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OpenAI DevDay 2026:Agents API 加入 computer use,GPT-6.1 Sol 以 Astra 五分之一價格上線

OpenAI 在 2026-09-29 DevDay 發表 GPT-6.1 Sol、Ultrafast 速度檔、Agents API 的 computer use 等更新,把託管 agent 執行環境推向開發平台核心。

重點答案

OpenAI DevDay 2026(2026 年 9 月 29 日)的核心是 Agents API 與 GPT-6.1 Sol:Agents API 由 OpenAI 代管 agent 迴圈、沙箱與記憶並新增 computer use,GPT-6.1 Sol 則以每百萬 tokens 輸入 2 美元、輸出 10 美元提供接近 GPT-6 Astra 的能力;這表示 OpenAI 正從賣模型轉向賣「代管的 agent 執行層」。

依 OpenAI 官方開發者社群的 DevDay 2026 彙整與 API Changelog,2026-09-29 發布了 GPT-6.1 Sol、Agents API 的 computer use、GPT-6 Astra 的 Ultrafast mode 等更新。DevDay 摘要稱 Ultrafast 在 Codex 中 token 生成最高快 8 倍、在 API 中最高快 6 倍;另有使用 Luna 做分類與請求路由的 Decisions API(limited preview),以及結合 Zero Data Retention 與 Private Safety Processing 的 Private Intelligence 功能。

Agents API 本身於 2026-09-10 以 public beta 推出。官方公告說明 OpenAI 在自家基礎設施上執行 agent 迴圈,協調模型呼叫、工具使用與 context 管理;沙箱可選 OpenAI 代管、自行託管,或 E2B、Modal、DigitalOcean 等供應商。Agents API 本身不額外收費,只計 tokens、工具與代管容器費用。GPT-6.1 Sol 文件列出每百萬 tokens 輸入 2 美元、輸出 10 美元、1,050,000 tokens context;同系列的 GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 已於 2026-09-22 釋出,GPT-6 Luna 價格為輸入 0.1 美元、輸出 0.5 美元。

這次 DevDay 的方向很清楚:模型之外,OpenAI 想擁有 agent 的執行層——session 編排、context compaction、沙箱、記憶與 computer use 都由平台代管。對開發者是門檻降低;對企業則是更深的平台綁定,因為 agent 狀態與執行紀錄會留在供應商端。

保留意見:「near-Astra」能力與速度倍數均為 OpenAI 宣稱,Agents API 仍是 beta,介面與計費可能變動。值得注意的細節是,GPT-6.1 Sol 文件註明 Chat Completions 不支援工具呼叫,工具呼叫需走 Responses API;GPT-6 Luna 在 Chat Completions 中也只有 reasoning_effort 設為 none 時才支援 function calling。Codex 方面則新增離線時的雲端執行、CLI 雙向語音與雲端 Code Review 等功能。

評估 Agents API 時,企業可以先回答幾個具體問題:沙箱要用 OpenAI 代管、自行託管,還是 E2B、Modal、DigitalOcean 等供應商;代管容器的費用是否已列入預算,社群版主也特別提醒新使用者先試算容器成本;agent 的記憶在何時建立、存放在哪裡;以及 ZDR 搭配 Private Safety Processing 是否涵蓋自己的使用情境。模型選擇上,GPT-6 Luna 每百萬 tokens 輸入 0.1 美元、輸出 0.5 美元,GPT-6.1 Sol 為 2 美元與 10 美元,兩者相差 20 倍,適合把分類、路由等高流量步驟與複雜程式工作拆開配置。

後續值得追蹤:Agents API 何時 GA、ZDR 與 Private Safety Processing 適用範圍與條件,以及 Decisions API 是否會讓「用小模型做路由」成為 OpenAI 平台內建功能,與企業自建閘道的路由層形成重疊。

X Cube 觀點

OpenAI 把 agent 執行層做成代管服務,讓「資料與 agent 狀態留在哪裡」成為選型關鍵問題。對自建私有 AI 平台的企業,值得檢查自身閘道對 Responses API 工具呼叫的相容程度,並評估哪些 agent 流程可以用地端開源模型(如 gpt-oss)在自有沙箱中執行,哪些才需要送往雲端前沿模型。