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OpenAI DevDay 2026의 핵심은 새 모델 하나가 아니다. 20개가 넘는 발표를 한 방향으로 묶어 보면, AI를 ‘질문에 답하는 챗봇’에서 ‘시간을 두고 일을 맡는 지속형 에이전트’로 바꾸려는 제품 구조가 선명해진다.
가장 직접적인 사례는 Dots다. OpenAI는 Dots를 GPT-6 Astra 기반의 상시 가동 에이전트로 설명한다. 각 Dot은 자체 클라우드 컴퓨터를 갖고 연결된 앱을 사용할 수 있으며, 프로젝트를 백그라운드에서 계속 진행하고 피드백을 학습해 검토할 결과물을 가져오는 방식으로 설계됐다. OpenAI에 따르면 플러그인 생태계를 통해 4,000개가 넘는 앱과 연결할 수 있고, Pro·Business Premium 및 일부 Enterprise 사용자부터 순차적으로 제공된다.
중요한 변화는 ‘대화 한 번’이 아니라 ‘지속되는 목표’가 작업 단위가 된다는 점이다. 기존 챗봇은 사용자가 질문하면 답하고 대화가 끝나는 구조에 가깝다. 지속형 에이전트는 모니터링, 프로젝트 계속 수행, 도구 사용, 맥락 유지, 결과 보고처럼 시간이 이어지는 업무를 전제로 한다.
개발자용 인프라도 같은 방향으로 움직인다
새 Agents API는 이런 구조를 개발자가 직접 만들 수 있게 한다. 공식 문서에 따르면 OpenAI가 세션, 오케스트레이션, 컨텍스트 압축과 복구를 관리할 수 있고, 에이전트는 샌드박스에서 코드를 실행하거나 파일을 수정하고 MCP 서버에 연결할 수 있다. 컴퓨터 사용 기능을 붙이면 호스팅된 브라우저에서 실제 소프트웨어 인터페이스를 조작하는 작업도 가능하다.
Codex 역시 클라우드 실행, 재사용 가능한 개발 환경, 멀티에이전트 작업, 원격 코드 리뷰 쪽으로 확장됐다. Plugin extensions는 제3자 소프트웨어를 ChatGPT 내부의 작업 화면으로 끌어들인다. 각각은 다른 기능처럼 보이지만 공통점은 분명하다. AI가 대화창 안에서만 답하는 것이 아니라, 작업 환경과 도구를 가진 실행 주체가 되는 방향이다.
모델 비용 구조도 여기에 맞춰지고 있다. OpenAI는 GPT-6.1 Sol이 에이전트 코딩·컴퓨터 사용·전문 업무에서 GPT-6 Astra에 근접한 성능을 내면서 표준 입력·출력 토큰 가격은 Astra의 5분의 1이라고 주장한다. 공개된 표준 API 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 캐시 입력 0.10달러, 출력 10달러다. AI가 한 번 답하고 끝나는 것이 아니라 반복적으로 백그라운드에서 작동한다면, 이런 비용 차이는 제품 설계 자체를 바꿀 수 있다.
하지만 ‘지속형’이 곧 ‘신뢰 가능’이라는 뜻은 아니다
여기에는 중요한 경계가 있다. 위 성능 비교는 OpenAI 자체 평가다. OpenAI도 연구 환경이나 API에서 얻은 평가 결과가 시스템 프롬프트·도구·추론 설정 차이 때문에 실제 ChatGPT 환경과 달라질 수 있다고 명시한다. 컴퓨터 사용 공식 문서 역시 웹사이트 접근 승인과 로그인 처리를 애플리케이션이 담당하고, 브라우저 활동과 최종 결과를 검토·검증하도록 요구한다.
따라서 DevDay가 증명한 것은 ‘에이전트가 이미 인간의 장기 업무를 안정적으로 대체한다’는 명제가 아니다. 더 정확한 결론은 OpenAI가 지속적 정체성, 장기 세션, 클라우드 실행, 소프트웨어 접근, 플러그인 생태계를 하나의 제품 방향으로 결합하고 있다는 것이다. 실제 신뢰성과 대규모 도입 효과는 앞으로 검증돼야 한다.
개발자와 조직의 질문도 달라질 수 있다. 앞으로는 “어떤 모델이 이 프롬프트에 가장 잘 답하는가?”보다 “어떤 책임을 AI에게 지속적으로 맡길 수 있는가, 어떤 도구까지 허용할 것인가, 그리고 어디에서 사람이 반드시 통제권을 가져야 하는가?”가 더 중요한 설계 질문이 될 수 있다.