多花 2.5 倍的錢，換到的不是「更聰明」，是「更會做事」。可波把 OpenAI 官方說法拆成三件事講完，我最有感的是那句「以前要先把任務拆好一步步餵」，現在直接丟一個沒想清楚的大方向過去，中間它自己補。聽起來像每代都會講的宣傳，但他有拿數字出來對。

影片時間軸

1. 00:00開場：API 價格漲到 2.5 倍，官方給三個答案
2. 01:03computer use 是什麼：AI 看螢幕、按滑鼠鍵盤
3. 01:36示範任務拆解：拍照、開繪圖軟體、畫成梵谷風格
4. 02:24官方數字對照：75 分鐘六成六，對上 40 分鐘七成三
5. 03:33第二件事：同一句話，這代做出來的東西不一樣
6. 04:40辦公室自動化 18 分跳到 41 分，但獨立加權榜 61 分持平
7. 05:21第三件事：async tool calling 與 steering 兩個新機制
8. 07:23收尾：貴 2.5 倍到底值不值，兩邊算法沒有共識

那個 61 分的落差才是重點

可波沒有順著官方數字一路吹。辦公室工作自動化從 18 分翻到 41 分，聽起來很猛，但他馬上補一句：把所有測驗加權平均的獨立指標，Astra 拿 61 分，跟上一代持平。也就是問一句答一句的題目，它沒有比較強。強的是「長時間、多步驟、要動手」的那一類。這個區分比任何宣傳詞都實用，因為它直接告訴你哪種工作該換、哪種不用。

steering 解決的是「做到一半才想到」

第三件事講的是你怎麼跟它配合，不是它會什麼。async tool calling 講白話就是它派出去查資料時不再乾等，先去跑任務的其他部分。steering 更實用：你叫它整理市場報告，查到一半才想到要把去年數字放進來比，以前它可能當成新工作重來，現在接著進度往下做。可波自己說這件事聽起來小，但任務越複雜就越常遇到。這段是整支片最接近日常使用情境的地方。

值得下載嗎

值得，七分鐘把三個重點和數字的矛盾都交代清楚了，還誠實標出「兩邊算法都公開、目前沒有共識」。如果你已經在用 ChatGPT 但不寫程式，這支可以當成要不要跟這一代的判斷依據。