OpenAI殺手應用來了?全天候AI代理Dots主打「會自己找事做」,Pro付費會員搶先體驗
OpenAI殺手應用來了?全天候AI代理Dots主打「會自己找事做」,Pro付費會員搶先體驗

OpenAI在美國時間9月29日(台灣時間9月30日凌晨)舉行的年度開發者大會DevDay 2026上,發表能全天候在背景工作的AI代理「Dots」。Dots由GPT-6 Astra驅動、擁有自己的雲端電腦,官方表示它可串接超過4,000個應用程式,並會在使用者開口前主動找事做。

同一天,OpenAI推出每月500美元(約新台幣15,938元)的Pro 500訂閱方案,並把既有200美元方案的部分用量砍半。手握每周超過12億名ChatGPT使用者(OpenAI在發表會上公布),OpenAI正同時把AI從對話框推向常駐代理,並重新排列付費方案的價格階梯。

DevDay 2026發表項目開放狀態

Dots是什麼?沒派工作時,它也會自己找事做

Dots開始工作時,幾乎具備新進員工需要的所有資源:**專屬的身分與權限、一台雲端電腦和自己的瀏覽器,必要時還會自己寫程式、跑測試。**使用者可以在ChatGPT網頁、行動與桌面版傳訊息給它,或直接打語音電話,也能透過Slack和微軟(Microsoft)Teams指派任務。但透過簡訊聯絡Dot的功能由第三方業者提供、以有限測試版開放,且只限美國部分Pro用戶,Business與Enterprise工作區也不支援。

使用者沒有指派任務時,Dots會在背景進行官方所稱的「主動研究」,以唯讀權限翻看已連接的應用程式,找出能幫上忙的事,這段期間不能傳訊息或修改內容。

OpenAI舉例,一名早期測試者忘了向一家刊物開發票,這名測試者的Dot發現後先備好發票,經本人核准才寄出。OpenAI也稱,內部工程師用Dots每天修掉數十個程式錯誤。

權限由使用者自己劃線。透過「自訂規則」,可以指定哪些操作Dot能自行執行、哪些要先核准、哪些直接封鎖,變更密碼等敏感操作一律由本人處理。

執行長奧特曼(Sam Altman)在發表會上表示,這讓使用者「能依自己放心的程度,把責任交給Dot」。但OpenAI也在官方公告中提醒,Dots仍可能出錯,影響重大的工作務必自行檢查。

Dots自9月29日起分批推出,先開放「符合資格市場」的Pro與Business Premium用戶,方案內含的第一個Dot不另收費,與Dot對話也不計入ChatGPT用量;Enterprise用戶須由工作區管理員啟用,才能試用測試版。要注意的是,建立Dot須使用ChatGPT桌面App或電腦版網頁,行動版網頁不支援;手機App則要等行動端開放後,才能與已建立的Dot對話。

企業端,OpenAI將向少數企業開放在組織內擔任特定職務的「專職Dot」預覽。《彭博》指出,Dots加入的是愈來愈擁擠的AI代理市場,Meta推出的Muse已在消費端打開聲量。

付費方案怎麼變?Pro 500賣速度,200美元方案用量砍半

新推出的「Pro 500」每月顧名思義500美元,提供OpenAI所有方案中最高的用量額度,並能在ChatGPT「工作」模式與Codex中使用Astra Ultrafast。

OpenAI稱Ultrafast為全球速度最快的前沿模型,最高可達一般GPT-6 Astra的8倍,每秒最高能生成300個token(AI處理文字的基本單位)。Ultrafast也同步開放給API開發者。對此《彭博》分析,OpenAI一方面讓模型更便宜以吸引更多客戶,一方面也藉新方案試探使用者願意為訂閱付多少錢。

既有的200美元方案(約新台幣6,375元)月費不變,但新訂戶的內含用量調降。OpenAI表示,符合資格的既有訂戶可沿用原額度至10月29日,之後同樣轉為新額度。

至於砍了多少額度?據《Engadget》報導,Pro 200在Codex與工作模式的內含用量從Plus方案的20倍降為10倍,ChatGPT中GPT-6 Pro的訊息上限也從每周200則減為100則。

GPT-6.1 Sol,成OpenAI最新「工作馬」

至於同步推出的新模型GPT-6.1 Sol。OpenAI稱它的智慧「接近Astra」,API價格卻只有五分之一:每百萬token輸入2美元、輸出10美元,Astra則分別為10美元與50美元。

在OpenAI公布的DeepSWE(以真實程式碼庫測試軟體工程任務)評測中,Sol以約五分之一的成本拿到與Astra相同的分數。Plus以上的付費用戶自9月29日起可在工作模式與Codex使用Sol,一般對話則尚未開放。

值得注意的是,Sol的「接近Astra」要放在前一天的事件脈絡下讀。《彭博》報導,OpenAI在9月28日以安全風險升高為由,取消發布GPT-6.1版的Astra;換言之,這次DevDay沒有推出新一代旗艦模型,新模型是定位在Astra之下的Sol,Dots也仍跑在既有的GPT-6 Astra上。

延伸閱讀:GPT-6.1 Astra 爆「欺騙、越權」缺陷,OpenAI發布計畫緊急喊停

Codex搬上雲端、Decisions API不到1秒做決定

程式開發代理Codex新增可重複使用的雲端開發環境(設定一次就能反覆使用的雲端工作空間),開發者能在電腦、手機遠端或雲端執行任務,在手機上開頭的工作可以回到桌機接續,團隊也能共用一套已核准設定與權限的環境。命令列工具Codex CLI加入語音下指令與「/agents」多工檢視,ChatGPT桌面App則新增程式碼審查介面。

資安方面,仍處於研究預覽階段的Codex Security Cloud這次新增排程掃描、剔除重複結果等功能,可依需求、定期或在新程式碼提交時掃描整個GitHub程式庫,在雲端調查問題並準備修補方案,使用者闔上筆電也照樣進行;它也納入OpenAI資安計畫Daybreak Blue的模型,不必另外申請。

API端,以有限預覽形式推出的Decisions API讓主打快速、低價的GPT-6 Luna從開發者預先定義的選項中挑出答案。把選擇範圍限縮之後,回應時間可壓到不到1秒。

Agents API則新增電腦操作能力,代理可以自己開瀏覽器、點選頁面測試網站;企業也能透過亞馬遜(Amazon)的Bedrock Managed Agents(有限預覽),讓OpenAI的代理完全在AWS上運作。OpenAI在發表會上表示,Agents API用的正是驅動Dots的同一套技術。

資料來源:OpenAI Dots官方公告、OpenAI GPT-6.1 Sol官方公告、OpenAI DevDay 2026回顧、OpenAI DevDay 2026 Keynote、《彭博》、《Engadget》、《TechCrunch》、《The Next Web》、OpenAI Dots使用說明、OpenAI ChatGPT Pro方案說明、ChatGPT/Codex方案價格、GPT-6.1 Sol模型文件、Codex Security Cloud說明

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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不只給場域、更助攻海外!桃園如何助思納捷做大智慧能源管理版圖?
不只給場域、更助攻海外!桃園如何助思納捷做大智慧能源管理版圖?

隨著全球淨零轉型浪潮持續推進,企業不僅要許下減碳承諾,更得拿出可以被量測、驗證的實際成果,這也驅使企業加速導入智慧能源管理系統。早在 2017 年便投入此領域的思納捷,從桃園出發,透過工業園區與公共建築等在地場域的部署經驗,持續打磨技術與解決方案,隨後更在桃園市政府青年事務局「桃園天際線加速器」協助下,逐步將市場版圖延伸至海外。如今,思納捷全球累積超過 1,000 個應用實績,不僅成功將台灣智慧能源解方推向海外,更成為全球企業推動綠色轉型不可或缺的關鍵夥伴。

從桃園場域開始淬鍊:思納捷把「失敗經驗」變成難以複製的競爭力

思納捷總經理莊棨椉原先在資策會從事能源與物聯網相關研究,當時,他從歐美市場發展看見智慧能源管理的趨勢,於是,團隊從資策會獨立出來、成立思納捷,將過去累積的研發能量帶向市場。而技術落地第一站,就是從工業聚落密集的桃園開始,思納捷運用 IoT 技術管理工業園區的路燈、空氣品質、排水與交通等公共設施與環境,也進一步走進園區工廠,協助企業掌握與管理用電。

然而,從研究機構走向市場後,莊棨椉很快發現,「做得出來」與「真的能用」之間,還隔著一段不小的距離。許多從技術角度來看完全可行的做法,在進入真實場域後,反而出現各種從未想過的問題。

舉例來說,在幼獅工業園區部署智慧路燈時,思納捷原本採用 Mesh Wi-Fi 網狀網路,讓路燈彼此串聯、逐站傳遞訊號,沒想到實際上線後,路樹上的枝葉竟然擋住了訊號,造成通訊不穩定。為此,團隊重新調整架構,採用 NB-IoT 方式,讓每支路燈直接透過電信網路傳輸資料,降低環境遮蔽物對通訊的影響。

類似的「踩坑」經驗也發生在澎湖馬公港。思納捷與合作夥伴共同佈建智慧路燈,採用 PLC 電力線通訊技術,明明在實驗室與一般道路測試都沒有問題,到了港區卻完全無法傳輸訊號。團隊一路追查才發現,原來地下線路早已受到鹽害侵蝕,為此重新抽換線材,才讓系統得以正常運作。

串設備、整數據、AI 自主管理:思納捷打造 24 小時能源總管

「每一次踩坑,都讓團隊更清楚不同技術的適用邊界,也讓下一次部署少走一段彎路,」莊棨椉說,思納捷運用近十年來走進不同場域、解決各種意外狀況所累積的實戰經驗,形塑出 3 大產品特色。

第一,是物聯網裝置串接能力。
目前思納捷已能串接超過 1,000 種設備,涵蓋電表、水表、空調、冰水主機等不同類型,支援數量為全台最多。無論企業使用何種廠牌的設備,都能快速介接至思納捷的平台,降低設備整合門檻。

第二,是將數據與場域 Know-how 轉化為管理模組,讓企業可以「隨選即用」。
思納捷將多年累積的數據與經驗,轉化為超過 20 種應用模組,企業可以依需求持續擴充功能,一改過去可能要導入多套解決方案,才能管理不同設備的系統孤島問題。

舉例來說,某電子元件代理商在導入思納捷解決方案後,管理人員只要透過一支手機,就能掌握辦公大樓各樓層的設備運轉狀況,包括用電、用水、會議室、電動車充電樁到空調系統。不僅大幅提升管理效率,也能進一步掌握實際用電需求、降低能源耗用,並據此調降契約容量,每月節省約百萬元的電費成本。

第三,是讓能源與設備管理從人工管理走向 AI 自主管理。
思納捷以自家大數據為基礎,結合 AI 提升系統自主判斷與調控能力,持續優化能源管理的成效。「我們的目標,就是打造 24 小時雲端 AI 總管,讓系統可以自己判斷和調整,讓設備隨時維持在最佳運轉狀態,避免造成不必要的能源浪費,」莊棨椉強調。

出海前先看懂市場:桃園天際線加速器降低新創試錯成本

隨著產品逐漸成熟,思納捷也開始把目光投向海外,而進駐桃園天際線加速器,則為團隊提供一個以更低成本探索海外市場、驗證發展方向的機會。

莊棨椉表示,透過加速器安排的韓國、新加坡等國際交流,思納捷得以接觸不同市場的潛在客戶、創投與投資者,了解當地產業環境與實際需求,也能與在地新創交流創業與市場拓展經驗;國際經驗的獲取與海外拓點,都是成本極高的決策,藉由這些機會,思納捷得以用較低成本,去了解國際市場的可能性與風險。

此外,加速器也會安排專業業師分享國際市場經驗,從不同角度刺激團隊思考,重新檢視既有商業模式與海外布局策略。例如,曾經有業師與莊棨椉逐項分析海外上市必須具備的條件,讓他重新盤點公司現階段的優勢與不足,也進一步思考什麼才是最適合思納捷的成長路徑。

「加速器讓我們有機會多看、多聽、多接觸。」莊棨椉說。這些交流的價值,不只是認識多少潛在客戶,而是讓團隊在真正投入大量人力與資金以前,先釐清當地究竟有沒有市場、客戶需求是否成熟,以及既有產品與商業模式能不能直接複製。過去許多只能透過資料或想像判斷的問題,如今都能透過實際走進市場、接觸第一線業者取得更多資訊,降低走錯路的風險與試錯成本。

對思納捷而言,加速器帶來最關鍵的幫助是,透過市場探索、業師輔導與資源媒合,讓團隊在真正投入之前,有更多機會看懂市場、驗證方向,再決定下一步怎麼走。對資源有限的新創而言,這種「先驗證、再投入」的過程,反而能降低海外布局的機會成本,讓每一步走得更精準。

展望下一階段,思納捷團隊將持續聚焦校園、園區、建築與工廠四大場域,持續深化應用,讓「24 小時能源與機電設備雲端 AI 總管」的概念在更多場景落地,同時,當既有台商客戶前往海外設廠、有智慧能源管理需求時,思納捷也會跟隨客戶腳步提供服務。莊棨椉認為,唯有先把技術與服務做深,建立可複製的成熟模式,未來才有機會將台灣累積的智慧能源管理經驗帶向更大的國際市場。

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