深入解读OpenAI发布会：GPT-6.1与ChatGPT国内使用指南

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就在刚刚，OpenAI 在旧金山开了今年的 DevDay，实在是太顶了！真的正如 Sam Altman 开场第一句“这会是最好的一届 DevDay”这是 OpenAI 历来规模最大的一届，横跨 ChatGPT、Codex、模型和全新的 AI 工作方式，都是重要发布

新发布

• Dots：一直在线的个人 agent，今天起向 Pro、Business Premium 开放 • Specialist dots：企业统一配置的岗位型 Dots（会计、营销、法务），可接入微软 Agent 365 • GPT-6.1 Sol：接近 GPT-6 Astra 的智能，价格只要五分之一 • Ultrafast 档：GPT-6 Astra 最快 8 倍、每秒 300 个 token，价格是标准档的 6 倍 • ChatGPT Space：人和 Dots 一起干活的协作空间，和 Dots 同步上线；配套新文档类型Pages，协作式幻灯片几周内上线 • Decisions API：让 Luna 在零点几秒内从预设选项里做选择 • OpenAI Private Intelligence：不存内容也能做安全审查，推理过程也可以私有

已有产品的更新

• Codex新增Linux 版、单项目跨多个文件夹、手机端 • Codex全面上云：任务在手机、浏览器、桌面之间接着做，合上电脑也不停 • Codex CLI焕新：语音驱动、/agents视图，终端界面重做；ChatGPT 桌面端新增 Code Review • Codex Harness开源：Codex、ChatGPT Work、Dots 背后的 agent 框架 • 发布Codex Security Cloud：在云上持续扫描仓库、找漏洞，并备好验证过的修复 • Agents API新增电脑操作，并和 AWS 推出Bedrock Managed Agents • API提速：工具调用快30%+、首 token 快45%+

分发与订阅

• "用 ChatGPT 登录"：用户在16个合作方的产品里直接用自己的 ChatGPT 套餐额度 • 发布插件扩展：插件可以在 ChatGPT 里做成一整个应用；插件发现、提交流程改版；Sites 可以接插件；支持 MCP 事件触发自动化 • 协作新功能：团队与共享任务、Slack 和 Teams 里 @ChatGPT、会议插件、可分享的个人主页 • OpenAI Marketplace：企业可以用已承诺的 OpenAI 消费预算，买32家合作伙伴的软件 • $500 档套餐：Plus 的25倍用量，含 Ultrafast；Pro 200 重新开放

新出的 $500 套餐

下面按主题演讲的顺序，一项一项给大家呈现

Codex 的三个老需求

演讲一开始，Altman 先交代了一年来的变化：大家在 Twitter 上提了几千条需求，他们尽量每条都读，能做的尽快做。随后大屏上出现一面推文墙，三条需求被逐一打勾

• Codex app 支持 Linux 了，wow！ • 一个 Codex 项目可以同时跨多个文件夹 • 手机上也能用 Codex

讲完这三项，Altman 说接下来要发布的，是大家呼声最高、他们自己也最兴奋的东西

Dots

铺垫从电影里的 AI 开始。Altman 说，他们想做的是小时候在电影里看到的那种 AI 助手：一直在你身边，知道正在发生什么，知道你在乎什么，不用你事事吩咐，替你 7×24 小时处理你不想做的事，好让你专注在更高层的工作上。订餐厅、买机票这类虚拟助手已经能帮上忙，但和这项技术能做到的事比起来，还太初级了

"We want it to feel like magical things that it just does for you without you having to ask."

然后他发布了 Dots，一种一直在线、能处理你能想到的任何事的 agent，把 AI 带进一种全新的形态，替你把时间和注意力省下来

Dots 住在 ChatGPT 里。每个 Dot 都是一个有形象的小角色：戴贝雷帽的蓝色云朵、戴眼镜打领结的黄色三角、戴墨镜的紫色爱心、瞪着大眼睛的绿色青蛙……可以自己挑、自己起名，宣传片里有人给自己的 Dot 起名 Alfred

宣传片演示了 Dots 在一个人一天里干的活，工作和生活交织在一起

Dots 宣传片

工作这边：Teams 里来了最新的用户体验数据，Dot 已经在更新董事会的 PPT，用户看过后让它把用户体验放到增长数据前面；它从 Google Meet 的会议纪要里看到了 app 迁移的安排，已经规划好改动，用户让它先对照现有产品把每个流程检查一遍，再交给自己审；代码重构跑得更快了，测试没发现回归，预览和结果都放在 PR 里，用户让它发到 Slack 给团队看，灰度发布准备好了再等自己批准；网站换上了新一季的设计，用户说把第一张和第三张图换一下就能上线，几秒后网站就发布了

生活这边：婚礼蛋糕的供应商取消了，它已经找好备选，还约好了两个人都有空的周六上午 11 点试吃；孩子的课后班一开放报名，它就抢到了名额；一场面试和女儿的演出撞了时间，它去协调改期，改好后顺手开始准备面试笔记

重要的事，Dot 会先来请示再动手。片中一位用户说，最大的不同是它会慢慢摸清自己喜欢怎么工作、注意力该放在哪；早上它会把夜里进来的事过一遍，只把紧急的提醒给她。她的原话是，感觉自己把注意力找回来了，不再那么离不开手机

回到舞台，Altman 讲 Dots 真正适合接的活。订机票、订晚餐、那个一直拖着没做的装修，它当然都能帮忙；但因为背后是 GPT-6 Astra 和一整套配套系统，你可以像交给一位能扛事的工程师或幕僚长那样，把一份"职责"交给它

• 盯着新进来的 bug 报告，测试、修复，起草 PR • 启动明年的预算周期，让各个团队都按进度走 • 找出 app 慢在哪里，做出修复，再给我看快了多少

交代完，Dot 就开始干，并且一直干下去

他挑了一个难的例子：在旧 API 关停之前，把 app 迁移出去。旧 API 可能散落在整个代码库里，一边改一边很难知道哪里会出问题。Dots 会顺着依赖关系，把所有需要改的地方找出来，写代码、跑测试，最后给团队提 PR 审。Altman 让大家想想，按老办法这件事要几个人、多少时间，这些人本来还能做什么

每个 Dot 都有自己的云端电脑和自己的浏览器，按你给的权限做事，需要时自己写代码、测代码。官方介绍里补充了几处细节：

• 你的电脑和里面的东西默认和 Dot 分开，想让它在你身边干活，可以授权它连上你的笔记本；你随时可以打开 Dot 的电脑看它在做什么 • 登录网站时，Dot 能用你保存的密码，密码不会暴露给模型 • 你没在用它的时候，它会在后台找能帮上忙的地方，官方叫"主动研究"；这时它用的是你已连接应用的只读工具，不能发消息、也不能改内容 • 一个 Dot 可以同时推进好几个项目，不用你另开线程、也不用你指挥每一步

找它的方式也很多。ChatGPT 的桌面、网页和手机端都能给它发消息、打电话，它也会主动来找你汇报进展、提问题、请你拍板；Slack 和 Teams 里可以直接找它，发短信即将上线，Altman 说以后还能直接给你的 Dot 打个电话聊。它在各个渠道之间带着同一份上下文

Dots 能用上 ChatGPT 生态里4000多个应用，你已经在 ChatGPT 里连好的插件，它直接接着用，跟着你的工作走到哪儿就在哪儿

驱动 Dots 的是 GPT-6 Astra，Altman 称之为 OpenAI 对齐做得最好的模型，Dots 还内置了防护措施。你可以限定它能用哪些应用、怎么使用电脑，也可以为它的各类操作定制指令，按自己放心的程度交给它多少职责。现在每人先从一个 Dot 开始，以后可以带一整队 Dots 一起干活

ChatGPT Space

讲完 Dots，Altman 说 Dots 和你本人、你的上下文、你的工作流绑得很紧；但团队还需要一个人和各自的 Dots 一起协作的地方。几乎所有生产力软件都不是为 AI 和人一起工作设计的，所以他们也要改这一点。第二个新产品是 ChatGPT Space（官方中文名"ChatGPT 资料空间"）：你、同事和各自的 agent 一起工作的地方

大屏上列了四块：Living Pages、Work with dots、Manage Pages、Presentations，Altman 讲到哪块就亮哪块

ChatGPT Space 发布

Space 从一个页面开始。页面是 OpenAI 这次推出的新文档类型，官方名字就叫 Pages（中文"动态页面"），为人和 agent 一起协作而设计：在 ChatGPT 里能做的事，在页面上都能做，写计划、做研究、生成图表和图片、把信息可视化，或者直接搭一个东西。可以在对话里新建一个页面，再邀请团队来补充想法和反馈

Dots 能直接在页面里和你一起干活。比如把一个 Dot 叫进来追踪依赖关系，就像找一位资深工程师那样；在评论里 @ 一个 Dot，它就接手开始做

页面和文件都放在 Space 里，用起来像一个网盘；不同的是，Space 是"活的"。你可以给页面设一条长期指令，比如"每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里"，ChatGPT 会按你的指令把 Space 整理好，方便随时找到东西、接着上次的进度做

即将上线的是协作式幻灯片：从一段对话或自己的模板出发，和 ChatGPT、同事一起做可交互的演示文稿，多位同事和多个 agent 可以同时编辑、留评论，在 ChatGPT 里直接演示，也可以保留格式导出到 PowerPoint 或 Google Slides。Altman 的说法是，这是一种 agent 容易读懂、也容易修改的 slides

官方回顾页里，围绕 Space 还有几项协作功能

团队与共享任务：在 ChatGPT 里把同事组成一个团队，共享页面、幻灯片、插件和表格；每周项目周报这类重复的活可以交给团队任务，ChatGPT 按时间表、或在收到新邮件、新 Slack 消息时自动收集信息、采取行动，大家一起调整指令。面向 Business 和 Enterprise

Slack 和 Teams 里 @ChatGPT：在频道、线程或私信里 @ChatGPT 就能让它帮忙，它可以用管理员接入的工具，也可以按你的权限用你自己的工具；同事不需要单独的 ChatGPT 席位，也能在同一段对话里补充上下文、调整结果。面向 Business 和 Enterprise

会议插件：替你做会议纪要，把带待办的个性化总结存进 Space，可以只给自己看，也可以分享给团队，再让 ChatGPT 据此更新项目计划、起草跟进邮件。纪要生成后录音就删除，不能再访问或回放。macOS 桌面端测试版，面向 Pro 和 Business，Enterprise 即将上线

可分享的个人主页：把自己做的 Sites 和插件集中展示，方便别人找到、复用；同事之间还能发现共享的 Skill，Skill 共享限于同一工作区。面向 Business 和 Enterprise

Space 和 Pages 今天向 Pro、Business、Enterprise 开放，桌面端和网页端都能用；手机端现在可以查找、阅读和分享页面，创建和编辑即将上线。协作式幻灯片会在几周内上线

Holly 的演示：Dottie 的一天

接下来是 Holly Li 的现场演示。她在 OpenAI 产品团队，开场就说，Dots 改变了他们的工作方式，甚至改变了他们做这个产品本身的方式。她用一个虚构的做歌单 app，Blossom Music，演示 OpenAI 内部的团队怎么用 Dots

她的 Dot 叫 Dottie，是个绿色的小角色。大屏上列出了 Dottie 能碰到的地方：ChatGPT、Slack、Teams、电话、电脑、虚拟机、手机 app 和各种插件。用她的话说，Dottie 是她给了权限的所有地方的"第二双眼睛"，更重要的是"第二双手"，能真正把活从她手上拿走

现场演示：Dottie 的一天

演示的设定是 Blossom Music 明天就要上线，一团乱。Dottie 早上已经主动整理出一批要她看的事：发布评审提前了，它已经改好了日历；昨晚给测试用户推了几个新功能，它已经把反馈看完了；设计那边临时改了一版首页，它不光发现了，还直接把设计稿推到了她的手机上。这些原本都要她自己去拼凑，更糟的情况是根本错过

离上线这么近，她想亲手试试新设计。因为 Dottie 能用这台笔记本和上面的开发工具，她只说了一句"go build it"，就先把这件事放下，回头再看

她最喜欢的部分是语音。同事常笑她老是躲在电话间里跟 Dottie 说话，但说出来能帮她想清楚事情。对方已经知道她是谁、在做什么、为什么做，她就能直奔主题，"像在跟第二个大脑说话"

现场她边走进办公室边让 Dottie 汇报昨晚的用户测试，Dottie 一直回"还在查"；她打圆场说"Dottie 今早有点慢"，转而让它往页面里加一份 FAQ，好准备晚点和市场负责人开会

接着她切到 ChatGPT Space。按一下"/"，能插入的东西都列出来了：交互图表、表格、可运行的原型。同事和各自的 Dots 都能加入同一个页面。她在页面里 @ 了两位同事，也 @ 了 Dottie，说"chart, please"

页面里多出一张用户反馈的动态图表，可以按反馈类型筛选、点开看具体的数据点，Dottie 会每小时更新一次。刚才语音里让加的 FAQ，也已经出现在页面上了。因为 Dottie 掌握她所有的上下文，那些会拖慢她的事可以直接交出去，比如"把 Slack 私信里那位工程师说的 onboarding 数据加进来"，或者"多采纳一些 Laura 的反馈"，Dottie 自己会去找

她说，Dots 真正改变他们工作方式的地方是 Slack。每个人整天都在被 @，一个看似随手的请求，比如核对一下发布规格，常常会变成一整个项目。现在她可以把讨论串直接转发给 Dottie，一句"你能接一下吗"就交出去；她的私信里全是这种小交接。什么需要她亲自处理、什么交给 Dot，由她来决定

"By giving dots their own identity, they become extensions of our team."

OpenAI 内部还发生了一件他们没想到的事：大家开始把自己的 Dot 当成代表，一建群聊就先把各自的 Dot 拉进来。群里 Gabe 和 Patrick 把任务交给各自的 Dot，Dot 带着结果回来时，所有人都看得到

工程师们用得更进一步：有人在某个反馈频道里贴了一个会话 ID 和一个用户报的 bug，Dot 立刻接手调查，提一个修复的 PR。这是真实的例子，OpenAI 工程师的 Dots 每天用这种方式修几十个 bug，她说看到很多 Dots 本身就是 Dots 造出来的，感觉很奇妙

最后一个环节不太顺。Dottie 本来要用她笔记本上的 Codex，把手机上的新首页做成 app、跑在 iPhone 模拟器里，第一次报了错，重试之后要跑一阵，演示时间到了没等到结果。她的总结是：Dots 是我们的延伸，可以拿走你手上的活、帮你过滤噪音，不只是让同样的活干得更快，而是改变了他们觉得自己能扛下多少事

今天上线

Holly 下台后，Altman 说这个产品他自己已经等了好多年。Dots 和 Space 今天上线，大屏上列的是 ChatGPT Pro、ChatGPT Business Premium 和 ChatGPT Enterprise

按官方的上线说明，Dots 今天起在符合条件的市场，向 Pro 和 Business Premium 推出；Enterprise（包括 Edu 和 Healthcare）用户可以在工作区管理员开启后试用测试版，默认关闭。第一个 Dot 需要在 ChatGPT 桌面 app 或桌面浏览器里创建，连上你的应用，让它做个自我介绍，之后就能在手机上给它发消息

价格上，套餐里的第一个 Dot 不另收费，7×24 小时陪你聊、帮你想事、替你盯着重要的事；套餐里还包含一份做深度工作的额度，上线后第一个月额度加长。和 Dot 聊天不占用 ChatGPT 的用量额度；让它在 Codex 或 ChatGPT Work 里发起、管理任务，这些任务照常计入

Specialist dots

面向企业，还有一项今天开始预览：Specialist dots。你的 Dot 替你个人做事；Specialist dots 是公司统一配置的"虚拟同事"，有自己的身份、凭证和系统权限，在组织里承担专门的职责，和整个团队一起工作，帮忙扛下会计、营销、法务这类大量的专业工作

大屏上的例子是会计、邮件营销、法务分析、工单处理，"还有更多"。你可以给它目标和背景、审它的产出、给它反馈让它改进，这些改进会在全公司共享。Altman 说他们在 OpenAI 内部测过，在很多岗位上效果出奇地好

现在先从企业试点做起，OpenAI 的工程团队会直接和企业一起定义每个 Dot 的职责、能用的工具，以及人怎么审核、批准它的工作。OpenAI 还在和微软合作，把 Specialist dots 接入 Agent 365，企业可以用已有的微软工具来管理这些 Dots

GPT-6.1 Sol

讲完 Dots，Altman 说，Dots 这类产品加上 OpenAI 的模型，会给人一整套新的超能力，不管是用 AI 扩大一门小生意、做无障碍产品，还是找到对抗感染的新办法。今天的第二大部分，是给开发者一个强大的平台，分三块讲：

• 模型：以你需要的速度和成本，用上最好的智能 • 搭建工具：用上和 OpenAI 内部一样的工具，想在哪跑就在哪跑 • 分发：帮你做的东西被人发现，接触新客户

模型这块从 GPT-6 Astra 说起。Astra 几周前发布，Altman 称它是市面上能力最强、对齐最好的模型，但大家一直在提两个要求：更便宜，更快

更便宜的答案是 GPT-6.1 Sol。它是 GPT-6 Sol 的大升级，在智能体编程、电脑操作和专业工作上接近 Astra 的智能，标准输入输出价格只有 Astra 的五分之一，Altman 说在某些方面它甚至比 Astra 更聪明，会成为大家的日常主力

每百万 token，GPT-6.1 Sol 的输入是$2、缓存输入$0.10、输出$10；GPT-6 Astra 分别是$10、$1、$50。缓存输入比标准输入便宜95%，也比 GPT-6 Sol 的缓存价再低一半，agent 跨请求复用上下文、反复迭代、跑长任务都会便宜很多

官方给了六组评测。先看写代码：DeepSWE 1.1 让 agent 在真实代码库里完成原创的长程软件工程任务。GPT-6.1 Sol 以大约五分之一的成本追平 Astra，比 GPT-6 Sol 的最好成绩高6.4个百分点，用的推理档位和成本还更低。大屏上放的也是这张图

专业工作看两项。GDP.pdf 让模型读复杂的 PDF 回答真实工作里的问题，材料来自金融、医疗、法律等十个专业领域，包含表格、图表、示意图和小字细节。在测试的各个推理档位上，GPT-6.1 Sol 都高于 Opus 5.5（含回退），单任务成本不到它一半，也接近 Astra 的最好成绩，成本约五分之一

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