29 сентября на конференции DevDay 2026 в Fort Mason в Сан-Франциско OpenAI представила более 20 обновлений для разработчиков и корпоративных пользователей. Центральной темой стали не новые возможности обычного чата, а перенос ИИ в рабочую среду: постоянные агенты, подключённые приложения, облачная разработка и ускоренное выполнение задач.
Главный продукт конференции — Dots, персональные агенты на базе GPT-6 Astra. Вместе с ними компания анонсировала модель GPT-6.1 Sol, ускоренный режим Ultrafast, Decisions API и несколько обновлений Codex.
О ходе презентации с места события сообщал разработчик и исследователь Саймон Уиллисон. Детали также приводят официальный обзор OpenAI, CNBC и RuntimeWire. При этом заявления о производительности и стоимости моделей исходят главным образом от самой OpenAI: результаты независимых испытаний новых продуктов пока не опубликованы.
Dots получили постоянный контекст и доступ к рабочим приложениям
Dots — это агенты, которым пользователь может назначать долгосрочные задачи. Они сохраняют контекст между разговорами, работают в облачном окружении и подключаются к ChatGPT, Slack и Microsoft Teams. С разрешения владельца агент также может использовать Codex на его компьютере.
Каждому Dot можно дать имя и выбрать аватар. По наблюдению Уиллисона, визуальная концепция напоминает агента Muse от Meta, но OpenAI делает акцент на выполнении рабочих задач и взаимодействии нескольких агентов внутри организации.
Во время презентации сотрудница OpenAI Холли Ли показала агента Dottie. Он собирал сведения из корпоративных сервисов, участвовал в разработке вымышленного музыкального приложения, передавал задачу Codex и запускал результат в симуляторе iPhone. Демонстрация была живой и не обошлась без задержки: в один из моментов Dottie продолжительное время показывал статус проверки.
Сэм Альтман назвал Astra «наиболее согласованной» моделью компании и связал это свойство с возможностью передавать агенту больше ответственности. Однако публичных показателей надёжности Dots в корпоративной среде OpenAI на презентации не привела. Неизвестно, как часто агенты ошибаются при длительной работе, теряют контекст или требуют вмешательства человека.
Для совместной работы компания показала ChatGPT Space — общее пространство с документами, результатами работы и элементами управления агентами. OpenAI также готовит специализированные Dots для юридических, финансовых и других функций. Вместе с Microsoft планируется интеграция с инструментами корпоративного управления Agent 365.
Источники расходятся в описании первоначального доступа. В live-блоге Уиллисона говорится о запуске для клиентов ChatGPT Pro и Enterprise. RuntimeWire уточняет, что развёртывание начинается для Pro и Business Premium, а организации с тарифами Enterprise, Edu и Healthcare смогут включать бета-версию через администратора. Поэтому перед внедрением компаниям следует проверять доступность непосредственно в панели своего рабочего пространства.
GPT-6.1 Sol обещает приблизить возможности Astra к массовым задачам
Вторым крупным анонсом стала GPT-6.1 Sol — обновлённая версия GPT-6 Sol. По утверждению OpenAI, модель приближается к уровню Astra в программировании, управлении компьютером и профессиональных задачах, но обходится примерно в пять раз дешевле.
Это сравнение пока следует воспринимать как заявление разработчика. OpenAI не представила на сцене полный набор независимых тестов, позволяющий оценить, насколько близко Sol подходит к Astra в разных классах задач. Разница может быть особенно заметна в длинных агентных сценариях, где важны не только ответы модели, но и устойчивость при десятках последовательных действий.
Модель выпускается в API под идентификатором gpt-6.1-sol. По данным RuntimeWire, она также появляется в ChatGPT Work и Codex для пользователей Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu, но на момент анонса не была доступна в обычном режиме ChatGPT.
Для разработчиков потенциальная выгода Sol зависит от структуры нагрузки. Сравнивать модели стоит не только по цене токена, но и по стоимости успешно выполненной задачи: более дешёвая модель может потребовать дополнительных повторов, проверок или исправлений. Практический тест — прогнать одинаковый набор реальных запросов через Sol и Astra, отдельно измерив качество результата, задержку, число повторных вызовов и итоговые расходы.
Ultrafast ускоряет Astra, но увеличивает стоимость в шесть раз
Ultrafast — новый режим инференса, который, по данным OpenAI, способен выдавать до 300 токенов в секунду. Компания заявляет о восьмикратном ускорении относительно стандартного режима. Цена при этом увеличивается в шесть раз.
На старте Ultrafast доступен для GPT-6 Astra; поддержку GPT-6.1 Sol обещают добавить позднее. Режим рассчитан на задачи, где задержка важнее минимальной стоимости: голосовые ассистенты, интерактивное программирование, управление интерфейсами и генерация контента в реальном времени.
Во время одного из показов Ромен Юэ управлял трёхмерной моделью площадки текстовыми командами, а затем создавал приложение для распределения билетов между участниками. Голосовое управление в начале демонстрации не сработало, поэтому ему пришлось перейти к вводу с клавиатуры. Этот эпизод показал разницу между высокой скоростью генерации и надёжностью всей системы: быстрый вывод модели сам по себе не устраняет сбои голосового интерфейса, интеграций или внешних инструментов.
Одновременно OpenAI анонсировала тариф Pro 500 с доступом к Ultrafast и лимитом использования, который компания описывает как в 25 раз больший по сравнению с Plus. По live-блогу Уиллисона, OpenAI также вновь открыла новым клиентам подписку стоимостью 200 долларов в месяц. Условия тарифов и региональную доступность стоит сверять перед оплатой: на презентации не были подробно разобраны ограничения по моделям и типам задач.
Decisions API и Codex ориентированы на автоматизацию действий
Decisions API предназначен для сценариев, в которых модели нужно быстро выбрать один вариант из заранее заданного набора. По словам OpenAI, ответ может формироваться за доли секунды. В основе интерфейса используется модель Luna.
Такой подход подходит для маршрутизации запросов, выбора следующего шага в автоматизации, классификации обращений и других задач с ограниченным числом допустимых ответов. Это не замена универсальной языковой модели: скорость достигается в том числе за счёт сужения пространства решений. Decisions API представлен в предварительном доступе, поэтому данные о точности и поведении под производственной нагрузкой ещё предстоит проверить.
Линейка Codex получила сразу несколько обновлений. OpenAI открывает исходный код исполнительной оболочки Codex и переводит сервис в полностью облачный режим. Компания также представила Codex Security Cloud с плановыми проверками и автоматическим устранением повторяющихся результатов сканирования.
Agents API теперь поддерживает Computer Use — управление браузером и рабочим столом. На сцене Astra самостоятельно разбиралась с правилами новой игры, а Codex Remote создавал мобильное приложение и показывал интерфейс симулятора непосредственно в своей рабочей среде. Ещё одна команда предлагала Codex Cloud переписать серверную часть приложения на Rust.
Что проверить перед подключением новых инструментов
DevDay 2026 обозначил переход OpenAI от отдельных запросов к постоянно работающим агентам. Но доступ к приложениям, компьютерам и корпоративным данным делает контроль важнее скорости модели.
Перед пилотным запуском Dots или Agents API разработчикам и администраторам стоит проверить:
- какие действия агент может выполнять без подтверждения пользователя;
- какие данные доступны ему через Slack, Teams и другие подключения;
- сохраняется ли журнал действий и можно ли отозвать выданные разрешения;
- как агент ведёт себя после ошибки внешнего сервиса или неудачного шага;
- доступен ли продукт для нужного тарифа, региона и типа организации;
- насколько заявленное ускорение Ultrafast сокращает полное время выполнения задачи;
- не перекрывает ли шестикратная надбавка к цене выгоду от меньшей задержки.
Dots, Decisions API и часть корпоративных функций находятся на раннем этапе развёртывания. Поэтому сценические демонстрации не следует считать доказательством готовности к автономной работе с критически важными системами. Для оценки понадобятся тесты на собственных процессах, ограниченные разрешения и обязательная проверка результатов человеком.
