而非新工业革命。
OpenAI的开发者大会还没召开之前，用户已经提前收到了一份「缩水通知」：每月200美元的Pro套餐将重新向新用户开放，但可用额度被砍了一半。
价格没变，权益少了。那么OpenAI还能拿什么说服人们继续付费？这也是本届开发者大会亟待回答的问题。就在刚刚，OpenAI CEO Sam Altman（山姆·奥特曼）一口气公布了Dots、ChatGPT Space、GPT‑6.1 Sol、UltraFast、Pro 500、Decisions API、Agents API、云端Codex和OpenAI Marketplace等一系列更新。整场发布会看似塞满了新品，主线却十分集中。OpenAI正在把模型、智能体、协作空间和商业分发连接起来，让ChatGPT从生成答案的工具，逐渐变成能够理解上下文、调用软件并长期承担任务的工作平台。不过，这次发布与其说是在定义新品，不如说是一次面向同行的全面对标：别人已经验证过的形态，OpenAI都想用平台化的方式重做一遍。Dot登场，重新安排人和AI的分工
奥特曼在台上满眼放光，直言这是他等了多年的产品。类似于当下爆火的Muse和Grok Bot，Dots同样是一类能力较强、全天候在线的Agent（智能体）。用户可以为它取名，告诉它需要长期承担的职责，再把相关应用、设备和工作环境授权给它。Dot会在后台持续推进任务，在遇到重要变化、需要判断或必须获得许可时，再主动联系用户。比如，用户可以用Dot持续监控bug报告、测试修复方案并起草PR，推动下一年度预算规划，或把整个代码库迁移到即将停用的新API。Dot会梳理依赖关系、修改代码、执行测试，再把结果交给团队审查。实现这些工作的基础，是Dots拥有自己的身份、云端电脑和浏览器，并能在需要时编写及测试代码。它还可以连接用户授权的笔记本电脑，直接进入真实工作环境。OpenAI的插件生态则为它提供了超过4000款应用的连接能力，用户可以通过ChatGPT、短信、Slack、Teams和语音通话与其沟通，跨渠道的上下文也会保持同步。OpenAI产品团队负责人Holly随后用虚构音乐应用Blossom展示了Dot的真实工作方式。团队准备上线产品时，Dot已经提前发现发布评审会议改期，更新日历，汇总前一晚测试用户的反馈，并找到设计团队最后时刻提交的首页方案。得到一句「去做吧」的指令后，它就能调用电脑上的Codex，将设计变成可运行的应用，并准备把修改提交为PR。不过嘛，在现场的演示环节中，Dot几度翻车，不仅响应速度慢，演示进行到Dotty调用Codex构建应用时，用于展示任务进度的Codex线程一度未能正常调出。此外，Dot还会进入Slack群聊，像团队成员一样接收任务。演示中的工程师只需把用户反馈和会话ID发到频道，Dot就能调查问题并提交修复。哦，对了，网友还发现一个小彩蛋，现在登录网址「Dot.com」，它会直接跳转到Gork Bot的宣传界面。Meta首席AI官Alex Wang也不出所料地送上了「美好的祝福」。当然，Dot的主动性越强，权限和安全问题越难回避。OpenAI为每个Dot配置了隔离的云端电脑，用户可以决定它能访问哪些应用，并为不同操作设置允许、禁止或事前审批。涉及账号变化或信息分享的操作会经过自动审核，修改密码等敏感任务始终需要用户亲自完成。Dot在后台进行「主动研究」时，只能使用权限受限的工具读取已连接应用，无法直接发消息、修改应用内容或控制用户设备。企业可以为财务、营销、法务、采购、客服等岗位配置具有独立身份和明确职责的智能体，再由员工持续审查和反馈。OpenAI正与微软合作，将专职Dot接入Agent 365，使企业能够沿用现有的身份、权限与安全体系管理这些智能体。Dot 将在符合条件的市场中，逐步向Pro和Business Premium用户开放，Enterprise用户可在管理员启用后试用测试版。首个Dot已包含在相应套餐内，与Dot的对话不占用ChatGPT使用额度，但通过Codex或ChatGPT工作启动的实际任务仍会照常计费。未来用户还可以添加更多Dot，或提高其速度和工作容量。个人Dot负责理解用户并持续推进任务，ChatGPT Space则负责让企业团队成员和各自的智能体在同一处协作。Space以页面（Pages）为基本单位，专门为人和agent协作设计，可以容纳文字、文件、研究资料、图片、表格、动态图表和可运行原型。用户能够像在协作文档里一样@同事，也能在评论中@某个Dot，让它跟踪依赖关系、寻找数据或更新内容。页面还可以获得持续指令，例如每天检查指定Slack频道，并将新发现更新到当前文档。发布会现场，Holly让Dot把用户反馈转换成可筛选的柱状图，并每小时自动更新；随后又让它从Slack私信里找出某位工程师提到的注册数据，加入产品发布FAQ。OpenAI还宣布，未来将在Space内加入适合智能体读取和修改的演示文稿功能，让团队与多个Dot共同制作幻灯片。Dot与Space的组合，也呈现出OpenAI对下一代办公软件的判断。聊天只是下达意图的入口，持续存在的上下文、可供操作的软件环境，以及人类参与审批的协作空间，才是智能体真正进入日常工作的基础设施。 GPT‑6.1 Sol，
让长期工作的成本降下来
让智能体长期工作，需要模型同时具备能力、速度和成本优势。OpenAI为此发布了GPT‑6.1 Sol，并将其定位为开发者和智能体的日常主力模型。根据详细定价，它每百万输入Token收费2美元、输出Token收费10美元，均为GPT‑6 Astra对应价格的五分之一；缓存输入每百万Token收费0.10美元，适合需要反复读取项目资料和复用上下文的任务。OpenAI称，新模型在复杂软件工程、专业文档处理、多步骤工作流和计算机操作评测中，以更低成本接近Astra的表现，最困难科研任务的能力上限仍由Astra保持。在DeepSWE 1.1软件工程评测中，GPT‑6.1 Sol以约五分之一的成本达到接近Astra的水平，并比GPT‑6 Sol的最高成绩高出6.4个百分点。在衡量复杂PDF理解能力的GDP.pdf中，它在各档推理设置下均超过带回退机制的Opus 5.5，单任务成本不到后者的一半。面向多步骤业务流程的AutomationBench中，GPT‑6.1 Sol在中等推理强度下领先Opus 5.5两个百分点以上，成本约为后者的三分之一。到了计算机操作评测OSWorld 2.0，它在最高推理强度下与Astra的差距缩小到2.1个百分点以内，单任务成本约为Astra的七分之一。即日起，Plus、Pro、Business、Enterprise和Edu用户可以在ChatGPT工作与Codex中使用GPT‑6.1 Sol，但暂时无法在普通聊天中选择该模型。开发者可以通过gpt-6.1-sol在API中调用。围绕Dot与GPT‑6.1 Sol，OpenAI还公布了一组为智能体服务的基础设施。UltraFast模式将推理速度提高到标准模式的八倍，最高达到每秒300 Token，目前可用于Astra，随后也将支持GPT‑6.1 Sol。OpenAI同时推出Pro 500美元套餐，提供Plus约25倍的使用额度及ChatGPT、Codex中的UltraFast权限，并重新开放Pro 200美元套餐。发布会最后，OpenAI还为全球用户增加了一次额度重置。面向需要即时决策的场景，OpenAI还发布了对标Jev的Decisions API。它让Luna从预设选项中快速选择结果，可用于请求路由、图像分类和智能体下一步行动判断，同时保留视觉理解、多语言与安全能力。开发者可以从手机发起任务，再到浏览器或桌面端继续查看，即使合上电脑，智能体仍会在云端工作。新版Codex CLI加入双向语音能力，Codex Security Cloud可以持续扫描漏洞、自动去重并准备经过验证的修复方案。Agents API则把OpenAI内部用于Codex和Dot的能力开放给开发者，其中包括运行框架、托管、记忆、多智能体控制和计算机使用。OpenAI还预览了Private Intelligence，希望通过零数据保留、私有安全处理和私有推理，让企业在不保存内容的情况下调用前沿模型能力。 模型之外，
OpenAI还想掌握应用的入口
用户未来可以用ChatGPT账号登录第三方产品，并消耗自己订阅套餐内的Token，开发者由此可以降低用户首次体验产品的成本。Plugin Extensions允许开发者把编辑器、仪表盘乃至完整工作区放进ChatGPT和Codex，Figma与Adobe已经展示了相应案例。OpenAI Marketplace同日上线，首批拥有超过30家合作伙伴。企业客户可以使用现有的OpenAI合同额度购买第三方产品，开发者则能够进入一个周活跃用户约12亿的分发渠道。插件还会在对话过程中被主动推荐，ChatGPT因而同时扮演入口、运行环境和应用商店的角色。新产品介绍结束后，Altman回到了大家最熟悉的额度话题。他说，OpenAI已经做过许多次「banked reset」，以至于Tibo开玩笑提议把公司改名为「重置公司」。但我更关心的是，原来现实中真有重置额度的实体按钮。值得一提的是，Sam Altman在发布会结尾将理想中的AI未来称为一次「新文艺复兴」，而非新的工业革命。他希望AI给予个人更多创造、学习和探索的能力。从商业角度看，OpenAI的目标同样明确，它正在把ChatGPT从一款超级应用，继续推向承载用户、智能体和第三方软件的平台。互联网服务的底层逻辑，是一套相对稳定的服务器和规则，而最近关于Muse一连串安全事件也表明，Agent既容易误解一句指令，也可能被外部内容带偏，最终导致在很多看似合理的步骤里，做出一个偏离用户本意的决定。更麻烦的是，当AI接管更多任务时，我们真的准备好，把如此多的信息、权限和判断，毫无保留地交给一个黑盒了吗？答案显然是否定的，但在极致的效率与便捷诱惑面前，我们似乎已经顾不上犹豫了。
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