[Trend & Event] OpenAI DevDay 2026, 모델보다 큰 발표는 ‘계속 일하는 AI’였다

[Trend & Event]

9월 29일 샌프란시스코에서 열린 OpenAI DevDay 2026. 발표를 하나씩 따라가다 보면 새 모델보다 더 큰 변화가 보인다. AI가 답변을 만드는 도구에서 벗어나 계속 일을 맡고, 외부 소프트웨어를 조작하며, 조직의 승인과 통제 안으로 들어가기 시작했다.

OpenAI DevDay 2026, 마케터와 개발자가 봐야 할 5개의 변화

9월 29일 샌프란시스코. OpenAI DevDay 2026 발표를 따라가다 보면 처음에는 새로운 모델 이름이 먼저 눈에 들어온다.

GPT-6.1 Sol.

입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러. GPT-6 Astra의 표준 가격과 비교하면 5분의 1이다. 컨텍스트 창은 105만 토큰에 이른다.

여기까지만 보면 익숙한 모델 발표다. 더 싸고, 더 긴 문맥을 읽고, 복잡한 일을 처리한다.

그런데 발표가 몇 개 더 이어지면 그림이 달라진다.

대화가 끝나도 계속 일하는 Dots가 나오고, Agents API에는 브라우저 화면을 직접 조작하는 computer use가 붙는다. Codex Cloud는 개발자의 컴퓨터가 꺼져 있어도 클라우드에서 작업을 이어간다. 외부 서비스에서 새 사건이 발생하면 MCP Events가 ChatGPT 작업을 시작한다.

하나씩 떼어 놓으면 서로 다른 제품이다. 한 줄로 연결하면 다른 그림이 나온다.

OpenAI가 만드는 것은 더 좋은 답변기보다, 일을 받아 실행하고 다음 작업까지 이어가는 시스템에 가까워지고 있다.

이번 DevDay에서 모델보다 더 크게 보인 것은 이 실행 계층이었다.

EVENT SNAPSHOT

행사 · OpenAI DevDay 2026

일시 · 2026년 9월 29일

장소 · San Francisco

주요 발표 · GPT-6.1 Sol, Dots, Agents API computer use, Codex Cloud, MCP Events, Plugins, Sign in with ChatGPT, Private Intelligence

핵심 흐름 · 모델 → 에이전트 → 실행 환경 → 배포 접점 → 기업 통제

GPT-6.1 Sol, 모델 경쟁의 질문이 조금 달라졌다

가장 먼저 숫자를 보자.

GPT-6.1 Sol의 표준 API 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러다. GPT-6 Astra는 각각 10달러와 50달러다. 가격표만 놓으면 정확히 5분의 1이다.

OpenAI가 Sol을 설명하는 방식도 흥미롭다. 무조건 가장 뛰어난 모델을 다시 내놓았다는 메시지보다, 복잡한 코딩과 computer use, 전문 업무를 더 낮은 단가에서 처리할 선택지를 추가했다는 쪽에 가깝다.

개발 현장에서는 이 차이가 꽤 현실적이다.

에이전트 하나가 일을 끝내기까지 모델을 한 번만 부르는 경우는 드물다. 계획을 세우고, 도구를 호출하고, 결과를 읽고, 다시 판단하고, 실패하면 재시도한다. 호출이 여러 번 겹치면 단가 차이는 그대로 운영비 차이가 된다.

Astra에는 Ultrafast 처리 계층도 붙었다. OpenAI는 Codex에서 최대 8배, API에서 최대 6배 빠른 토큰 생성 속도를 제시한다.

이제 모델을 고를 때 질문은 “어느 모델이 제일 똑똑한가?”로 끝나지 않는다.

이 일에는 어느 정도의 성능이 필요하고, 얼마의 비용과 지연시간을 감수할 것인가.

모델 경쟁이 실제 운영 문제로 내려오고 있다.

Dots가 등장하자 ‘에이전트’의 의미도 달라진다

이번 발표에서 가장 눈에 띄는 장면 중 하나는 Dots다.

Dot은 대화를 마치면 멈추는 챗봇이 아니다. 지속적인 책임을 맡고, 대화 사이에도 일을 진행한다.

GPT-6 Astra를 기반으로 자체 클라우드 컴퓨터를 쓰고, 사용자가 연결한 앱에 접근한다. 정해진 일을 반복하거나 상황을 확인하고, 필요하면 다음 작업을 제안한다.

여기서 ChatGPT의 사용 방식이 한 번 바뀐다.

기존에는 사람이 먼저 찾아왔다.

“이 자료를 정리해줘.”

“경쟁사를 다시 조사해줘.”

“어제 회의 내용을 확인해줘.”

Dot의 방향은 다르다.

“이 일을 맡아.”

그다음 필요한 작업을 계속 이어간다.

마케터 입장에서 보면 이 차이는 작지 않다. 경쟁사 동향을 매주 다시 조사하고, 캠페인 자료가 들어왔는지 확인하고, 회의가 끝난 뒤 후속 업무를 정리하는 일은 창의적인 업무라기보다 반복 운영에 가깝다.

생성형 AI가 지금까지 주로 글과 이미지를 만드는 데 쓰였다면 Dots가 겨냥하는 곳은 이런 업무의 빈틈이다.

물론 맡긴다고 끝나는 것은 아니다. OpenAI도 Dot이 실수할 수 있다고 밝히며 중요한 결과를 검토하고 어떤 행동까지 독립적으로 허용할지 정하도록 안내한다.

AI가 계속 일할수록 “잘 쓰는 프롬프트”보다 “어디까지 맡길 것인가”가 더 큰 문제가 된다.

Agents API에 computer use가 붙자 에이전트가 화면 밖으로 나온다

Agents API 자체는 DevDay 당일 처음 공개된 제품이 아니다. 9월부터 공개 베타가 시작됐다.

DevDay에서 달라진 것은 computer use다.

에이전트가 OpenAI가 호스팅하는 브라우저를 열고 실제 웹사이트와 소프트웨어의 사용자 인터페이스를 조작할 수 있게 됐다. API가 준비되지 않은 업무까지 자동화 범위에 들어온다는 뜻이다.

기존 자동화에서는 흔히 막히는 지점이 있었다. 데이터는 API로 받을 수 있는데 마지막 승인 버튼은 웹 화면에만 있다. 내부 시스템이 오래돼 API 자체가 없다. 사람이 로그인해서 메뉴를 찾아가야 하는 SaaS도 많다.

computer use는 그 마지막 구간을 화면 조작으로 넘으려 한다.

개발자에게는 꽤 매력적이다. 브라우저 자동화 환경을 직접 만들고 유지해야 하는 부담이 줄어든다. Agents API가 세션과 도구 사용을 관리하고 OpenAI의 브라우저가 실행 환경 일부를 맡는다.

그 대신 질문도 생긴다.

화면을 잘못 눌렀다면 누가 막을 것인가.

OpenAI가 호스팅하는 브라우저는 새로운 웹사이트 origin에 접근할 때 승인 절차를 요구한다. 하지만 이것이 구매·삭제·발송 같은 중요한 행동을 매번 사람이 승인한다는 뜻은 아니다.

실제 제품에서는 별도의 권한선이 필요하다. 편해진 만큼 통제 지점을 더 세밀하게 설계해야 한다.

Codex는 이제 노트북에서만 일하지 않는다

코딩 쪽 발표를 따라가면 같은 방향이 다시 보인다.

Codex Cloud.

저장소와 개발 도구, 의존성, 스크립트, 환경 설정을 클라우드에 준비해 두고 작업을 계속 실행한다. 개발자의 노트북이 꺼져 있어도 일은 이어진다.

여기서 중요한 변화는 코딩 성능 자체보다 작업 환경의 위치다.

기존 AI 코딩 도구는 개발자의 편집기 옆에 붙어 있는 조수라는 인상이 강했다. Codex Cloud는 조금 다르다. 업무를 받아 별도의 환경에서 진행하고 다시 결과를 가져오는 쪽에 가까워진다.

팀 입장에서는 승인된 개발 환경을 재사용할 수 있고 개인별 환경 차이 때문에 생기는 시행착오도 줄일 여지가 있다.

반대쪽에서는 OpenAI에 맡기는 범위가 더 커진다. 모델만 쓰는 것이 아니라 작업 환경과 실행 흐름까지 같은 공급자의 관리형 서비스에 올리기 시작하기 때문이다.

개발 편의성과 플랫폼 종속성이 동시에 커진다.

마케터가 눈여겨볼 발표는 의외로 플러그인과 로그인이다

DevDay 발표에서 마케팅과 가장 멀어 보이는 항목 중 하나가 플러그인이다.

하지만 유통 관점에서 보면 이야기가 달라진다.

플러그인은 더 이상 대화창 안에서 데이터를 한 번 가져오는 작은 연결 도구만을 뜻하지 않는다. 사이드바, 대화형 패널, 파일 뷰어 같은 인터페이스를 가질 수 있고 ChatGPT 안에서 더 완성된 제품 경험을 제공하는 방향으로 넓어지고 있다.

여기에 Sign in with ChatGPT가 붙는다.

지원하는 외부 서비스에서는 사용자가 ChatGPT 계정으로 가입하거나 로그인할 수 있다. 일부 도구에서는 Plus·Pro 사용자가 자신의 ChatGPT 요금제 사용량을 외부 앱의 AI 요청에 연결할 수도 있다.

마케터에게는 새로운 질문이다.

CUSTOMER PATH

기존 흐름 · 검색 → 광고 → 웹사이트 방문 → 가입 → 제품 사용

새로운 가능성 · ChatGPT에서 기능 발견 → 플러그인 실행 → ChatGPT 계정으로 진입 → 기능 사용

브랜드 웹사이트를 거치지 않는 사용 경험이 늘어날 가능성이 생긴다. 검색 최적화만 생각하던 기업이라면 이제 AI가 제품을 어떻게 발견하고 호출하는지도 봐야 한다.

MCP Events는 ‘사용자가 묻기 전에 움직이는 AI’를 만든다

MCP Events는 겉보기에 개발자용 기능이다.

외부 MCP 서버에서 특정 사건이 발생하면 ChatGPT가 그 이벤트를 받아 작업을 시작한다.

예를 들어 프로젝트 보드에 새 업무가 추가됐거나 문서에 댓글이 달렸거나 어떤 상태가 바뀌었을 때 사람이 ChatGPT를 열어 알릴 필요가 없다. 사건 자체가 시작 버튼이 된다.

이 변화는 지속형 에이전트와 연결했을 때 더 선명하다.

예전 자동화가 “오전 9시에 확인해”와 같은 일정 중심이었다면 이벤트 기반 자동화는 “무언가 바뀌었을 때 움직여”에 가깝다.

마케팅 운영에도 그대로 적용할 수 있다. 새로운 고객 피드백이 들어왔을 때 분류를 시작하거나, 캠페인 소재 승인이 끝났을 때 다음 작업을 만들거나, 특정 문서가 수정됐을 때 관련 팀에 필요한 자료를 준비하는 식이다.

작업의 출발점이 사람이 입력하는 프롬프트에서 업무 시스템 안의 사건으로 이동한다.

기업 도입에서는 발표 슬라이드보다 데이터 조건이 더 중요하다

DevDay 후반부의 기업용 발표를 보면 OpenAI도 이 문제를 알고 있다는 점이 드러난다.

Private Intelligence, Zero Data Retention, Private Safety Processing 같은 기능이 함께 등장했다.

민감한 데이터를 프런티어 모델에 넣을 때 무엇이 저장되고, 누가 볼 수 있고, 안전성 검토는 어떻게 수행할지를 다루는 기능이다. 기업 입장에서는 환영할 변화다.

하지만 모든 OpenAI 제품이 같은 조건을 제공하는 것은 아니다.

대표적인 예가 Agents API다. 현재 Agents API는 세션 상태를 저장하며 Zero Data Retention 적용 대상이 아니다.

IMPORTANT LIMIT

“OpenAI가 ZDR을 지원한다”와 “우리 조직이 쓰려는 이 API가 ZDR을 지원한다”는 다른 문장이다. 보안 검토는 회사 이름이 아니라 실제 사용하는 기능 단위로 내려가야 한다.

개발자에게 DevDay는 좋은 소식이다. 동시에 더 어려워졌다

이번 발표를 개발자의 자리에서 보면 장점은 명확하다.

직접 만들어야 했던 것이 줄었다.

세션 관리, 브라우저 실행, 장기 작업, 이벤트 연결, 클라우드 개발 환경까지 OpenAI가 관리형 계층으로 제공하기 시작했다. 아이디어를 제품으로 옮기는 속도는 빨라질 가능성이 높다.

GPT-6.1 Sol 같은 비용 선택지도 생겼다.

반면 시스템 전체는 더 복잡해졌다. 모델만 테스트하면 끝나는 시대가 아니다.

에이전트가 엉뚱한 도구를 호출하지 않는가?
같은 이벤트에 두 번 반응하지 않는가?
브라우저에서 잘못된 버튼을 누르지 않는가?
실패했을 때 몇 번 재시도하는가?
사람 승인이 필요한 단계가 빠지지 않는가?

이 모든 것이 품질 관리 대상이 된다.

비용 계산도 바뀐다. 토큰 가격만 더해서는 실제 운영비가 나오지 않는다.

모델 호출 + 도구 호출 + 브라우저 실행 + 클라우드 환경 + 재시도 + 사람 검토.

그래서 개발팀이 앞으로 더 자주 보게 될 숫자는 토큰당 비용보다 작업완료 비용일 가능성이 높다.

마케터에게도 좋은 소식이다. ‘콘텐츠 몇 개 더 만들기’에 머물면 놓친다

마케팅팀에서는 생성형 AI를 주로 콘텐츠 생산량과 연결해왔다.

DevDay 2026 이후에는 질문을 조금 바꿀 필요가 있다.

AI가 콘텐츠를 얼마나 빨리 만드는가보다, 마케팅 운영에서 사람이 반복해서 확인하던 일을 얼마나 맡길 수 있는가.

시장 조사.

경쟁사 확인.

회의 후속 업무.

고객 의견 분류.

캠페인 자료 정리.

내부 문서 상태 확인.

이런 업무가 먼저 후보가 된다.

잘 작동한다면 마케팅 인력이 더 많은 콘텐츠를 만드는 대신 판단이 필요한 일에 시간을 쓸 수 있다.

하지만 에이전트가 광고 계정이나 CRM, 고객 데이터, 외부 게시 권한과 연결되는 순간 이야기가 달라진다.

누가 승인하는가.

어떤 데이터까지 볼 수 있는가.

외부 발송은 자동화할 것인가.

어떤 행동을 기록할 것인가.

AI를 쓰는 방법보다 이 규칙이 먼저 필요하다.

성과 측정도 마찬가지다. AI가 추천하고 AI가 실행한 뒤 AI가 “성과가 좋아졌다”고 보고하는 구조만으로는 부족하다.

CRM, 실제 매출, 신규 고객, 유지율처럼 바깥의 숫자와 대조해야 한다. 자동화가 커질수록 독립적인 측정 기준이 더 중요해진다.

DevDay가 끝난 뒤 남는 질문

발표 수만 세면 OpenAI DevDay 2026은 꽤 복잡한 행사다.

GPT-6.1 Sol.

Dots.

Agents API.

Codex Cloud.

MCP Events.

Plugins.

Private Intelligence.

하지만 구조는 의외로 간단하다.

모델이 좋아졌다.
에이전트가 계속 일하기 시작했다.
실행 환경이 붙었다.
외부 서비스와 연결됐다.
그러자 기업 통제가 더 중요해졌다.

OpenAI가 모델 회사에서 작업 실행 플랫폼으로 범위를 넓히려는 방향은 분명해 보인다.

이제 다음 DevDay까지 확인해야 할 것도 모델 벤치마크만은 아니다.

개발팀이라면 에이전트가 실제 업무를 몇 번이나 성공적으로 끝내는지, 재시도와 사람 개입까지 포함해 얼마가 드는지 봐야 한다.

마케팅팀이라면 자동화한 업무 개수보다 검수 시간과 오류율, 브랜드 품질, 실제 성과가 어떻게 달라졌는지 확인해야 한다.

그리고 두 팀 모두 같은 질문을 피할 수 없다.

AI가 더 많은 일을 하게 됐을 때, 우리는 어디까지 맡기고 어디서 멈추게 할 것인가.

이번 DevDay에서 가장 크게 보인 변화는 새 모델 이름보다 그 질문이었다.

Summary

OpenAI DevDay 2026에서 가장 크게 보인 변화는 GPT-6.1 Sol 하나가 아니다. Dots는 지속적인 업무를 맡고, Agents API와 Codex Cloud는 실제 실행 환경을 넓힌다. 플러그인·MCP Events·Sign in with ChatGPT는 AI와 외부 제품의 접점을 늘린다. 개발자는 직접 구축할 계층이 줄어드는 대신 플랫폼 종속성·실행 오류·작업완료 비용을 관리해야 하고, 마케터는 반복 업무 자동화와 새로운 유통 접점을 얻는 대신 권한·승인·브랜드 품질·독립적인 성과 측정을 먼저 설계해야 한다.

FAQ

자주 묻는 질문

Q. OpenAI DevDay 2026에서 가장 중요한 발표는 무엇인가요?

하나의 제품보다 지속형 에이전트와 실행 환경이 연결된 흐름을 보는 편이 낫다. Dots가 계속 업무를 맡고 Agents API와 Codex Cloud가 실행 기반을 제공하며, 플러그인과 MCP Events가 외부 서비스와 연결되는 구조가 이번 발표의 공통 방향이다.

Q. GPT-6.1 Sol은 GPT-6 Astra보다 저렴한가요?

표준 API 토큰 가격 기준으로는 그렇다. GPT-6.1 Sol은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러이고 GPT-6 Astra의 표준 가격은 각각 10달러와 50달러다. 실제 에이전트 서비스 비용은 도구 호출, 재시도, 브라우저 실행, 클라우드 환경과 사람 검토까지 포함해 계산해야 한다.

Q. Dots는 일반 ChatGPT 대화와 무엇이 다른가요?

Dot은 대화 사이에도 목표를 계속 진행하는 상시 에이전트다. 자체 클라우드 컴퓨터와 사용자가 연결한 앱을 이용해 지속적인 업무를 맡는다. 중요한 결과와 행동 범위는 사용자가 확인하고 통제해야 한다.

Q. 마케터가 지금 먼저 준비해야 할 것은 무엇인가요?

새로운 에이전트를 많이 도입하기보다 데이터 접근 범위, 외부 발송·캠페인 수정의 승인선, 결과 검수 방식, 감사 기록과 성과 측정 기준을 먼저 정하는 편이 낫다. 반복적인 한두 업무부터 시간 절감과 오류율을 비교하는 방식이 현실적이다.

TERMINOLOGY

본문의 주요 용어

용어	뜻	실무자가 볼 지점
Dots	지속적인 책임을 맡고 대화 사이에도 업무를 진행하는 ChatGPT의 상시 에이전트	연결 앱, 데이터 접근, 행동 승인 범위를 함께 관리해야 한다.
Agents API	에이전트 세션과 실행, 도구 사용 등을 관리하는 OpenAI API	DevDay 당일 computer use가 추가됐다. 현재 Zero Data Retention 대상은 아니다.
Codex Cloud	저장소와 개발 환경을 재사용하면서 클라우드에서 Codex 작업을 계속 실행하는 환경	로컬 컴퓨터와 작업 실행을 분리해 장시간 개발 업무를 맡길 수 있다.
MCP Events	연결된 MCP 서버의 사건을 ChatGPT 작업의 시작 신호로 전달하는 이벤트 구조	일정 기반 자동화 외에 실제 업무 시스템의 변화에 반응하는 자동화를 만들 수 있다.
ZDR	Zero Data Retention. 적격 API 고객의 프롬프트와 응답을 요청 처리 뒤 보관하지 않는 데이터 처리 방식	OpenAI 제품별 지원 여부가 다르므로 실제 사용하는 API 단위로 확인해야 한다.

이 블로그 검색