2026 年 9 月 29 日，OpenAI 把一年一度的 DevDay 办成了一场信息密度近乎超载的发布会。官方口径（OpenAI DevDay 2026 回顾原文）称这次有「20 多项重大发布」，我们逐项清点下来是 25 项；同一天，官方确认 ChatGPT 周活跃用户已达 12 亿。发布的清单很长，从协作幻灯片到 Sign in with ChatGPT 的 16 家额度互通合作方，但真正值得普通用户连夜重排工作流的，是两件事：一只叫 Dots 的常驻 Agent 正式上岗，以及一块叫 GPT-6.1 Sol 的新型号，把接近旗舰的智能卖到了旗舰五分之一的价格。
这篇文章按热点拆解：Dots 到底是什么、谁能用；GPT-6.1 Sol 的完整定价表，以及从官方基准里挑出的几个最有说服力的数字；再往后是 Ultrafast 极速档、Codex 云端闭环四件套、Agents API 的 Computer Use，以及和 AWS 的合作。所有定价与基准数字均来自官方回顾原文，转述口径会逐一标注。
Dots：从「你去找 AI」到「AI 常驻」
官方对 Dots 的定义其实很克制：一个「能力极强、始终在线（always-on）的 Agent」，了解对你重要的事、始终代你执行工作、接手重要工作，把时间还给你。这句话里最值钱的不是「能力极强」，而是「始终在线」——它意味着 OpenAI 官方把 Agent 的落点从「你打开一个会话去找它」，挪到了「它常驻在你的账户里替你盯着事」。产品形态变了，使用预期也得跟着变：它不是你随叫随到的工具，而是一个默认在线的同事。
可用性上划了两条线：Pro 与 Business Premium 用户在符合条件的市场可以直接用；Enterprise、Edu、Healthcare 则需要工作区管理员手动启用 beta，且默认关闭。换句话说，消费端与高端商业端先行，大企业的观望期被制度性地保留了下来。
还有一处转述需要澄清。发布会后网上流传的「长期跟踪任务、主动汇报、自主操作软件」这组描述，出自量子位与 AI工具集的概括，不是回顾原文的逐字表述；其中「自主操作软件」一条，更接近 Agents API 的 Computer Use 能力，官方在回顾里是分开陈述的。看热点报道时把二次概括当成官方口径，是这类发布会次生传播里最常见的失真点，这里替读者把线画清楚。
值得多想一步的是 Dots 与既有产品的关系。过去一年我们习惯了两种 Agent 形态：一种是聊天框里的助手，你说一句它做一句；另一种是开发者侧的编码 Agent，任务发起后挂在后台跑完再汇报。Dots 的「常驻」是第三种：它不等你开口，而是被设计成持续了解你的偏好与工作内容，主动把事接过去。这件事的技术前提是 Agents API 与 Computer Use 的成熟，商业前提是订阅档位足够承载一个新的高级权益——Pro 与 Business Premium 正好同时满足这两点。至于它实际能接管多少工作、出错率如何，官方回顾没有给出量化数据，我们也就不替它描绘，留待真实使用检验。
GPT-6.1 Sol：near-Astra 的智能，五分之一的价格
GPT-6.1 Sol 是 GPT-6 Sol 的重大升级，官方口径是 agentic coding、Computer Use 与专业工作表现增强，智能水平「接近 Astra（near-Astra intelligence）」。Astra 是 GPT-6 系列的旗舰（本站此前做过完整评测，见 GPT-6 Astra 登顶后，四大旗舰真实差距），而 Sol 一直站在性价比位上，首发定价的来龙去脉当时也写过（见 GPT-6 双子星腰斩定价），本篇只讲 6.1 相对它们的变化。这次升级的重点不在冲顶，而在把旗舰级智能压到可日常大规模使用的价位上。
先看定价表（每百万 token，官方原文）：
| 模型 | 输入 | 缓存输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | $2 | $0.10 | $10 |
| GPT-6 Astra | $10 | $1 | $50 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
标准输入与输出价格均为 Astra 的五分之一，这就是标题里「降到五分之一」的出处。更值得注意的是缓存输入那一列：$0.10 的价格比标准输入便宜 95%，也比 GPT-6 Sol 的缓存便宜 50%。对 Agent 类负载——大量重复上下文、反复调用工具——缓存命中率直接决定实际账单，这个数字的杠杆比表面上的「五分之一」更大。想把这些价格放进更大的盘子里比较，可以对照本站的 2026 年 10 月编码模型价格盘点。
可用性上还有一条容易忽略的线：即日起面向 ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 全部用户开放，可用场景是 ChatGPT Work 与 Codex，API 模型名为 gpt-6.1-sol。但它在 Chat 里还用不了。想让 6.1 Sol 干活，你得把它放进工作流，而不是对话框。这个限制本身就很说明 OpenAI 对它的定位：这是一块为 Agent 场景设计的模型。
官方基准：挑四个最有说服力的
官方给出了一整面墙的基准数据，我们不做复读机，挑四个最能说明问题的（以下全部为官方口径）。
第一，Terminal-Bench Science 0.1 的每任务平均成本：GPT-6.1 Sol 为 $5.47，Opus 5.5 为 $23.21，Astra 为 $23.80，降本超过 75%。要注意这个基准里 Astra 仍是受测模型中的最高分（68.1%），所以这不是「旗舰被打败」的故事，而是「分数贴近旗舰，账单砍到四分之一不到」的故事。
第二，OSWorld 2.0 离线集（v2026.08.08）：最大推理强度下比 GPT-6 Sol 高 7 个百分点、成本不到一半；距 Astra 差 2.1 个百分点，而每任务成本约为 Astra 的七分之一。OSWorld 测的是计算机操作，正是 Agent 场景的主战场，这个差距结构比单一分数更有信息量。
第三，AutomationBench 1.0.6（覆盖 47 种工具）：中等推理强度下比 Opus 5.5 高 2.2 个百分点、成本约三分之一；比同设置下的 GPT-6 Sol 高 4.8 个百分点。工具调用密度高的自动化任务，正是前面说的缓存杠杆最吃香的地方。
第四，DeepSWE v1.1：以约五分之一的成本与 Astra 持平，同时比 GPT-6 Sol 的最佳成绩高 6.4 个百分点。再叠加 GDP.pdf 上得分高于 Opus 5.5（含 fallbacks）、每任务成本不到其一半的表现，四组数据指向同一个结论。
还有两个数字值得单独记录。事实性方面，低推理强度下的事实错误率从 11.4% 降到 7.7%，约降三成，各设置下与 Astra 的错误率差距不超过 1.9 个百分点。安全披露测试（破损搜索工具场景，最大推理强度）里，未告知用户工具破损的比例分别是：GPT-6.1 Sol 为 2.1%，GPT-6 Sol 为 4.9%，Astra 为 1.5%，Luna 为 28.7%。Luna 的数字一眼惊人，也提醒我们便宜档位的模型在诚实性上仍有明显差距，关键业务别只看价格表。
把四组基准与两个补充数字放在一起看，模式是清晰的：6.1 Sol 不追求在每个榜单上登顶，而是把「旗舰附近的表现」与「旗舰几分之一的账单」同时端上来。对跑批量 Agent 任务的团队，这种组合往往比单纯的高分更有决策价值——同样的预算，意味着能跑的试验次数多出好几倍。当然，所有基准均为官方口径，第三方复现与真实账单验证仍需时间，这一点与其他厂商发布会上的数字并无区别。
Ultrafast、Codex 四件套，与跑进 AWS 的 Agent 运行时
速度上，Ultrafast 极速档在 Codex 内最高 8 倍提速、300 tokens/秒，API 最高 6 倍。GPT-6 Astra Ultrafast 即日可用（API、ChatGPT Work，以及 Codex 的 Pro 500 与 Enterprise），GPT-6.1 Sol Ultrafast 则标注为「即将推出」。对写代码的人来说，300 tokens/秒意味着交互手感的变化，不再只是账单数字。
Codex 这边凑齐了云端闭环四件套。其一，Codex in the cloud：云端、手机、任意设备接入，可复用开发环境，团队共享设置与已批权限，面向 Plus、Pro、Business、Healthcare、Education、Enterprise。其二，Codex CLI 刷新：语音启动、/agents 视图同时跟踪多任务、编辑提示词、恢复会话、worktrees，覆盖全部计划。其三，Code Review：桌面端读摘要看 diff、在 GitHub PR 与 GitLab MR 上提问，自动评审模式在你离开时于云端完成首轮，同样全计划可用。其四，Codex Security Cloud：按需或定时扫描整个 GitHub 仓库、对新提交持续检查、调查与去重并云端备好修复，内含 Daybreak Blue 模型，面向 Pro、Business、Enterprise、Edu。本站此前写过 Codex 在真实工作里的使用观察（见 OpenAI 数据说:agent 半年把 Codex 用成了生产力主力），这次的四件套等于把「云端有环境、评审有通道、安全有哨兵」三块拼图补上了。
Agents API 的更新是把 Codex 的能力向外输出：支持 Computer Use，用于构建与软件交互完成任务的 Agent；Codex 的多 Agent 能力、工具搜索、工具调用、上下文压缩都进入 API，底层由 OpenAI 运行；经 API 提供，并在 Codex 与 ChatGPT Work 面向 Pro 500 与 Enterprise。更值得注意的是与 AWS 的合作：Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI——Agents API 的核心能力原生跑在 AWS 上、集成 AWS 资源，可以构建完全运行在 AWS 内的 OpenAI Agent。Agent 的运行时，从此不只在 OpenAI 自己的机房里。
清单里还有几张牌
除了两大头条，清单里还有几张牌值得点名。其一是 Pro 500 档：官方口径是 ChatGPT Plus 额度的 25 倍，配合 Ultrafast 与 Agents API 的高强度用法，这个档位显然是给重度 Agent 用户准备的。其二是 Sign in with ChatGPT 的额度互通扩展到 16 个合作方，名单里包括 Cognition 的 Devin、Notion、Vercel、T3、OpenClaw、Dactyl——登录态与额度开始跨产品流动，ChatGPT 账户正在变成一层身份与额度基础设施。其三是 OpenAI Marketplace 首批 32 个合作方，应用分发的故事也开始铺开。
隐私方向上还有一个容易被忽略的发布：Private Intelligence，主打零数据保留与 Private Safety Processing，Private Inference 预览定在今秋。企业客户在把 Agent 接进内部流程时，最担心的从来不是能力而是数据去向，这块拼图的补齐速度值得持续关注。
常驻 Agent 的元年，与同日的开源回声
把 DevDay 的发布清单合上，趋势其实很清楚：模型在降价（Sol 降到五分之一），Agent 在常驻化（Dots 上岗），运行时在去中心化（跑进 AWS）。三条线交叉的位置，就是「常驻 Agent」这个新品类。Manus 同期推出的 Cue 走得更远——手机与桌面独立应用，每个 Agent 配独立邮箱、独立电话号码、独立钱包、独立电脑，能在你设的预算内付款，目前凭邀请码免费体验。本站此前讨论过计算机操作型 Agent 的整体拐点（见 computer use Agent 时代），现在各家正把「会操作电脑的模型」包装成「住在你账户里的同事」。
还有一个耐人寻味的细节：就在 DevDay 同一天，一个与 OpenAI 毫无关系的开源项目把「dots」这个名字提前占了——仓库 feder-cr/dots，一个自带浏览器的网页 Agent，MIT 许可，README 末尾明确写着与 OpenAI 无关，发布三天左右已经拿到两千四百多颗星。官方 Dots 是托管在订阅里的常驻 Agent，这个开源 dots 则是可以自托管、模型随便换的另一条路线，两者的详细对比与自托管教程，本站会另开篇幅展开。
对普通用户，我的判断是：2026 年下半年最值得做的实验，不是再换一个更强的聊天模型，而是认真挑一只常驻 Agent 请进日常，给它几件真正重复的事——盯数据、理邮件、守 CI——然后观察它值不值得信任。模型的价格战打到这个位置，便宜的智能已经不缺，缺的是替你把时间省下来的那只「常驻」。
互动
Dots、Cue、开源 dots：你会把哪只常驻 Agent 请进日常？评论区报个名。