OpenAI智能体升级：AI自己挑模型干活，快3倍还省90%成本

11月2日，OpenAI的ChatGPT和Codex负责人Tibo在X上连发两条推文，透露dots的关键升级：同一项任务，dots将拆成几段，交给不同模型接力。驱动dots的模型阵容正在扩容，旗舰GPT-6 Astra之外，Terra即将入列，后续还会加入更多型号。核心变化在于，dot会为任务挑选最合适的模型，在工作不同部分调用不同模型——从过去选定一个模型干到底，变为一事一议、按步换模型。执行步骤可交给速度快的模型，烧脑的核心环节交给旗舰模型，从而在保证效果的同时降低时间和成本。

dots是OpenAI的个人智能体，9月29日在DevDay发布，自带云端电脑，全天候在线，能盯着目标连轴跑长时任务。首发时大脑是GPT-6 Astra。Tibo称Terra更快，“性格”也升级了。第三方评测平台Vals.ai综合榜上，Terra得分60.17%，在28个参评模型中排第10。OpenAI官方称，在电脑操作评测中，Terra完成任务的速度是Astra和Sol的3倍以上，但该数字只是单项成绩，实际整套任务大概率快不了3倍，因为总耗时还取决于模型间交接是否高效。Terra强项是电脑操作，如看懂屏幕、填表格、点按钮、切换软件；真正烧脑的步骤仍需旗舰模型。价格差距更悬殊：按标准API普通输入、输出单价，Astra均为Terra的10倍，Sol均为Terra的2倍。dots是长时任务智能体，单步省一点时间和成本，乘上几十个回合，节省可观。

过去挑模型是用户自己的苦差事。Tibo曾吐槽，用户简直得有“模型选择器博士学位”。dots从诞生起就砍掉了模型选择器，用户只需选择在哪个渠道对话。此次升级把选择颗粒度从按任务选模型细化到按步骤换模型。以做项目延期汇报为例，流程分四步：扒文档进度和预算、核对表格数据、分析延期原因、排成PPT，难度各不相同。全程用最贵的Astra浪费算力和成本，全交给快模型则关键分析环节容易答偏。最聪明的解法是流水线作业，哪步谁擅长就让谁上。目前官方未公布具体调度规则。这是同一个dot在后台换模型干活，与一群智能体同时开工是两码事，用户只需提要求，后台派谁由dot排班。

替用户选模型，OpenAI此前翻过车。2025年8月7日GPT-5发布，主打实时路由，由系统自动分配每条提问由谁回答。上线第一天路由就趴窝，奥特曼公开认栽，称路由一度停摆，GPT-5因此显得笨了不少。折腾几天后，OpenAI把模型菜单加了回来，GPT-4o也重新回到付费用户列表。如今中文技术社区已有网友警觉这是否又是“动态降智”，也有人追问dots现在用的到底是Sol吗。模型选择权一旦收进黑盒，用户可能连谁在替自己干活都分不清。此次调度更难：GPT-5路由只替每次提问挑模型，是一锤子买卖；dots要在同一长任务里排班，玩的是多棒接力。排班越细，交接出错风险越大——前一步资料换个模型能否完整接住、中途改数据口径PPT模型会不会还用旧数据、某步跑偏系统能否当场揪出。长链条任务里，单步快只是表面，全程不返工才是里子。交接翻车，快模型省下的时间不够填返工的坑。

Tibo称Terra会帮助OpenAI把dots带给更多人。目前dots仍是高端专属，个人用户需订每月至少100美元的Pro，20美元的Plus用户至今用不上。有网友直言不想要dot，想要Plus多给点用量。更快更便宜的Terra让dots走出“100美元俱乐部”更近一步。长期追踪AI新功能的TestingCatalog只回了一句：有待实测。效果还要过四个实测检验：完成复杂任务要等多久、跑一次烧多少额度、中途要人工救火几次、最终交付能否直接交差。对用户来说，这四个问题比模型列表多一个Terra重要得多。风向已变：模型选择器没有消失，只是从屏幕转到智能体大脑中。Meta有Muse，马斯克有Grok Bot，Google有Gemini Spark，都在抢“个人第一助手”入口。用户交任务，想省的不只是打字时间，还有挑模型、等结果、改错重来的全部心力。这个战场上，拼的不止旗舰跑分，而是谁能用最少等待和折腾交出不返工的活。最聪明的模型已不稀缺，会看活派人、一次把活干利索的管家才稀缺。