已经帮忙解了100多道悬了几十年的数学题，还在加速做新抗生素、研究古代语言、搞可再生能源以及制造业的工业机器人。好了模型、工具、智能体都说完了我们再来看分发和商业化这块：这块没有Dots那么炸眼球。

但是对OpenAI的长期布局同样关键。首先是“使用ChatGPT登录”，Sign in with ChatGPT Plus和Pro用户可以在合作的第三方应用里，直接用自己ChatGPT套餐里的额度，不用再单独买一份。首批合作伙伴16家，有Notion、Vercel、Cognition（也就是做Devin的那家）。用户还能给每个应用设每周的额度上限。表面看就是个登录功能，但是往深了想，这是OpenAI把ChatGPT的账号体系、订阅权益和模型能力往外输出。

ChatGPT不再只是一个产品，它在变成第三方软件调用AI能力的统一入口。然后是插件扩展（Plugin Extensions），开发者现在能把完整的应用做进ChatGPT里，提供原生体验。编辑器、仪表盘、甚至一整个工作区都能塞进去，Figma和Adobe都已经做了演示。插件的发现机制也改了，ChatGPT会在你聊天的时候自动判断你需要什么插件，直接推给你，当场就能连。

当然了，推谁不推谁，ChatGPT说了算。开发者拿到了12亿用户的入口，也把排序权交了出去。OpenAI还上线了应用市场（OpenAI Marketplace），首批30多家合作伙伴，有CodeRabbit、Notion、Vercel、Adobe、Salesforce、CrowdStrike这些。企业客户可以用已经承诺给OpenAI的消费额度，直接买这些第三方产品。

就是说，企业跟OpenAI签的最低消费用不完的不会浪费，可以拿去买生态里的软件。算力预算和软件预算通兑。ChatGPT Sites也更新了，上线才几个月用户已经做了几百万个网站。现在网站能接插件和数据了，你把网站分享给团队，每个人用自己的账号登录调各自的AI Agent，体验是个性化的。

安全合规这块，OpenAI给大企业搞了Private Intelligence和ZDR（零数据留存）。前者用自动化的私密审查节点做内容安全过滤，不用人去看企业的敏感数据；后者从底层保证推理的输入输出用完就没，不存任何东西。他们还在做隐私推理，连推理过程都能全程保护。

一边是算力额度能买生态软件，一边是零数据留存、没人能碰你的内容。商业流转和安全架构两头都补上了，大企业大规模上AI智能体的最后一道障碍基本上算是扫清了。发布会最后呢，还有一个挺有仪式感的环节：Tibo拿这个实体按钮当场给全世界所有ChatGPT用户重置了额度。

奥特曼开玩笑说，他们重置过太多次额度了，Tibo老在内部说干脆把公司改名“重置公司”算了。还做了周边收尾的时候，奥特曼说了最后一个想法：他说人们总把AI比作新的工业革命，他不太同意。AI最好的状态不是把人变成大机器里的齿轮催着人越来越快。

生活里有些东西是不能、也不该自动化的。走对了方向，未来更像一场新的文艺复兴而不是工业革命。AI应该让人对自己的生活有更多掌控，给人更多工具去创造、去学习、去探索、去拓宽知识的边界。整场发布会串起来看，OpenAI其实就干了一件事：让ChatGPT从回答问题的地方变成替你干活的地方。

便宜的Sol让你敢敞开用，Dots把活接过去，Space和Pages给它们安排了工位。插件把外面的应用一个个接进来，你的订阅额度甚至能带到Notion和Devin里去花。动作这么大也是因为对手已经冲到跟前了：Meta的Muse上线三周下载量就超300万，免费用只是每周有额度限制。

最近还在猛扩小企业场景接了Shopify、QuickBooks、Stripe、Canva这些工具。谷歌的Spark早就在云端7乘24小时的帮用户干活了，xAI也出了Grok Bot。Manus 2.0同样主打个人AI助手和云电脑，个人智能体已经成了每家巨头都在抢的下一个入口。

Dots跟别家不太一样的地方是它的工作方式：你还没开口，它已经把结果放你面前了。它不问“需要我做什么”，它直接说“我做好了”。但是话说回来，愿景再大也得落地了才算数。最近Muse出的那一堆安全事件也说明：Agent既可能误解一句简单的指令，也可能被外部内容带偏。

走着走着就做出了跟你本意差很远的决定。当AI接管的事越来越多，我们真的准备好了把这么多信息、权限、判断权都交给一个黑盒吗？这次发布虽然确实有实质进展，像持续跟进、共享页面、云端执行这些都接得更紧了。常用模型也在降价但是同时账单也变复杂了：订阅费、套餐额度、加速倍率、额外买的credits，还有单独计费的API加起来挺绕的。

Pro 200的老用户还要面对额度下调，所以偶尔用用的人完全没必要冲最贵的那一档。选最合适的、对自己性价比最高的就行。感谢收看，我们下期再见。