OpenAI dots는 일반 ChatGPT와 뭐가 다를까, 목표만 주면 대화가 끝나도 혼자 일한다 (DevDay 2026)

OpenAI가 9월 29일(미국 현지 시간) 개발자 행사 DevDay 2026을 열었습니다. 발표는 20개가 넘었는데, 많은 사람이 실제로 쓰게 될 것은 두 가지입니다.

• dots: 목표를 주면 대화가 끝난 뒤에도 혼자 일하는 ChatGPT 에이전트입니다. Pro·Business Premium 요금제부터 순서대로 열리고, 한국의 Pro 사용자도 대상입니다.
• GPT-6.1 Sol: GPT-6 Sol과 API 가격은 같은데 성능을 올린 모델입니다. OpenAI는 최고 모델인 GPT-6 Astra에 가까운 성능을 Astra 가격의 5분의 1에 쓸 수 있다고 밝혔습니다.

이 글은 OpenAI 공식 발표문(한국어판)과 도움말 센터, 가격 페이지를 읽고 정리한 것입니다. 발표 문장을 짧게 옮긴 뒤 쉬운 말로 풀고 예시를 붙였습니다. dots는 Pro 이상 요금제가 있어야 해서 직접 써 보지는 않았습니다. 성능 숫자는 모두 OpenAI가 직접 잰 값(제작사 측정)입니다.

DevDay 2026 발표 중 많이 쓰게 될 6가지입니다. 아래에서 하나씩 풀어 봅니다.

dots는 무엇인가

“dots는 모든 일을 처리하도록 설계된, 뛰어난 역량을 갖춘 상시 작동 에이전트입니다.”

OpenAI, ‘dots를 소개합니다’

‘상시 작동’은 내가 대화창을 닫아도 일을 계속한다는 뜻입니다. 지금까지 ChatGPT는 내가 질문을 보내야 답을 만들고, 답을 주면 거기서 멈췄습니다. dot은 목표를 받으면 그 목표가 끝날 때까지 스스로 다음 할 일을 정하고 진행합니다.

에이전트(agent)는 사람 대신 여러 단계를 스스로 처리하는 AI를 말합니다. 질문 하나에 답 하나를 주는 챗봇과 달리, 검색하고, 파일을 열고, 코드를 고치고, 결과를 확인하는 일을 이어서 합니다.

예를 들어 일반 ChatGPT에 “이번 주 고객 문의를 정리해 줘”라고 하면, 내가 붙여 넣은 문의만 정리하고 끝납니다. dot에게 “고객 문의를 매일 확인해서 자주 나오는 문제를 정리해 줘”라고 맡기면, 문의함을 직접 열어 보고 매일 정리를 이어 갑니다. 새 문의가 들어와도 다시 말할 필요가 없습니다.

일반 대화는 묻는 말에 답하고 끝나고, dot은 맡긴 일을 끝까지 들고 갑니다.

dot이 갖춘 것

“dots는 신입 직원에게 제공할 거의 모든 것을 갖추고 업무를 시작합니다.”

OpenAI는 dot을 새로 들어온 직원에 비유했습니다. 직원에게 사원증, 컴퓨터, 업무용 계정을 주듯이 dot도 아래 것들을 받습니다.

이 표가 뜻하는 것은, dot이 ‘대화 상대’보다 ‘일을 맡길 수 있는 작업자’에 가깝게 만들어졌다는 점입니다. 언제든 dot의 컴퓨터 화면을 열어 무엇을 하고 있는지 볼 수 있고, 직접 조작할 수도 있습니다.

어디서 대화하나

“ChatGPT, 문자 메시지, Slack, Teams 어디서든 여러분의 dot과 언제든 소통할 수 있습니다.”

dot은 한 곳에 묶여 있지 않습니다. ChatGPT 앱(웹·모바일·데스크톱)에서 메시지를 보내거나 음성으로 통화할 수 있고, Slack이나 Teams에서도 부를 수 있습니다. 어느 채널에서 말해도 같은 dot이라 앞의 맥락을 기억합니다.

예를 들어 아침에 PC의 ChatGPT에서 “다음 주 발표 자료 준비해 줘”라고 맡기고, 점심에 Slack에서 “고객사 로고는 빼 줘”라고 덧붙이면, dot은 두 말을 이어서 이해합니다. 다만 문자 메시지(iMessage·RCS)는 미국 Pro 사용자 대상 제한 베타라서 한국에서는 아직 쓸 수 없습니다.

dot은 일을 어떻게 처리하나

OpenAI는 앱 개발자의 예를 들었습니다. 원문은 이렇습니다.

“여러분의 dot은 고객 피드백에서 반복되는 요청을 살펴보고, 소규모 개선과 버그 수정의 범위를 정하고, 이를 구현하고 테스트한 뒤, 변경 내용을 보여주는 영상이 첨부된 완성된 PR을 검토할 수 있도록 가져옵니다.”

한 문장에 일이 다섯 단계나 들어 있습니다. 순서대로 나누면 아래 그림과 같습니다.

목표 주기부터 결과 검토까지 5단계입니다. 노란 칸은 OpenAI 예시를 풀어 쓴 것입니다.

여기서 PR(Pull Request)은 “제가 코드를 이렇게 고쳤으니 확인하고 합쳐 주세요”라고 요청하는 것입니다. 사람은 dot이 만든 PR과 변경 영상을 보고 합칠지 말지만 결정하면 됩니다. 그동안 개발자는 다른 큰 기능 개발을 계속할 수 있다는 것이 OpenAI의 설명입니다.

OpenAI는 개발자 말고도 예시를 더 들었습니다.

• 과학자: 새 실험 데이터가 들어오면 dot이 분석을 다시 돌리고, 논문에 들어갈 도표를 새로 그립니다.
• 영업 담당자: 고객 요구 사항이 바뀌면 제안서와 테스트 계획을 고치고, 아직 풀리지 않은 문제를 알려 줍니다.
• 콘텐츠 크리에이터: 인터뷰 녹취록이 들어오면 짧은 클립으로 쓸 부분을 고르고, SNS 게시물 초안을 만들어 승인을 받습니다.
• 실제 초기 테스터 사례: 테스터가 한 매체에 청구서 보내는 것을 잊었는데, dot이 이를 알아차리고 청구서를 만들어 승인을 받은 뒤 보냈다고 합니다.

네 예시 모두 공통점이 있습니다. dot이 일을 끝까지 하더라도 밖으로 나가는 행동(보내기, 합치기, 사기)은 사람이 승인한다는 점입니다.

마음대로 하면 어떡하나: 권한과 승인 규칙

혼자 일하는 AI라고 하면 가장 먼저 드는 걱정은 “내 계정으로 엉뚱한 일을 하면 어떡하나”입니다. OpenAI는 이렇게 설명합니다.

“dot에는 언제 독립적으로 행동하고 언제 승인을 요청해야 하는지에 대한 규칙이 기본으로 내장되어 있습니다.”

기본 규칙이 이미 들어 있고, 사용자가 ‘맞춤 규칙’으로 더할 수 있습니다. 맞춤 규칙은 행동을 글로 적은 다음, 그 행동을 어떻게 처리할지 네 가지 중에서 고르는 방식입니다.

행동마다 네 가지 실행 방식 중 하나를 고릅니다. 비밀번호 변경 같은 민감한 일은 항상 사람이 직접 합니다.

두 번째 ‘사전 승인된 경우 실행’이 헷갈릴 수 있습니다. 도움말 센터는 ‘사전 승인’을 사용자가 요청할 때 그 행동을 직접 적었다는 뜻이라고 설명합니다. 예를 들어 “메일 보내기”를 이 방식으로 정해 두면, 내가 “이 청구서 보내 줘”라고 말했을 때만 메일을 보냅니다. dot이 스스로 “이 메일도 보내면 좋겠다”고 판단한 경우에는 보내지 않습니다.

규칙 말고도 기본으로 들어간 보호 장치가 있습니다.

• 내 컴퓨터와 분리: dot은 자기 클라우드 컴퓨터에서 일합니다. 내 PC에 접근하게 하려면 ChatGPT 데스크톱 앱에서 직접 연결하고 ‘접근 허용’을 눌러야 합니다. 처음에는 꺼져 있습니다.
• 비밀번호를 모델에 보여 주지 않음: 지원되는 사이트에 로그인할 때 저장된 비밀번호를 쓰지만, 모델이 그 값을 보지는 않습니다.
• 대화하지 않는 동안에는 읽기만: dot은 내가 대화하지 않을 때도 도울 일을 찾습니다(OpenAI는 이를 ‘선제적 조사’라고 부릅니다). 이때는 읽기 전용 도구만 써서 메시지를 보내거나 앱 내용을 바꾸지 못합니다.
• 이상 행동 감시: 모니터링 시스템이 위험한 행동을 감지하면 dot의 작업을 멈춥니다.

그래도 OpenAI는 “dot도 실수할 수 있으므로, 중요한 결과를 가져오는 작업은 항상 검토하세요”라고 적어 두었습니다. 규칙은 실수를 줄여 주지만 없애 주지는 않는다는 뜻입니다.

하나 더 알아 둘 점이 있습니다. 앱 연결을 끊어도 dot이 그 앱에서 이미 가져온 정보는 지워지지 않습니다. 그 정보까지 지우려면 dot을 ‘초기화’해야 하고, 초기화하면 대화·메모리·예약 작업이 모두 지워집니다. 회사 메일처럼 민감한 앱은 처음부터 연결할지 신중하게 정하는 편이 좋습니다.

한국에서 쓸 수 있나, 얼마인가

정리하면, 한국의 Pro 사용자는 쓸 수 있고, 무료·Plus 사용자는 아직 쓸 수 없습니다. 요금제별로 보면 아래와 같습니다.

표의 뜻은 이렇습니다. 개인이 dot을 쓰려면 지금은 Pro가 가장 낮은 요금제입니다. 첫 번째 dot은 Pro와 Business Premium 요금제에 추가 비용 없이 들어 있고, 출시 후 첫 한 달은 사용 한도를 늘려 준다고 합니다. 앞으로는 dot을 더 추가하거나 속도와 작업량을 늘리는 방식이 생길 예정입니다.

사용량 계산에서 눈여겨볼 점도 있습니다. dot과 나누는 대화는 ChatGPT 사용 한도에 들어가지 않습니다. 다만 dot이 Codex나 ChatGPT Work에서 작업을 시작하면, 그 작업은 평소처럼 사용 한도에 들어갑니다.

시작은 ChatGPT 데스크톱 앱(Windows 포함)이나 PC 웹 브라우저에서 해야 합니다. 모바일 앱에서는 dot을 새로 만들 수 없고, 만든 뒤에 대화만 할 수 있습니다. 모바일 웹은 지원하지 않습니다. 순차 제공이라 계정에 열리기까지 며칠 걸릴 수 있다고 합니다.

GPT-6.1 Sol: 값은 그대로, 성능은 위로

“표준 입력 및 출력 토큰 가격은 Astra의 5분의 1에 불과합니다.”

OpenAI, ‘GPT-6.1 Sol 소개’

OpenAI의 GPT-6 모델은 세 등급입니다. Astra가 가장 똑똑하고 비싸며, Sol이 가운데, Luna가 가장 싸고 가볍습니다. GPT-6.1 Sol은 가운데 등급인 Sol을 고친 판입니다.

토큰은 AI가 글을 잘게 나눠 처리하는 조각입니다. API 가격은 보통 “토큰 100만 개당 얼마”로 매깁니다. 입력은 내가 보내는 글, 출력은 AI가 만든 글입니다.

API 표준 가격입니다. 아래 예시처럼 같은 일을 시키면 Astra는 $2.00, GPT-6.1 Sol은 $0.40이 듭니다.

숫자로 계산해 보면 차이가 더 잘 보입니다. 긴 문서 하나(입력 10만 토큰)를 읽고 보고서(출력 2만 토큰)를 쓰게 한다고 해 보겠습니다.

• GPT-6 Astra: 입력 $1.00 + 출력 $1.00 = $2.00
• GPT-6.1 Sol: 입력 $0.20 + 출력 $0.20 = $0.40
• GPT-6 Luna: 입력 $0.01 + 출력 $0.01 = $0.02

이런 작업을 하루 1,000번 하는 서비스라면 Astra는 하루 $2,000, GPT-6.1 Sol은 $400입니다. 성능이 Astra에 가깝다면 이 차이 때문에 Sol을 고를 이유가 생깁니다.

가격 자체는 일주일 전에 나온 GPT-6 Sol과 같습니다(입력 $2, 출력 $10). 달라진 것은 캐시된 입력입니다. 캐시된 입력은 앞에서 이미 보낸 글을 다시 보낼 때 싸게 받는 요금입니다. GPT-6 Sol은 $0.20이었는데 GPT-6.1 Sol은 $0.10으로 절반이 됐습니다. 에이전트는 같은 지시문과 자료를 계속 다시 보내기 때문에, 이 부분이 싸지면 에이전트를 돌리는 비용이 크게 줄어듭니다. GPT-6 Sol·Luna 가격은 GPT-6 Sol·Luna, Claude Opus 5.5, Solar Mini 4 API 가격 비교에서 다른 회사 모델과 함께 정리했습니다.

성능은 얼마나 따라왔나 (제작사 측정)

OpenAI가 공개한 결과를 쉬운 말로 옮기면 아래와 같습니다.

이 표가 뜻하는 것은, 코딩과 컴퓨터 조작처럼 에이전트가 하는 일에서 Astra와의 차이가 작아졌다는 점입니다. 다만 가장 어려운 과학 연구에서는 Astra가 68.1%로 여전히 가장 높았고, OpenAI도 이런 일에는 Astra를 쓰라고 권했습니다.

과학 연구 작업 비용은 Astra의 4분의 1 아래이고, 사실 오류율은 Astra와 0.1%포인트 차이입니다.

숫자를 읽을 때 주의할 점이 있습니다. 모두 OpenAI가 직접 잰 값이고, 다른 회사 모델 값은 공개된 보고서에서 가져왔다고 밝혔습니다. 사실 정확성 평가는 일부러 틀리기 쉬운 질문만 모은 것이라, 평소 쓰는 대화에서 4%가 틀린다는 뜻은 아닙니다.

어디서 쓸 수 있나

• ChatGPT: Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu 사용자가 ChatGPT Work와 Codex에서 씁니다. OpenAI는 “아직 Chat에서 이용할 수 없습니다”라고 적었습니다. 그러니까 일반 대화창에서는 아직 고를 수 없고, 업무용 화면(Work)과 코딩 도구(Codex)에서만 됩니다.
• API: 모델 이름 gpt-6.1-sol로 바로 쓸 수 있습니다.

개발자에게 달라지는 것

이름이 ‘개발자의 날’인 만큼 코딩 도구 발표도 많았습니다. 자주 쓰게 될 것만 골랐습니다.

MCP Events를 예로 들면 이렇습니다. “프로젝트 보드에 새 작업이 올라오면 알려 줘”라고 해 두면, 내가 자리를 비운 사이 새 작업이 올라왔을 때 ChatGPT가 연결된 문서를 읽고 계획 초안까지 써 둡니다. 지금까지는 내가 물어봐야 확인했다면, 이제는 앱에서 일어난 일이 작업을 시작하게 만드는 방식입니다.

로컬 AI를 쓰는 사람에게는

dots와 GPT-6.1 Sol은 모두 OpenAI 서버에서 돌아가는 서비스입니다. 내 그래픽카드에 내려받아 돌릴 수 있는 모델은 아닙니다.

그래도 눈여겨볼 부분이 있습니다. dot이 앱에 연결하는 방식인 플러그인과 이번에 지원한 MCP는, 로컬 AI에도 붙일 수 있는 공개 규격입니다. 로컬 AI에 MCP 도구를 붙인 테스트에서는 Qwen3.8 27B와 Gemma 4 같은 로컬 모델도 도구를 붙이자 정답률이 1%에서 99%로 올랐습니다. 도구를 골라 부르는 능력은 로컬 모델도 이미 갖고 있다는 뜻입니다.

차이는 ‘계속 켜져 있는 것’에 있습니다. dot은 자기 컴퓨터를 갖고 24시간 일하지만, LM Studio 같은 로컬 프로그램은 내가 질문할 때만 답합니다. 로컬에서 비슷한 흐름을 만들려면 예약 실행이나 MCP 이벤트를 직접 엮어야 합니다. 내 그래픽카드로 어떤 모델이 얼마나 빠르게 도는지는 GPU 체험에서 확인할 수 있고, 코드를 밖으로 보내지 않는 코딩 도우미는 VS Code + Continue 가이드에 정리해 두었습니다.

함께 알아 둘 것

DevDay 다음 날인 9월 30일, 미국 연방거래위원회(FTC)가 OpenAI·Anthropic 등 AI 회사를 상대로 제품 안전 조사를 시작했다고 CNBC와 워싱턴포스트가 보도했습니다. 소비자 보호법을 지키는지 보는 조사이고, 회사들에 자료 제출 요구가 곧 나갈 예정이라고 합니다. dots처럼 스스로 움직이는 에이전트가 늘어나는 만큼, 권한과 안전에 대한 감시도 함께 커지고 있습니다.

정리

• dots는 목표를 주면 대화가 끝나도 혼자 일하는 ChatGPT 에이전트입니다. 자기 클라우드 컴퓨터에서 일하고, 밖으로 나가는 행동은 규칙에 따라 승인을 받습니다.
• 한국에서는 Pro(월 ₩159,000부터) 이상이면 쓸 수 있고, 첫 dot은 추가 비용이 없습니다. 문자 메시지 연결은 아직 미국만 됩니다.
• GPT-6.1 Sol은 GPT-6 Sol과 같은 가격(입력 $2, 출력 $10)에 성능을 올렸고, 캐시된 입력은 $0.10으로 절반이 됐습니다. 지금은 ChatGPT Work·Codex·API에서만 씁니다.
• 성능 숫자는 모두 제작사 측정입니다. 실제로 써 본 사람들의 평가가 쌓이면 다시 정리하겠습니다.

출처: OpenAI, DevDay 2026 주요 발표 · OpenAI, dots를 소개합니다 · OpenAI 도움말 센터, dot 시작하기 · OpenAI, GPT-6.1 Sol 소개 · OpenAI, GPT-6 Sol과 Luna 소개 · OpenAI API 가격 · ChatGPT 요금제 · ChatGPT Business 요금 (모두 2026년 10월 1일 확인)