OpenAI Dots: ein Agent, der weiterarbeitet, wenn du das Fenster schließt

OpenAI hat am 29. September 2026 auf dem DevDay in San Francisco über zwanzig Dinge angekündigt. Eines davon verändert, was ein Chatfenster ist: Dots. Ein Dot ist ein Agent, der nicht auf die nächste Eingabe wartet, sondern ein Ziel bekommt und daran weiterarbeitet, auch wenn niemand mehr hinsieht.

Wir haben keinen Dot gebaut und keinen laufen lassen. Dieser Beitrag ordnet ein, was OpenAI selbst schreibt, und sagt, was davon einen Betrieb betrifft. Was wir nicht geprüft haben, steht unten.

Was ein Dot laut OpenAI ist

Ein Dot läuft auf einem eigenen Rechner in OpenAIs Netz, mit eigenem Browser. Er bekommt einen Namen, ein Ziel und Zugänge, arbeitet rund um die Uhr, lernt aus Rückmeldungen und bringt fertige Arbeit zur Freigabe zurück. Anschließen lässt er sich über OpenAIs Plugin-System an mehr als 4.000 Anwendungen. Ansprechen kannst du ihn in ChatGPT, im Codex und in den kommenden Wochen auch in Slack, Teams und per Textnachricht. Als Modell dahinter nennt OpenAI GPT-6 Astra, das teuerste im Angebot.

Dazu kommt ChatGPT Space: ein gemeinsamer Arbeitsbereich, in dem Menschen und Dots dieselben Dokumente bearbeiten, die OpenAI Pages nennt. Präsentationen sollen folgen. Wer das mit einem gemeinsamen Laufwerk plus Textverarbeitung vergleicht, liegt nicht falsch.

Was das kostet, und was nicht gesagt wurde

Der erste Dot ist in den Tarifen Pro und Business Premium enthalten. Firmenkunden mit Enterprise, Edu und Healthcare können die Beta nutzen, wenn ein Administrator sie freischaltet. Die Pro-Tarife hat OpenAI zugleich neu geordnet: Pro 100, Pro 200 und Pro 500, zu 100, 200 und 500 Dollar im Monat, wobei Pro 500 das Fünfundzwanzigfache des Plus-Kontingents und Zugang zur schnellen Ultrafast-Stufe enthält.

Nicht gesagt hat OpenAI, was ein zweiter Dot kostet, wie viel Arbeit im enthaltenen Kontingent steckt, und was spezialisierte Dots für Firmen kosten werden. Das sind genau die drei Zahlen, die ein Betrieb für eine Entscheidung braucht.

Was OpenAI an Grenzen eingebaut hat

Das ist der Teil, den wir für den brauchbarsten halten. Recherche im Hintergrund läuft nur lesend: Ein Dot, der von allein losläuft, darf keine Nachrichten verschicken, nichts verändern und nicht den Rechner des Nutzers steuern. Aktionen, die ein Konto betreffen, gehen durch eine automatische Prüfung. Passwörter bleiben vor dem Modell verborgen. Heikle Schritte wie das Ändern eines Passworts bleiben beim Menschen. Und in Business- und Enterprise-Konten werden Inhalte nicht zum Training verwendet.

Das ist die Architektur, die wir in unseren eigenen Abläufen seit einem Jahr von Hand bauen: Der Ablauf liest, rechnet und legt vor, ein Mensch gibt frei. OpenAI liefert sie jetzt mit. Ob die Grenzen im Alltag halten, ist eine andere Frage; ein Beobachter, der beim Start dabei war, berichtet von Rechteproblemen und Verbindungsabbrüchen. Das ist eine Meinung, keine Messung, aber sie deckt sich mit dem, was wir von jedem Werkzeug in der ersten Woche kennen.

Was das für einen Betrieb ändert

Bisher hieß Automatisierung: Du beschreibst einen Ablauf, ein Werkzeug führt ihn aus, jedes Mal gleich. Ein Dot ist etwas anderes: Er bekommt ein Ziel und sucht sich den Weg selbst. Das ist bequemer und schwerer zu prüfen. Bei einem festen Ablauf weißt du, was nachts passiert ist, weil es immer dasselbe ist. Bei einem Agenten musst du das Protokoll lesen.

Vier Fragen gehören deshalb vor den ersten Einsatz:

• Mit welchen Zugängen arbeitet der Dot, und wer hat sie ihm gegeben? Ein Agent mit dem Postfach der Buchhaltung ist etwas anderes als einer mit einem Lesezugang auf einen Ordner.
• Was darf er ohne Freigabe tun? OpenAIs Standard ist eng. Prüf, ob eure Regeln ihn weiter öffnen, und ob das jemand entschieden hat.
• Wo laufen die Daten? Der Rechner des Dots steht bei OpenAI. Für Mandats- und Personaldaten ist das dieselbe Frage wie bei jedem Chatfenster, nur dass der Agent sie ohne Aufsicht stellt.
• Wer liest das Protokoll? Ein Agent, den niemand kontrolliert, ist ein Mitarbeiter, den niemand kontrolliert.

Die zweite Nachricht des Tages: Sol wird billiger

Neben Dots hat OpenAI GPT-6.1 Sol vorgestellt, zu 2 Dollar je Million Eingabe- und 10 Dollar je Million Ausgabe-Token, ein Fünftel des Preises von GPT-6 Astra. OpenAI selbst rechnet für eine Aufgabe aus seiner Benchmark-Reihe 5,47 Dollar gegen 23,80 Dollar bei Astra. Was das für den Rechnungseingang bedeutet, haben wir in einem eigenen Beitrag an unseren gemessenen Token-Zahlen durchgerechnet. Kurz: Bei zweihundert Rechnungen im Monat ist das Modell nicht der Posten, an dem sich etwas entscheidet.

Und die Ultrafast-Stufe, laut OpenAI bis zu achtmal schneller im Codex und sechsmal in der API, kostet das Sechsfache: 60 Dollar je Million Eingabe, 300 je Million Ausgabe. Sie gibt es laut Dokumentation nur mit Verarbeitung in den USA oder global, nicht mit europäischer Datenresidenz.

Was wir nicht geprüft haben

Alles. Wir haben keinen Dot eingerichtet, keinen Space benutzt und keine der Zahlen nachgemessen. Ob Dots in Deutschland verfügbar sind, steht nirgends; OpenAI schreibt „in berechtigten Märkten“. Zwei Quellen widersprechen sich, ob der Tarif Pro 100 einen Dot enthält; OpenAI selbst nennt nur „Pro“. Sobald wir einen Dot an einer echten Aufgabe laufen lassen, schreiben wir das auf, mit dem Protokoll.

Stand dieses Artikels

Geschrieben am 29. September 2026, am Tag der Ankündigung. Die Angaben zu Dots, Space, Tarifen, Grenzen und Preisen stammen von OpenAIs Ankündigung, der Preisseite und der Dokumentation zum Ultrafast-Modus, gelesen am selben Tag; die Beobachtung zu Rechteproblemen aus einem Erfahrungsbericht vom DevDay. Preise in US-Dollar, nicht umgerechnet. Nichts davon ist von uns ausprobiert. Keine Rechtsberatung.

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