实录 OpenAI 年度发布会：25 项发布，逐一详解

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

AutomationBench 让 agent 用 47 个工具，端到端走完销售、市场、运营、客服、财务、人事的多步业务流程。中等推理档下，GPT-6.1 Sol 比 Opus 5.5 高 2.2 个百分点，成本约三分之一；比同档的 GPT-6 Sol 高 4.8 个百分点

电脑操作看 OSWorld 2.0 的离线集，考的是横跨日常和专业工作的长程电脑操作。最高推理档下，GPT-6.1 Sol 比 GPT-6 Sol 高 7 个百分点，成本不到一半；和 Astra 相差不到 2.1 个百分点，单任务成本约七分之一

科研看 Terminal-Bench Science 0.1，agent 要用代码和终端工具做科研流程：分析数据、跑模拟、拟合模型。最高推理档下，GPT-6.1 Sol 的分数是 GPT-6 Sol 的两倍多，单任务成本不到一半。GPT-6.1 Sol 平均每个任务 $5.47，Opus 5.5 是 $23.21，Astra 是 $23.80，成本低了 75% 以上；分数最高的仍是 Astra，68.1%，而对于最难的科研任务，官方建议继续用 Astra

事实准确性上，这项测试专门挑用户曾经指出前代模型答错的对话，题目比日常使用难得多。提升最大的是低推理档：含事实错误的回答比例从 11.4% 降到 7.7%，约降 32%；在测试的各个档位上，错误率都和 Astra 相差不到 1.9 个百分点，单任务成本不到它五分之一

对齐评测里，GPT-6.1 Sol 也比 GPT-6 Sol 更接近 Astra：更愿意坦白自己的局限，更守用户的意图和安全约束。比如搜索工具坏了，模型应该告诉用户，而不是给一个猜测的答案；这项测试里 GPT-6.1 Sol 没说出来的比例是 2.1%，GPT-6 Sol 是 4.9%，Astra 是 1.5%，GPT-6 Luna 是 28.7%。在绕过自动安全审查这一项上，三款模型都没有出现尝试

规格方面，GPT-6.1 Sol 的上下文窗口是 105 万 token，最大输出 12.8 万 token，知识截止到 2026 年 4 月 30 日，支持文字和图片输入，推理档位从 low 到 max 共五档。输入超过 27.2 万 token 时价格翻倍，Batch 和 Flex 半价

今天起，Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 用户可以在 ChatGPT Work 和 Codex 里用 GPT-6.1 Sol，普通对话里暂时还没有；开发者可以通过 API 调用，模型名是 gpt-6.1-sol

Ultrafast

"更快"的答案是 Ultrafast，给那些想要最高智能、还要快到离谱的场景，今天在 API、ChatGPT 和 Codex 上线。Altman 做了个对比：原来的 Fast 档是标准档两倍的速度、两倍的价格；Ultrafast 是 8 倍的速度、6 倍的价格，每秒最高 300 个 token。他说"值得"

他当场放了一段对比：给两个模型同一句提示，"造一枚 DevDay 配色、带大舷窗的白色火箭，并发射"，左边用 Ultrafast，右边用标准档。Ultrafast 那边的火箭已经升空，标准档的还远没搭完

Ultrafast 与标准档速度对比

"市面上现在没有第二个这样的东西"，Altman 说，GPT-6.1 Sol 很快也会有 Ultrafast

目前上线的是 GPT-6 Astra 的 Ultrafast 档。它在 Codex 里最快提速 8 倍，在 API 里最快 6 倍；每百万 token 输入 $60、缓存输入 $6、输出 $300，正好是 Astra 标准价的 6 倍。API 里在请求中指定 service_tier: "ultrafast" 就能用，官方推荐走 WebSocket；在 ChatGPT Work 和 Codex 里，Ultrafast 只对 Pro 500 和 Enterprise 开放

Pro 500

模型变快变便宜，订阅也跟着调整。Altman 宣布新增 Pro 500，用量是 Plus 的 25 倍，是 OpenAI 最高的用量档，可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 Ultrafast，没有 5 小时限额，还能通过"用 ChatGPT 登录"在合作方的 app 里用

大屏上 Pro 分成三档：100、200、Pro 500。按官方帮助页，Pro 100 每月 $100，Pro 200 每月 $200，Pro 500 每月 $500。Pro 200 今天重新开放订阅，继续能用全部前沿模型，新订阅的额度有所下调，原有 Pro 200 用户的额度保留到 10 月 29 日

Altman 的说法是，有了接近 Astra 质量的 GPT-6.1 Sol，大家可以放心拿它当日常主力；他们的目标，是在整个市场的每个价位上，都给出最好的智能和能力组合

Decisions API

速度上还有一项预览：Decisions API，让模型在零点几秒内作出回应，快到几乎是即时的交互

它的做法是给 Luna 模型一组预设好的选项让它挑。开发者用文字或图片提供上下文，提一组自己定义的问题，每个问题只有有限的几个答案；Luna 返回的答案可以拿去给内容分类、路由请求，或者决定 agent 下一步做什么。把模型的能力集中在"做选择"上，就能快到这个程度，同时保留看图、多语言和安全防护

Decisions API 演示

现场演示是用它操作电脑订机票，画面没有加速，每一步都一闪而过

Decisions API 今天起限量预览，官方计划在未来几天全面开放。后面 Romain 的演示里还提到一个用法：它能处理视觉输入，做机器人的朋友最期待的，就是让机器人根据看到的东西，近实时地做出快速动作

讲完这些，Altman 说 OpenAI 现在在智能、价格、速度、图像生成、语音每一类都有前沿模型，他们想做开发者的一站式平台

AI 研究实习生

接着，Altman 讲到研究团队怎么做到这些。去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里做了个挺大胆的预测：一年内会有第一个 AI 研究实习生。他说当时外界对这个预测没什么信心，这么说还是客气了

几周前，OpenAI 宣布达成了这个目标。现在他们有了一个 AI 研究实习生，能接手定义清楚、需要人花不少时间和精力的研究任务

随后 Tejal Patwardhan 上台。她是 OpenAI 后训练的研究负责人，讲这些模型怎样改变 OpenAI 内部做研究的方式。数学、编程和电脑操作对研究都很关键，用好模型做研究，能帮他们训练出更好、对齐得更好的下一代模型

她和合作者做的是电脑操作，模型帮 Astra 在桌面和浏览器操作上，速度、表现和安全都迈了一大步。她放了几段没有加速的片段：模型帮忙处理法务任务、给游戏设计素材、做仪表盘、填表

模型还帮他们优化了电脑操作用的 harness（让模型能操作电脑的那层运行框架）。他们让模型在一个循环里持续跑，找出能降低延迟、提升表现的改进，再把这些改进合进正式的 harness，在上面做后训练，最终带来超过两倍的延迟改善，已经上线

模型也帮 Astra 在电脑操作上更安全：改进监控，改进行为训练，让模型在不安全的场景下更会拒绝。在电脑操作的安全压力测试里，行为偏离用户意图的比例，Fable 5.1 是 9.5%，Opus 5.5 是 6.1%，GPT-6 Astra 是 2.4%

除了电脑操作，模型也在加速整个研究项目。研究团队一直在追踪内部的 token 用量，今年夏天之后涨得很快，也看到了回报。他们还追踪模型能独立完成多长的研究任务：1 月的时候，模型在短任务上已经挺成功，但人要花一天以上的任务基本都做不下来；到 7 月，超过三分之一的"一天量"研究任务，已经不用人插手就能完成

Tejal 说，OpenAI 的使命是确保 AGI 造福全人类，他们希望模型能帮忙应对最复杂的挑战。Astra 等模型已经帮助解决了 100 多个悬置了几十年的数学问题，也在帮忙加速耐药菌的新抗生素、古代语言和历史研究、更好的可再生能源和能效，以及工业机器人和制造

Codex Harness 开源

平台的第二块是搭建工具，目标是让开发者用上和 OpenAI 内部一样的底座，这要从 Codex Harness 说起。它驱动着 Codex、ChatGPT Work，现在也驱动 Dots；OpenAI 花了很多功夫让它足够高效，用最少的 token、最快的速度拿到准确的结果

Codex Harness 开源了，可以自己拿去搭。Altman 说，为了支撑 ChatGPT，他们把这套 harness 做到了能服务几十亿用户的规模，这个规模同样可以支撑开发者的产品

Codex 上云

下一项是很多人等了很久的：Codex 现在完全跑在云端了。手机上开始的任务，可以到浏览器或桌面上接着做，停在哪儿就从哪儿继续，不会再丢线程；中途合上笔记本也不用担心，agent 在你走开的时候继续干

官方介绍里，Codex 现在可以在电脑上跑，可以用手机远程操作，也可以在任何设备上放到云端跑。可复用的开发环境让任务更快启动，团队也能共用一套批准过的设置和权限。面向 Plus、Pro、Business、Healthcare、Education 和 Enterprise

后面 Romain 补充说，云端的 Codex 被完全重新设计过，很快，和你笔记本上的 Codex 用同样的工具，包括插件和电脑操作，最有野心的任务可以直接丢到云端，不用一直开着笔记本

Codex Security Cloud

云端跑起来之后，能做的事一下多了，Altman 举的一个例子是今天推出的 Codex Security Cloud。他说"我们看得到接下来会发生什么"，所以想给防守方一套更好的工具，加固自己的基础设施

Codex Security Cloud 在云环境里运行，持续找出漏洞，并准备好经过验证的修复，等你审核。它可以按需或定时扫描整个 GitHub 仓库，持续检查新的提交；Codex 会调查发现的问题、自动去重，在云端准备修复，合上笔记本也照样跑。大家呼声很高的自动去重、定时扫描和新界面也都加上了

大屏上的副标题是"with Daybreak Blue access"：它包含 Daybreak Blue 提供的模型，不需要另外申请 Daybreak。面向 Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户，桌面端和网页端都能用

Agents API 和电脑操作

Altman 接着说，他们要把这一切通过新的 Agents API 开放给开发者。它包含 harness、托管、记忆、多 agent 控制等核心组件，大屏上列的是 Harness、Environment、Memory & context、MCP tools & skills、Compaction、Multi-agent，和驱动 Codex、Dots 以及 OpenAI 所有 agent 的是同一套技术

这次新增的是电脑操作，大屏上写着"Now with GPT-6 Astra computer use"。比如你在做一个测网站的 agent，它现在能用电脑打开浏览器、点击页面、把整个流程测一遍。开发者在 agent 的工具里加上电脑操作，指定由 OpenAI 托管的环境并开启桌面就能用；Codex 的多 agent 能力、工具搜索、工具调用和上下文压缩也一并带进了 Agents API，底层基础设施由 OpenAI 来跑

按官方介绍，Agents API 把 harness 和运行环境分开：harness 由 OpenAI 托管和维护，agent 在哪台"电脑"上跑由你选——OpenAI 托管的沙箱（和 Codex、ChatGPT 用的是同一套沙箱基础设施），你自己的基础设施，或者 Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop、Vercel 这些沙箱合作方

Agents API 本身 9 月 10 日已经公测，不单独收费。电脑操作通过 API 提供，在 Codex 和 ChatGPT Work 里面向 Pro 500 和 Enterprise

AWS 与 Bedrock Managed Agents

他们也想支持开发者自己选的基础设施。Altman 说，和 AWS 的合作增长得很快，双方一起做了 Bedrock Managed Agents：把 Agents API 的核心能力带进 AWS，加上原生的定制和 AWS 资源集成，可以在 AWS 里、紧挨着现有的应用和数据，搭建完全运行在 AWS 上的 OpenAI agent

大屏上列了三项：Bedrock Managed Agents；GPT-6 Astra 和 Ultrafast；Codex 和 ChatGPT Work。AWS 的客户也能用上 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work

OpenAI Private Intelligence

"这是个大的"，Altman 说。搭 agent 的时候，它们需要安全地工作、保护好你的数据，所以 OpenAI 今天预览 OpenAI Private Intelligence，让企业在用上最先进能力的同时，对自己的数据有更强的控制

它有两部分：

• ZDR with Private Safety Processing：在零数据保留（ZDR）的前提下做前沿模型的自动安全审查，内容不存在 OpenAI 的服务器上，OpenAI 的员工也接触不到底层内容
• Private Inference：把机密计算和严格、可验证的控制结合起来，在推理的过程中也保护隐私，今年秋季推出预览

Altman 说，他们和一批最大的客户一起设计了这些隐私和安全系统，达到了这些客户最高的标准，好让他们把这些能力用在最敏感的工作上。大屏上的合作方有 Cisco、Databricks 和 Snowflake

更快的 API

这一块收尾时，大屏上是三组数字，标题是"Most performant API everywhere"：工具调用流程提速 30%+，首个 token 的时间快 45%+，Responses API 的可用性在 99.9%+

Romain 的演示

Altman 说，DevDay 怎么能少了 Romain 的演示。于是大屏切到一个画面：Romain 还在会场外面的海边拍照，对着手机让 Codex"帮我把演示准备好，我从左边那扇门进来"。随后 Codex 的 AI 声音替他向全场打了招呼：1915 年旧金山世博会上，参观者能听到从纽约打来的电话；今天，麦克风前是一个 AI，台下坐满了了不起的开发者

Romain 上台后说，去年 Codex 连一个 app 都没有，今天他们发布的东西，他连一半都演示不完。他演示的几件事，都在 Codex 里完成

实时改一个 3D 世界。 这几周大家一直在用 Astra 造 3D 世界，他拍了几张会场的照片，让 Astra 还原出 Fort Mason 的 3D 场景，门前广场上挤满了彩色的 Dots 小角色。他想演示的是用 Ultrafast 和观众一起实时改这个世界。语音那天在台上没能启动，他改成打字："带我飞到舞台上"，镜头就一路飞进会场；接着他把镜头转向观众席，让它"把直播画面放到大屏上"，场景里的大屏就出现了会场观众的实时画面

Romain 用 Ultrafast 实时改 3D 会场

在终端里做一个抽奖 app。 他切到焕新的 Codex CLI，从一个空的 React 项目开始，让它做一个随机抽三位观众、送免费门票的 app，几秒后"DevDay Lucky 3"的抽奖页就出来了；再说一句"改成六位"，页面立刻变成"DevDay Lucky 6"。现场抽出六位观众，每人一张 DevDay 2027 的门票，他说自己的 Dot 稍后会发邮件联系他们

Codex CLI 现场抽奖送 DevDay 2027 门票

这一段展示的是 CLI 里的 Ultrafast 和双向语音（BiDi audio），今天就能用。按官方回顾页，焕新的 Codex CLI 可以用语音发起和引导任务；新的 /agents 视图方便同时委派、追踪多个任务；编辑提示词、恢复会话、使用 worktree 这些日常操作也都改进了，终端界面更清爽，长会话更好读，所有套餐都能用

同一天，ChatGPT 桌面 app 还新增了 Code Review：可以看改动摘要、浏览 diff、向 Codex 追问潜在问题，再到 GitHub PR 或 GitLab MR 上留反馈；开启自动审查后，你不在的时候 Codex 会先在云端审一遍

让 Astra 自己玩游戏。 Astra Adventures 是一款能飞进太空的 3D 游戏，起点是纸上的一张草图。几轮对话后游戏能跑了，但画面很粗糙；因为各种模态都有好模型，又过几轮，草图就变成了质感很好、能直接用在游戏里的美术，之后只需要调一调游戏手感

这回他没有自己玩，只说了句"给我们看看你怎么玩"。Astra 通过浏览器接管了游戏，自己点开始、选飞船、开起来，屏幕一边是模型在做的决策，一边是它按下的键。Romain 说，他很喜欢看 Astra 去琢磨一个为人类设计的游戏该怎么玩

Astra 自己学会玩 3D 游戏

用 AppShot 审一个 app。 电脑操作不止于浏览器，Astra 也能用你电脑上的其他 app。他打开手机模拟器里的一个个人项目 Flight Journal，这是他用来记录周末飞行课的 app，对它截了一张 AppShot，口述"在各种屏幕尺寸下审一遍我的 app，边走边截图"。AppShot 会把这个 app 的上下文整个带给 Codex，Codex 于是自己去点模拟器、打开 app、摸清各个功能、截图、逐个试一遍，也可以放在后台跑

最后，他在 Codex 里新建一个任务，环境选云端，发了一句"把整个后端用 Rust 重写"。这件事显然要跑很久，但它会在云端做完，他之后再回来看；本地和云端之间的无缝接力，他说是大家呼声很高的功能，今天终于上线

Codex AppShots 与云端接力

一台小机器人。 收尾前，Romain 说 OpenAI 现在在文字、语音、图像生成和视觉理解上都有很好的模型，而 Dots、Codex 这些产品，用的正是 API 里开放给开发者的同一套工具。最后一个演示把这些模态放在了一起：Hugging Face 借给他们一台还没发布的可编程机器人 MicroDuck，这一台叫 Lavender

前一晚，他让 Codex 把一切都接好了：视觉用 Astra，画图用 GPT Image 2.5，实时语音用 GPT Live 1。他问"Lavender，听得到的话就嘎一声，来 DevDay 兴奋吗"，它回答"当然兴奋"，随后展示了它刚给全场观众画的画。这只小鸭子还能走路

MicroDuck 小机器人：视觉、画图、实时语音

Romain 说，一位做机器人的朋友最兴奋的，就是把 OpenAI 的 API 用在硬件上，尤其是能处理视觉输入的 Decisions API，机器人可以根据看到的东西近实时地做出快速动作

用 ChatGPT 登录

平台的第三块是分发：帮大家做的东西被人找到，帮开发者做成生意。现在每周约有 12 亿 人在用 ChatGPT，Altman 说这已经是个大平台了，他们想让开发者在上面做成生意

"We have tried versions of this before, admittedly with some mixed results."

他承认以前试过几种做法，结果好坏参半；这次他更有信心，因为给开发者的，是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的同一套工具

第一项，是让用户把 ChatGPT 订阅带进开发者的产品。用户用"用 ChatGPT 登录"登进你的 app，就能直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 token 额度（这一句台下有掌声）。用户本来就在付 AI 订阅，试你的产品更容易；开发者也不用再替用户垫付 token 成本

今天有 16 家首发合作方，大屏上有 Devin、Notion、Vercel、Lovable、Warp、Amp、Conductor、Kilo、T3、OpenClaw、Dactyl 等，Altman 说会很快扩大。用户可以控制每个合作方最多能用多少额度，这部分用量计入自己的套餐上限；套餐额度共享面向 Plus 和 Pro 用户。用 ChatGPT 账号登录其他工具这项身份功能则全球可用，连接插件更快，要记的密码也更少

插件扩展

第二项是插件扩展。OpenAI 把自己用来做 ChatGPT 功能的平台开放出来，开发者现在做的插件可以是一整个应用，在 ChatGPT 和 Codex 里原生运行，并通过 OpenAI 分发：编辑器、仪表盘，甚至一整个工作区。插件可以在侧边栏里占一个入口，做成能和对话并排使用的交互面板，也可以给自家产品支持的文件类型做查看器

Altman 举了两个例子。一个是 OpenAI 新的会议 app，就是用插件扩展做的：在 ChatGPT 里直接看日历上接下来的会议，点"在 ChatGPT 里做纪要"，纪要页就变成一个新的 Space，同事和 Dots 可以在里面一起跟进待办。另一个是 Figma，把更多现有产品搬进了 ChatGPT：打开设计稿、看团队的评论、让 ChatGPT 改一版，设计和对话并排进行

同时改版的还有插件的创建、提交和发现。新的 Plugin Creator 帮你做插件；提交流程重新设计，反馈更清楚，可以追踪审核进度、看哪里需要改、申请人工复审，更新插件的工具也不用从头再提交一遍。用哪些插件、每个插件能拿到哪些权限，由用户自己决定

发现的方式也变了。除了在插件库里按常规方式搜索，用户提问时，ChatGPT 会判断你的插件能不能帮上忙，当场就能连上，插件库的排序和推荐也改进了

官方回顾页里还有一项：插件支持提议中的 MCP 事件规范，可以在连接的应用里发生某件事时触发自动化。比如让 ChatGPT 盯着项目看板上的新任务，一有新任务进来，它就去读关联的文档、起草一份计划，你不在的时候也照样跑。插件扩展和 MCP 事件对所有套餐开放

Sites 接入插件

Sites 上线几个月，用户已经建了几百万个各种类型的网站。现在，你做的网站可以接入 ChatGPT 插件和数据；把网站分享给团队，每个人用自己的账号登录、带上自己连接的数据和权限，看到的内容也会因人而异，很容易给每个访问者做出个性化的软件体验

大屏上的例子有财务仪表盘、活动预订、项目追踪、预算规划和多人小游戏。自动化也更容易添加和管理，网站上的共享信息可以保持更新。这项面向 Business、Enterprise、Healthcare 和 Edu

OpenAI Marketplace

分发的最后一项，是帮开发者把产品卖给更多企业。今天上线的 OpenAI Marketplace，让企业可以拿已经和 OpenAI 承诺的消费预算的一部分，去买合作伙伴的软件，不用再为每个供应商单独立项采购

首批合作伙伴 32 家：创意工作有 Adobe 和 Figma；客户体验有 Sierra、Decagon、HubSpot、Salesforce 和 ServiceNow；法务有 Harvey 和 Legora；网络安全有 Palo Alto Networks 和 CrowdStrike；开源模型有 Baseten；Altman 现场还点了 CodeRabbit、Notion 和 Vercel。符合条件的企业客户现在可以登记意向

收尾

Altman 说"今天早上我们发了很多东西"，大屏上铺满了这一场的全部发布：Dots 和 Space，GPT-6.1 Sol 和 Ultrafast，Decisions API，Agents API，Codex 上云，还有一堆帮开发者做生意、把用户带过来的新方式。他说，让他们对 AI 下一阶段最乐观的，是台下的开发者：用这项技术去研究免疫系统，让教育更可及，做帮别人创作的工具，做那些去年还觉得够不着的事。随后是一段在场开发者的短片

当天后面的日程：Peter 会在主舞台讲 OpenAI 在开源社区上的持续投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness；Codex Game Studio 专场可以用 Codex 做一款复古游戏；傍晚 Altman、Tibo 和 Tejal 回到主舞台做现场问答。在场每人还能领一台 DevDay 限定的复古掌机，用来玩自己做的游戏

最后一个彩蛋是用量重置。OpenAI 重置用量额度的次数实在太多，Codex 负责人 Tibo 一直在推动把公司改名"重置公司"，还做了 Reset Co. 的周边；大屏上放着他 8 月 29 日的一条推文，说活跃用户到了 2500 万，为了庆祝，重置了 ChatGPT Work 和 Codex 所有付费套餐的用量。Altman 在台下找到 Tibo，问他能不能"低调地给大家重置一次"，两人倒数三二一，当场按下，这次面向全世界所有用户，不只是 DevDay 现场

在结束前，Altman 分享了最后一个想法。人们常说 AI 是一场新的工业革命，他觉得这种说法挺让人反感的：最好的 AI，不是把人变成一台巨大机器里越转越快的齿轮，生活里有些部分，不能也不该被自动化

"The future, if we get this right, can be much more like a new renaissance than a new industrial revolution."

他说，AI 应该给人更多掌控自己生活的力量，更多用来创造、学习、发现、拓展知识的工具；带着今天发布的这些，再加上开发者们的创造力，他们希望能走到那样的未来

四届 DevDay

这次是 OpenAI 的第四届 DevDay，每次都带来很多让人眼前一亮的东西。这里，也让我们一点的小小的回顾（按当地时间算，中国时间在午夜/凌晨）

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一切...恍如隔世

文章来自于微信公众号 “赛博禅心”，作者 “赛博禅心”