常驻型 AI 助理的卖点，是用户结束对话后，它仍能替人处理事情。但只要任务需要在云端继续运行模型、操作电脑或调用工具，成本就可能远高于回答一条聊天消息。对服务商来说，关键不只是模型能不能做事，还要看订阅收入能否覆盖随使用量变化的开销。118

OpenAI 的 Dots 和 xAI 的 Grok Bot 都显现出这道经济考题：更便宜的模型或许能帮忙，但单看 token 价格，还算不出一个 AI 助理的总账。

不只是回答问题：助理还得在云端干活

ChatGPT 消费者业务负责人 Adam Fry 称，Dots 属于“计算密集型”产品。据《财富》报道，每个 Dot 都有自己的云端计算机，可代用户处理跨账户和服务的任务。换句话说，它的工作不止是生成文字，也可能涉及电脑操作及其他工具活动。1

竞争对手也面临类似压力。用户询问能否重置 Grok Bot 的使用额度时，埃隆·马斯克回应称，提供该服务的成本相对于收入“高得难以持续”。使用限额能控制开销，但也意味着用户无法随时、随量依赖助理。18

模型降价有帮助，但不等于总成本减半

OpenAI 在 11 月 3 日的更新中表示，Dots 可以针对不同工作调用不同模型，其中包括 GPT-6.1 Terra。这为在适合的任务上使用 OpenAI 所称的快速、高效模型提供了空间。不过，这项公告并未说明模型选择的具体规则，也没有给出典型 Dot 任务能因此省下多少成本。911

API 标价可以提供一个参考。在标准上下文长度低于 272,000 个输入 token 时，GPT-6.1 Terra 每百万个输入 token 收费 1 美元、每百万个输出 token 收费 5 美元；GPT-6.1 Sol 对应的价格是 2 美元和 10 美元。525310 换言之，这两项 token 价格相差一半，但这不能证明运行一个 AI 助理的整体费用也会减半。

原因在于，助理可能还要调用工具。OpenAI 的模型文档指出，搜索、电脑使用等特定工具可能另行收费。最终成本取决于助理实际做了什么，而不只是模型每个 token 的价格。51

能否普及，还要看用量、定价和资金

据产品发布报道，Dots 目前面向部分付费 ChatGPT 方案推出。先限制使用范围，或许能让公司在了解用户如何使用产品的同时控制成本；但现有资料并未说明，要把服务开放给更多人，需要达到怎样的成本门槛或效率提升。1213

资金前景同样存在不确定性。一篇报道说，OpenAI 已取得约 110 亿美元的投资承诺，并寻求将融资总额提高到 200 亿美元；另一篇报道则称，公司的目标为 200 亿美元，低于此前的 300 亿美元目标，也低于原先希望达到的 1.4 万亿美元估值。以上都是媒体报道中的融资信息，并不能视为最终到账金额的确认。它们显示扩张所需资源仍有变数，但不足以证明资金问题一定会阻止扩张。25

《财富》曾将 Meta 的 Muse 描述为推动个人 AI 助理热潮的催化因素。这意味着，即使商业模式尚未算清，竞争压力仍在促使公司开发这类产品。17 对用户而言，真正值得关注的是：服务商能否在不长期依赖有限开放或严格用量上限的情况下，让助理保持实用。118

接下来要看什么

核心考验是，效率提升能不能跟上用户交给 AI 助理的工作量增长。更便宜的模型和按任务选择模型，或许能降低部分成本；但要让服务普遍且负担得起，还得考虑电脑操作和工具调用的费用、用户用量、定价，以及支撑基础设施所需的资金。

目前的证据指向一个真实的成本难题，但还不能据此断定常驻型 AI 助理无法扩大规模。

常驻型 AI 助理的卖点，是用户结束对话后，它仍能替人处理事情。但只要任务需要在云端继续运行模型、操作电脑或调用工具，成本就可能远高于回答一条聊天消息。对服务商来说，关键不只是模型能不能做事，还要看订阅收入能否覆盖随使用量变化的开销。118

OpenAI 的 Dots 和 xAI 的 Grok Bot 都显现出这道经济考题：更便宜的模型或许能帮忙，但单看 token 价格，还算不出一个 AI 助理的总账。

不只是回答问题：助理还得在云端干活

ChatGPT 消费者业务负责人 Adam Fry 称，Dots 属于“计算密集型”产品。据《财富》报道，每个 Dot 都有自己的云端计算机，可代用户处理跨账户和服务的任务。换句话说，它的工作不止是生成文字，也可能涉及电脑操作及其他工具活动。1

竞争对手也面临类似压力。用户询问能否重置 Grok Bot 的使用额度时，埃隆·马斯克回应称，提供该服务的成本相对于收入“高得难以持续”。使用限额能控制开销，但也意味着用户无法随时、随量依赖助理。18

模型降价有帮助，但不等于总成本减半

OpenAI 在 11 月 3 日的更新中表示，Dots 可以针对不同工作调用不同模型，其中包括 GPT-6.1 Terra。这为在适合的任务上使用 OpenAI 所称的快速、高效模型提供了空间。不过，这项公告并未说明模型选择的具体规则，也没有给出典型 Dot 任务能因此省下多少成本。911

API 标价可以提供一个参考。在标准上下文长度低于 272,000 个输入 token 时，GPT-6.1 Terra 每百万个输入 token 收费 1 美元、每百万个输出 token 收费 5 美元；GPT-6.1 Sol 对应的价格是 2 美元和 10 美元。525310 换言之，这两项 token 价格相差一半，但这不能证明运行一个 AI 助理的整体费用也会减半。

原因在于，助理可能还要调用工具。OpenAI 的模型文档指出，搜索、电脑使用等特定工具可能另行收费。最终成本取决于助理实际做了什么，而不只是模型每个 token 的价格。51

能否普及，还要看用量、定价和资金

据产品发布报道，Dots 目前面向部分付费 ChatGPT 方案推出。先限制使用范围，或许能让公司在了解用户如何使用产品的同时控制成本；但现有资料并未说明，要把服务开放给更多人，需要达到怎样的成本门槛或效率提升。1213

资金前景同样存在不确定性。一篇报道说，OpenAI 已取得约 110 亿美元的投资承诺，并寻求将融资总额提高到 200 亿美元；另一篇报道则称，公司的目标为 200 亿美元，低于此前的 300 亿美元目标，也低于原先希望达到的 1.4 万亿美元估值。以上都是媒体报道中的融资信息，并不能视为最终到账金额的确认。它们显示扩张所需资源仍有变数，但不足以证明资金问题一定会阻止扩张。25

《财富》曾将 Meta 的 Muse 描述为推动个人 AI 助理热潮的催化因素。这意味着，即使商业模式尚未算清，竞争压力仍在促使公司开发这类产品。17 对用户而言，真正值得关注的是：服务商能否在不长期依赖有限开放或严格用量上限的情况下，让助理保持实用。118

接下来要看什么

核心考验是，效率提升能不能跟上用户交给 AI 助理的工作量增长。更便宜的模型和按任务选择模型，或许能降低部分成本；但要让服务普遍且负担得起，还得考虑电脑操作和工具调用的费用、用户用量、定价，以及支撑基础设施所需的资金。

目前的证据指向一个真实的成本难题，但还不能据此断定常驻型 AI 助理无法扩大规模。