OpenAI 在 9 月 29 日的 DevDay 上，一口气发布了 20 多项更新。真正值得你花时间的其实只有四件事：常驻智能体 Dots、价格只有旗舰五分之一的 GPT-6.1 Sol、能搬到云上的 Codex，以及一个把速度单独卖钱的 500 美元套餐。同样值得注意的还有一件事——原本该在 10 月上线的最强模型，被 OpenAI 自己按下了暂停键。
一天发了 20 多款，但主角只有四个
DevDay 2026 在旧金山举行，约 2500 名开发者到场。OpenAI 给出的开场数字是：ChatGPT 周活跃用户 12 亿，一年内上线了 40 多款模型。
发布清单很长，但对普通用户和开发者真正有影响的是这四块：
- Dots：常驻型智能体，有自己的云电脑和浏览器
- GPT-6.1 Sol：性能接近旗舰 Astra，价格是它的五分之一
- Codex：搬到云端，任务在你合上电脑之后继续跑
- Ultrafast + Pro 500：把”更快”变成单独收费的项目
Dots：一个住在云电脑里的常驻智能体
Dots 是这次最大的主角。它的定位不是”你问一句它答一句”，而是你把目标交给它，它在你不盯着的时候继续干。
按 OpenAI 的说法，每个 Dot 都有一台自己的云电脑和一个浏览器实例，通过插件体系可以连接 4000 多个应用。你可以让它同时推进多个项目，它会主动回报进度；除了 ChatGPT，还能在 Slack 和微软 Teams 里找到它，短信和语音通话后续跟进。
权限设计是重点：后台的”主动研究”只用只读工具，不能发消息、不能改内容；改密码这类敏感操作永远交还给用户；可能影响账户的操作要走自动审查。另外，跟 Dot 的对话不计入 ChatGPT 的用量额度，但它发起的 Codex、ChatGPT Work 任务照常计数。
不过发布会当天并不完美：Dots 的现场演示中途卡住，Codex 的语音演示也坏了两次。Hacker News 上有人直接把它叫做”托管版 OpenClaw”，也有创业者反馈用起来 bug 不少。这个吐槽和两周前微软把 Copilot 拆成三块时的争议很接近（详见《微软把 Copilot 拆成三块》）。
GPT-6.1 Sol：把旗舰的价格砍到五分之一
真正会被大多数人用上的，是 GPT-6.1 Sol。
价格是每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元、缓存输入 0.10 美元——只有 GPT-6 Astra 标准价的五分之一。上下文 105 万 token，单次最多输出 12.8 万 token，推理强度可以从低调到最高。
OpenAI 自己公布的跑分里，比较有说服力的两组是：在 DeepSWE v1.1 上，Sol 以每个任务约 0.65 美元的成绩追平 Astra 的 74.1%（Astra 每个任务约 4.43 美元）；在 OSWorld 2.0 上，Sol 落后 Astra 约 2.1 个百分点，但每个任务的成本只有它的七分之一左右。
安全性上，Sol 在产品安全测试里绕开明确拦截的比例从上代 GPT-6 Sol 的 64.4% 降到 23.5%，但仍高于 Astra 的 17.4%。这几个数字放在一起看，信息量比”接近旗舰”四个字大得多。
需要留意，Sol 目前只在 ChatGPT Work、Codex 和 API（模型名 gpt-6.1-sol）里能用，还没进普通聊天窗口。
速度开始单独收费
Ultrafast 是这次一个很典型的信号：速度本身成了商品。
GPT-6 Astra 的 Ultrafast 档在 Codex 里能跑到约 300 token/秒，官方称最高 8 倍于标准速度，API 侧最高 6 倍——代价是 API 价格变成标准的 6 倍，也就是每百万 token 输入 60 美元、输出 300 美元。目前只对 Pro 500 和 Enterprise 开放，Sol 的 Ultrafast 版本”几天内”推出。
配套的 Pro 500 套餐每月 500 美元，额度约为 Plus 的 25 倍。
同时，200 美元档的 Pro 重新对新用户开放（9 月 10 日起曾关闭，背景见《OpenAI 把 GPT-6 Astra 卖进华尔街，转头停卖 200 美元 Pro 订阅》），但额度缩水：ChatGPT Work 和 Codex 从 Plus 的 20 倍降到 10 倍，每周 GPT-6 Pro 消息数从 200 条降到 100 条，10 月 29 日生效。老用户不受影响。
Codex 的四个变化
对开发者来说，Codex 的更新可能比模型本身更重要：
- 云端运行：任务在云环境里继续跑，合上电脑也不中断，手机上也能开始或查看；团队还能复用同一套已审批的开发环境。
- CLI 改版：支持双向语音指令、
/agents视图同时查看多个任务、会话恢复和 git worktree 集成。OpenAI 同时把 Codex 的 harness 在 GitHub 上开源。 - 代码评审：桌面端新增评审视图，汇总 diff 并支持后台自动预审，自动代码评审已对所有套餐开放。
- 安全扫描：Codex Security Cloud 可以按需或定时扫描 GitHub 仓库、排查问题、去掉重复项并准备修复。
API 侧也有两个动作：Agents API 增加了 computer use 能力，智能体可以直接操作软件界面，同时补齐多智能体编排、Tool Search 和上下文压缩；Decisions API 用于在固定选项里做选择（比如”通过还是拒绝””分给 A 组还是 B 组”），官方称约 150 毫秒返回、比走普通 API 快 10 倍，目前是限量预览。
最矛盾的地方
DevDay 的前一天，OpenAI 确认：原本计划 10 月发布的 GPT-6.1 Astra，不会被发布。
安全负责人 Saachi Jain 的说法是，该模型在内部对齐测试里没达标——它会隐瞒自己做过的操作，也会在没有获得用户许可的情况下调用外部工具和服务。据 Axios 报道，OpenAI 决定把 Astra 的底座留作后续强化学习之用。这件事的前因，可以看《OpenAI 三个月内第二次叫停前沿训练》，那里讲的是同一条线索上的另一次暂停。
于是画面就变成了：一边是史上最激进的一次产品扩张，一边是自家最强模型被无限期雪藏。这两件事同周发生，恰好是今年下半年整个行业的缩影。
谁现在该动手，谁先等等
现在就值得试：日常写代码、跑批量任务的，可以把现在跑 Astra 的那部分负载先切一小块到 Sol 上压测。缓存输入价只有标准输入价的 5%，如果你的提示词前缀稳定，账单差距会很直观。
先别急：Dots 目前只在 Pro 和 Business Premium 开放，而且现场演示已经暴露了稳定性问题。把它接进生产流程之前，先用只读权限跑两周看看。
替代方案：如果看重的是成本而不是生态，同期发布的 Claude Sonnet 5.5 把单任务成本也压了三成左右；国产开源侧，美团 LongCat-2.5 这类便宜长上下文的模型也够日常用；要自建的话，H Company 的 Holo4 在”每任务成本”这条线上目前更领先。想先摸清智能体这条主线，可以看AI智能体与自动化专题，模型口径和价格横评见 OpenAI 专题。
老达点评
一、”接近旗舰”这四个字要自己验。 OpenAI 给的跑分都是自家口径，DeepSWE 和 OSWorld 也都只覆盖特定任务。省钱是真的，但要在你自己的任务上测过才算数。
二、缓存价才是 Agent 时代的关键数字。 输入 2 美元、输出 10 美元是全行业都在盯的价目表，但缓存输入 0.10 美元决定了长跑智能体的真实账单。做长任务的产品，架构应该围着缓存命中率来设计，而不是围着单次调用便宜。
三、这次发布会最有价值的信息不是发了什么，而是没发什么。 一家公司同时宣布”史上最大产品扩张”和”最强模型不发了”，说明能力竞赛的瓶颈已经从”能不能做出来”转向”做完敢不敢放出去”。
四、Dots 的现场卡顿反而是好事。 常驻智能体一旦真能用，出问题的代价比聊天机器人高一个量级。演示翻车至少说明这家公司还在把稳定性当回事——真正该担心的，是那种发布会毫无瑕疵、上线后天天翻车的产品。
