ChatGPT dots 选品雷达：取数为什么要放进指派任务

OpenAI 的文档写明，ChatGPT dots 的「主动研究」不能经插件改内容，也不能发消息、控制浏览器和电脑；ChatGPT 又把没有标 readOnlyHint 的 MCP 工具当成写操作。EveryInfra 取商品数据的工具每调一次都扣钱，没有标只读。两条合起来，我们推断 dot 空闲时自己去调接口看榜单这件事做不成（没有在 dot 里实测），所以取数要写成你指派给它的每日任务，主动研究只负责读结果、提建议。我们在 2026-11-01（新加坡时间）对亚马逊厨房品类畅销榜、新品榜、单品页、TikTok Shop 和 Temu 一共真调 27 次（扣费 17 次，合计 $0.022794），发现畅销榜一次只有 0 到 48 行带价格，同一张榜一小时内排名一格不动、12.6 小时后中位数只挪 2 位，Temu 47 个同款里 26 个改了价。按这些数配出来的雷达每天 13 次调用，接口费 $0.015558，30 天 $0.4667。

这篇要回答的问题来自一个很具体的场景：做跨境电商的人想让 ChatGPT dots 每天替自己盯着亚马逊的畅销榜和新品榜、TikTok Shop 和 Temu 上几个关键词的新品和价格，有变化就来提醒。我们先把 dots 是什么、哪些套餐能用、欧盟和英国能不能用这几件事按 OpenAI 的原文核清楚，再看接 EveryInfra 远程 MCP 的配置，然后用真调数据回答「这个雷达值不值得每天跑、跑一次要多少钱、哪些字段要另外补」。ChatGPT 一侧我们没有 Pro 或 Business Premium 账号可测，所以那部分全部写成「配置示例」；EveryInfra 一侧的每个数都来自真实返回。

ChatGPT dots 是什么：一个常驻的智能体，带自己的电脑

OpenAI 在 2026-09-29 的 DevDay 上发布了 dots，官方介绍页的说法是：dot 是一直在线的智能体，跑在 GPT‑6 Astra 上，每个 dot 有自己的云电脑和浏览器，可以通过插件连到 4,000 多个应用（OpenAI《Introducing dots》）。你可以在 ChatGPT 桌面版、网页版、手机应用里跟它说话，也可以在 Slack 和 Teams 里找它（开发者文档《Channels》）。2026-10-28 起，美国的 Pro 用户还能用 iMessage 或 RCS 给 dot 发短信，这一项是测试版，短信经过第三方 Linq 转发，不是端到端加密（9to5Mac 2026-10-28、帮助中心《Getting started with your dot》）。

dot 和普通 ChatGPT 对话最大的区别有两点。第一，它有自己的电脑：开发者文档《Computers and apps》写明，每个 dot 在云端有一台电脑，装了浏览器和常用软件，也可以经你的桌面版 ChatGPT 用你自己的电脑（开发者文档）。The Verge 的上手文章说它更像一个会用其他软件的同事，可以替你预约、填表，但在验证码和银行信息这些地方会停下来让你接手（The Verge 上手）。第二，它在你不说话的时候也会做事：空闲时它会用你连上的应用做「主动研究」，再把发现带回来，变成一条建议或一个问题（开发者文档《Tasks and memory》）。

对选品的人来说，第二点正是吸引人的地方：理想中的 dot 每天自己去看一眼榜单，发现某个新品冲上来、某个竞品降价，就发条消息过来。但「主动研究」这几个字在 OpenAI 的文档里有一个很硬的限制，后面一整节会讲，它决定了这个雷达能不能这样搭。

dot 记得你说过的话。开发者文档《Tasks and memory》写明，dot 从 ChatGPT 的记忆起步，还会保存自己的笔记，记下你的偏好、决定和正在做的事。隐私常见问题写明，OpenAI 不直接用主动研究和它的笔记训练模型；其他对话和任务是否用于改进模型，按你在数据控制里的设置（隐私常见问题、数据控制说明）。对选品雷达来说，这意味着你只需要告诉它一次「我只关心厨房小家电、售价 $15 到 $60、评论少于 100 的新品」，它在之后的主动研究里会按这个偏好筛选，而不用每天在任务说明里重复。

哪些套餐有 ChatGPT dots：Pro、Business Premium，欧盟英国另说

帮助中心《Getting started with your dot》里「Which plans include dots?」一段是最直接的原文。我们在 2026-11-01 14:42（新加坡时间）截了图，套餐那一段框在下面：

把这段和其他几篇原文合起来，可以得到下面这张表。价格都是 2026-11-01 读的公开价，以后可能变，下单前请再看一次官方页面。

欧盟和英国的读者要分两种情况看。个人 Pro 的 dots 明确不对欧洲经济区、瑞士和英国开放，这是帮助中心的原话，不是我们推断的。工作区的 Business Premium 措辞不一样：帮助中心写的是「支持的 ChatGPT 地区，视工作区资格而定」，开发者文档写的是「正在全球推出」。两句话都没有点名排除欧洲，但也没有承诺某个欧洲工作区一定有，所以在欧洲的团队最稳妥的做法是让工作区管理员在后台看 dots 开关是否出现。我们没有欧洲的工作区可测，这一点只能写到原文为止。

几条容易漏的细节也写在帮助中心和发布说明里。dot 第一个月有一笔额外的用量，跟 dot 聊天本身不算进 ChatGPT 的用量上限，但它替你在 ChatGPT Work 或 Codex 里启动的任务要算（帮助中心 20001530）。2026-10-29 的发布说明写，Pro 100 和 Pro 500 的 Work 和 Codex 用量翻倍，之前宣布的 Pro 200 削减取消（ChatGPT 发布说明）。dots 在手机网页版上不能用，只能用 App、桌面版或电脑网页版。Business Premium 席位的用量是标准席位的 5 倍（Business 常见问题）。Enterprise 的模型管控对主 dot 不生效，这一点在工作区管理文档里单独写了一句（工作区管理 dots）。

价格这件事，TechCrunch 在 2026-10-26 对 Codex 产品负责人 Alexander Embiricos 的采访里也说得很清楚：dots 起步就是每月 $100 的套餐（TechCrunch 2026-10-26）。所以下文算的「每天 $0.015558」只是 EveryInfra 的接口费，前提是你已经为 ChatGPT 付了 $100 起的月费。对一个只想盯几个品类的小卖家，这笔 ChatGPT 月费才是大头，接口费几乎可以忽略。

ChatGPT dots 的主动研究和指派任务：两套权限

这是整篇文章最关键的一节。OpenAI 的开发者文档《Tasks and memory》把 dot 做事的方式分成两种：一种是你指派给它的任务，可以是一次性的，也可以是定时重复的；另一种是它在指派的工作之外自己做的主动研究。文档说主动研究会去读它有权限读的信息，再记下有用的发现；对限制的原文是「Proactive research itself doesn't send messages, change connected apps, or control a browser or computer.」，意思是主动研究本身不发消息、不改连上的应用、不控制浏览器或电脑。我们在 2026-11-01 00:57（新加坡时间）截下了这一段：

隐私和安全常见问题把同一件事写得更细（帮助中心 20001529）：主动研究可以读你允许的连上的来源、存私人笔记，但它的研究工具不能直接给别人发消息、不能经插件改内容、不能控制浏览器或电脑。同一页还写明，自定义规则改不了自动审查，也改不了主动研究的限制。《Tasks and memory》另有一句：你指派的重复任务可以包含你授权过的操作，它们的权限和时间表跟主动研究是分开的；主动研究时，后台的智能体把发现交给 dot，再由 dot 决定要不要带给你一条建议或一个问题。

这几处原文都没有出现「只读」（read-only）或 readOnlyHint 这几个字。「主动研究只能调标了只读的工具」是我们的推断：一个插件工具算不算「改内容」，ChatGPT 很可能按它有没有标 readOnlyHint 来判断（依据见下一节「为什么我们推断主动研究调不了取数工具」引的《Custom MCP server》），我们没有在 dot 里实测。

对选品的人来说，这张表的意思是：主动研究适合「读」和「想」，比如翻你昨天存下的表、对比你邮件里的报价、提醒你某个商品排名跳了，但它不适合「去外面拿新数据回来」，至少当拿数据这件事需要一个非只读工具时不行。

ChatGPT dots 和普通 ChatGPT 定时任务有什么不一样

很多读者会问：普通 ChatGPT 早就有定时任务，为什么还要 dots？两者在这个场景里的区别，主要在三处。第一，dot 有自己的云电脑和浏览器，遇到接口拿不到的页面，指派任务里可以让它自己打开网页看，这是普通定时任务做不到的；代价是这一步会消耗 Work 或 Codex 的用量，也更容易在验证码那里停下来等你。第二，dot 会在你没问的时候主动带回建议，普通定时任务只在你设好的时间跑一次、交一份结果。第三，dot 能通过 Slack、Teams 和短信找你，提醒更容易被看到。

对选品雷达来说，第二点最有价值，但正如上一节说的，按我们的推断它能读、取不了。所以合理的分工是：取数这件固定的、每天一样的活，交给指派任务（或者干脆交给 ChatGPT 外面的定时任务）；「看了昨天和今天的表，觉得哪个商品值得你注意」这种需要判断、又不用花钱的活，交给主动研究。如果你已经在用普通 ChatGPT 的定时任务跑需求雷达，换成 dots 的增量主要是后者，取数那一半几乎不用改。

为什么我们推断主动研究调不了取数工具：readOnlyHint

MCP 规范给每个工具定义了几个提示字段，其中 readOnlyHint 表示这个工具不改变它所在的环境（MCP 规范 ToolAnnotations）。OpenAI 的开发者文档《Custom MCP server》说得很明确：ChatGPT 尊重 readOnlyHint，没有这个提示的工具一律当作写操作，写操作默认要你确认（开发者文档）。插件规划文档也要求把只读工具和写工具分开标（《Plan tools》）。

我们在 2026-11-01 14:37（新加坡时间）对 https://api.everyinfra.com/mcp 发了 tools/list，带 Key 和不带 Key 各一次，返回一样；15:39 改稿时再读一次，结果没变：12 个工具，7 个标了 readOnlyHint=true，5 个是 false。取数用的 everyinfra_call_api 和搜索用的 everyinfra_search 都是 readOnlyHint=false、openWorldHint=true、destructiveHint=true。

取数工具不改亚马逊或 TikTok 上的任何东西，但每调一次就从你的余额里扣钱，按插件文档「只有不能改变状态时才标 readOnlyHint=true」的定义（《Plan tools》），它不算只读。按我们的推断，只靠主动研究，dot 拿不到新的商品数据；它能做的，是用 everyinfra_get_job 去读一个已经由指派任务启动的异步任务的结果，或者读你连上的云盘、表格里已经存好的数据。这两种都没有在 dot 里实测。

对无人值守的指派任务，更要紧的是另一个标注：everyinfra_call_api 还标了 destructiveHint=true。插件文档对它的定义是「可能造成不可逆或难以撤回的结果」；帮助中心《Managing app permissions》写，难以撤回的操作可能要额外审查，选「允许低风险操作」时，风险高的操作仍可能要你确认或被拒绝。我们读过的 OpenAI 文档都没有写 ChatGPT 怎样使用 destructiveHint，所以不能断定它会不会让每次取数都弹确认。稳妥的做法是：在这个插件的权限里单独选「允许所有操作」（帮助中心说这一档在账户级和工作区级的默认选择里没有，但单个应用可能有），或者给 everyinfra_call_api 加一条「不问直接做」的自定义规则，并用下文的 Key 限额兜住花费；第一天跑完后，在 dot 的任务记录里看有没有停在待确认的步骤。

在 ChatGPT dots 里接 EveryInfra 远程 MCP：配置示例

dot 用的插件和 ChatGPT、ChatGPT Work、Codex 是同一套，在任何一处装好、授权好，dot 都能用，权限也是共用的（隐私常见问题、Codex 插件文档）。加自定义 MCP 的步骤在帮助中心《Connecting custom MCP servers》里：在 Plugins 页面点「+」，选「Add custom MCP server」，填名称和连接地址（也可以用 Secure MCP Tunnel 连内网服务），选认证方式，勾选「I understand and want to continue」，再选「Create as a plugin」（帮助中心 12584461、开发者文档《Connect and test your plugin》、Secure MCP Tunnels）。这个入口只在网页版有；帮助中心的常见问题里问「有没有地区限制」，回答是没有。

认证方式要先想清楚。EveryInfra 这边没有发布 OAuth 元数据，我们在 2026-11-01 14:51（新加坡时间）对三个发现地址各发了一次 GET，结果都是 404；不带 Key 调 MCP 时，服务器的报错写明可以用请求头或地址里的 ?key= 传 Key。所以在 ChatGPT 里要选「No authentication」，把 Key 放进连接地址。下面是我们整理的配置示例，ChatGPT 一侧我们没有在 dot 里点过：

# 配置示例（ChatGPT 网页版 → Plugins → + → Add custom MCP server）
Name:            EveryInfra 选品数据
Description:     亚马逊榜单和单品、TikTok Shop、Temu 搜索；每次调用按目录价扣费
Connection URL:  https://api.everyinfra.com/mcp?key=<给 ChatGPT 单独开的 Key>
Authentication:  No authentication
[x] I understand and want to continue
→ Create as a plugin

# 应用权限（Settings → Apps → EveryInfra 选品数据）
指派给 dot 的每日任务要调 everyinfra_call_api：
  - 个人账号：在弹出确认时手动通过，或用自定义规则把这个工具设为「Take action without asking」
  - 工作区：由管理员创建并发布插件，再按角色放行

Key 放进地址有代价：地址会被保存，看得到这个应用配置的人也能看到它。我们建议给 ChatGPT 单独开一把 Key，只放行 amazon/*、tiktok/*、temu/* 几项能力（Key 的 scope_mode=selected），再设一个美元总限额（spend_limit_usd，到限额时返回 403 key_spend_limit_reached，不扣费），这几个字段都在我们的 OpenAPI 说明里。按本文的配方，一年的接口费约 $5.68，把限额设成 $10 足够覆盖一年；即使地址泄露，损失也被锁在这个数以内。更完整的接法见远程 MCP 接入说明和 MCP 服务器页。

接下来是这件事里最大的一个不确定：Pro 上能不能调非只读工具。开发者文档《Custom MCP server》开头就写 ChatGPT 支持服务器上的读、写两类工具，写操作默认要确认；你可以让 ChatGPT 在一个对话里记住「允许」，新对话会再问一次。我们按这份开发者文档理解：everyinfra_call_api 在 Pro 上能用，只是第一次调用要你点确认。但帮助中心《Connecting custom MCP servers》的常见问题有一句对不上：Pro 用户可以连接带「读取/取数（read/fetch）」权限的自定义 MCP 服务器，完整的 MCP 只对 Business 和 Enterprise/Edu 开放。两处原文我们都列出来，在 dot 里实测之前，不敢说哪一处是准的。对每天无人值守的指派任务来说，还多一层风险：一旦停在待确认，这一天的数就没取到，所以要事先把这个应用设成「允许所有操作」或给取数工具加一条「不问直接做」的规则。工作区的情况清楚一些：Business 工作区只有管理员和所有者能创建和发布自定义 MCP 插件，Enterprise 和 Edu 用基于角色的权限控制（帮助中心 12584461）。

应用权限有四档：总是询问、允许读操作、允许低风险操作、允许所有操作（帮助中心《Managing app permissions》）。自定义规则有四种行为：不问直接做、你说了再做（预先批准）、做之前先问、交给你来做。这些动作还要过一层自动审查，改密码、转钱这类事一律要你接手（《Auto-review》）。所以就算你把取数工具设成「不问直接做」，它也只对你指派的任务生效；隐私常见问题写明自定义规则改不了主动研究的限制。

一次真实的 MCP 往返：dot 发出什么，接口回了什么

dot 连上自定义 MCP 以后，每次调工具发出的都是一条 JSON-RPC 的 tools/call。我们在 2026-11-01 00:52（新加坡时间）用 curl 发了一条一样的请求，Key 放在请求头里，拉亚马逊 Kitchen & Dining 畅销榜，参数用的是短名 kitchen：

// 请求：tools/call（2026-11-01 00:52:23 SGT）
{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
 "params":{"name":"everyinfra_call_api",
           "arguments":{"platform":"amazon","action":"bestsellers",
                        "params":{"keyword":"kitchen","limit":100}}}}

// 返回（节选，9.1 秒，53,080 字节）
{"platform":"amazon","action":"bestsellers","count":100,
 "results":[{"id":"B0BZYCJK89","rank":1,"name":"Owala FreeSip Stainless Steel Water Bottle 24 oz",
             "rating":4.6,"review_count":144163},          // 第 1 到 50 名：没有 price
            …,
            {"id":"B0CJF94M8J","rank":31, …},              // 第 51 行：排名又从 31 开始
            …,
            {"id":"B0B4PPHG8G","rank":51,"name":"Ninja PossibleCooker PRO 8-in-1",
             "price":{"value":119.99,"currency":"$"},"rating":4.6,"review_count":6863}],
 "billing":{"charged":true,"charged_usd":0.001389}}

这一次返回里有三件事值得记下来。第一，count 是 100，但按商品 ID 去重只有 80 个，第 51 行起排名又从 31 开始，20 行是重复的。第二，100 行里只有 30 行带 price，全部在第 51 到 80 名；前 50 名一行价格都没有，而且这里的 price 是一个带 value 和 currency 的对象，单品页返回的是数字，TikTok Shop 返回的是带美元符号的字符串，三种写法存表前要统一。第三，扣费是目录价 $0.001389，跟畅销榜能力页上的价一致。这三件事都会直接影响雷达怎么设计，下面几节的实测就是围着它们展开的。

单品页走异步更稳：在参数里加 "mode":"async"，接口立刻返回一个 job_id，再用只读、免费的 everyinfra_get_job 去查。我们在 00:54:58 发出、00:55:36 查到「finalizing」、00:55:41 查到「succeeded」：

// 1) 发起（00:54:58 SGT），立刻返回，已扣 $0.001389
{"name":"everyinfra_call_api","arguments":{"platform":"amazon","action":"profile",
  "params":{"url":"https://www.amazon.com/dp/B0DB6KW9SQ"},"mode":"async"}}
→ {"status":"running","job_id":"job_d404515c…","charged_usd":0.001389,
   "next_step":"call everyinfra_get_job with job_id job_d404515c…"}

// 2) 查结果（00:55:41 SGT），get_job 只读、不扣费
{"name":"everyinfra_get_job","arguments":{"job_id":"job_d404515c…"}}
→ {"status":"succeeded","results":{"asin":"B0DB6KW9SQ",
   "title":"Ninja Blast Max …","price":59.49,"list_price":99.99,"rating_count":3290}}

这个拆法正好对上 dot 的两套权限：指派任务里用非只读的 call_api 发起，主动研究里理论上可以用只读的 get_job 去看结果。同步调用有 85 秒的时限，超过就要用异步；榜单一次 9 秒左右，单品页有时要二三十秒，混在一个任务里时异步更不容易超时。

雷达的流程：ChatGPT dots 每天一次，6 步

把上面的限制放到一起，一个能真正跑起来的选品雷达是这样的：取数和存结果放进你指派的每日任务，主动研究只读存好的结果，发现值得说的变化再来找你。

下面是给 dot 的每日任务说明。写得这么死，是因为我们不希望模型每天自己决定调什么：能力、参数、关键词、次数上限都固定，模型只负责比较和写摘要。这是配置示例，没有在 dot 里跑过。

每日任务：选品雷达（每天 08:00，新加坡时间）
工具：只用 EveryInfra 选品数据插件；每次运行最多调 13 次 everyinfra_call_api。
1. amazon/bestsellers keyword=https://www.amazon.com/Best-Sellers-Kitchen-Dining/zgbs/kitchen limit=100
2. amazon/bestsellers keyword=https://www.amazon.com/gp/new-releases/kitchen limit=100
   两张榜都按 id 去重；rank 取第一次出现的值。
3. tiktok/shop_search keyword=portable blender / silicone baking mat / ice maker，country=US
4. temu/search 同样 3 个关键词，sort=newest，limit=50
5. 从第 1、2 步挑 5 个：新上榜、排名升 10 位以上、或评论数少于 100 的；
   对这 5 个调 amazon/profile（mode=async，用 everyinfra_get_job 取结果）补价格。
6. 跟昨天的表比：排名变化、价格变化 ≥5%、新出现的商品 ID。
7. 把今天的表追加到「选品雷达」表格，写一段不超过 8 行的摘要；
   任何一步报错，写明错误码和 request_id，不要重试超过 2 次；
   TikTok Shop 两次重试仍失败，当天跳过这一项。

这里有几处是从实测里来的。为什么用完整的榜单地址而不是短名？因为同一时间段里，地址和短名两种写法排出来的前 44 名有 3 个商品不同、31 个排名不同（00:47 和 00:52 两次读数）；每天比较时只用一种写法，结果才能前后对得上。为什么价格变化定在 5%？因为 Temu 那一组里 26 个改价的商品有 11 个变动不到 1%，不设门槛的话每天都会收到一堆「降价 0.1%」。为什么单品只补 5 个？下一节讲。

实测一：畅销榜的价格字段，0 到 48 行

我们在 2026-11-01 的 00:47 到 14:37（新加坡时间）之间读了 5 次 Kitchen & Dining 畅销榜，参数只有写法和时间不同。每次都按商品 ID 去重，再数带 price 的行：

价格覆盖率在 0% 到 48% 之间跳，而且带价格的总是连在一起的一段排名：要么是前 50，要么是 51 到 80，要么是前 30。这看起来像是榜单页分两段加载，每次能拿到价格的是其中一段。不管原因是什么，对雷达的结论是一样的：畅销榜只能当「谁在榜上、排第几、评论多少」来用，价格不能指望它，要价格就单独调单品能力。这也是我们每天只补 5 个单品的原因：全部 100 个都补，一天光单品就是 $0.1389，是整个配方的 9 倍，而真正值得看价格的通常只有新冲上来的几个。

另一个要处理的是重复行。短名那一次和凌晨 00:48 那次新品榜都返回了 100 行，但只有 80 个不重复的商品，后 20 行的排名从 31 重新开始，同一个商品出现两次。如果直接拿 100 行去跟昨天比，会把重复的那 20 个都当成「排名变化」。所以任务说明里写了按 ID 去重、排名取第一次出现的值。

实测二：排名一天变多少，每天看一次够不够

同一张榜、同一种写法，我们有三个时间点的读数：00:59、01:59 和 14:37（新加坡时间）。前两次相隔一小时，100 个商品的排名完全一样，一格都没动。第二次到第三次相隔 12.6 小时，结果如下：

畅销榜的 100 个商品里，95 个两次都在，5 个新进、5 个掉出；95 个里 22 个排名不变，挪动的中位数是 2 位，最多 15 位，挪 10 位以上的只有 3 个，前 10 名还是同一批商品。新品榜也差不多：96 个重叠，24 个不变，中位数挪 1 位，最多 10 位，4 个新进。凌晨 00:48 和 02:00 两次新品榜（相隔约一小时）的 80 个重叠商品，排名也完全一样。

这几组数放在一起，可以得出一个很实用的结论：亚马逊官方说畅销榜「经常更新」（亚马逊卖家博客《Product ideas》），但在我们看的这个品类里，一小时内一格不动，半天才挪一两位。一天看一次足够，一天看好几次只会多花钱、多收噪声。真要抓「突然冲上来」的商品，亚马逊自己有一张每小时更新、看 24 小时内销售排名涨幅的 Movers & Shakers 榜，同一篇博客里有介绍；我们这次没测它，所以不放进配方。

实测三：新品榜里，69% 的商品评论不到 100 条

亚马逊卖家博客里有一句选品建议：需求高但评论少的商品，说明竞争还不激烈。新品榜正好是找这类商品的地方。我们把 14:37（新加坡时间）那次新品榜 100 行里有评论数的 99 行按评论数分了桶：

99 个里有 69 个评论不到 100 条，19 个不到 10 条，中位数 39 条；但也有 7 个超过 1,000 条，最多的一个 34,490 条，显然是老商品的新版本挂在了新品榜上。所以「新品榜」不等于「新商品」，雷达要用评论数再筛一次：评论少于 100 的才算真正的新面孔。新品榜和畅销榜在这一刻只有一个商品同时出现：B0GKHWGMBS，一个冷饮杯套，新品榜第 1、畅销榜第 27。这种「新品榜靠前、又已经挤进畅销榜」的商品，就是雷达最该推给你看的那一类。

实测四：同一个关键词，三个平台的价格差多少

雷达的另一半是看其他平台：同一个品类，TikTok Shop 和 Temu 上的价格带在哪里。我们用「portable blender」（便携榨汁杯）这个关键词在三个平台各搜了一次，又在下午重搜了 TikTok Shop：

最意外的是 TikTok Shop：同一个关键词、同样的参数，隔 14 小时搜出来的 10 个商品和上午一个都不重叠，而且下午的结果里有 3 个是「便携榨汁杯充电线」。这说明 TikTok Shop 的关键词搜索排序变得很快，也不严格按品类，雷达不能拿「今天搜到的前 10 个」跟「昨天的前 10 个」比，而要按商品 ID 追踪：把每天出现过的 ID 累积起来，再看同一个 ID 的价格和已售件数怎么变。另外 TikTok Shop 返回的价格是带美元符号的字符串（比如「$129.99」），和亚马逊两项能力的写法都不一样，存表之前要统一。

同一个商品跨平台的价格也能对上一部分。亚马逊单品页上的 Ninja Blast Max（B0DB6KW9SQ）在 00:55 是 $59.49，标价 $99.99，3,290 条评分；下午 TikTok Shop 搜到一条名为「Ninja Blast Max Portable Blender - BC251」的商品，价格 $129.99，已售 1,130 件。两边型号写法不同，不一定是同一个配置，所以我们只把它当成「值得人工点开看一眼」的信号，不直接当成价差。这也是雷达里最适合交给 dot 主动研究去做的那一步：读两张已经存好的表，判断哪些是可能的同款，再问你要不要深挖。

实测五：Temu 的价格，14 小时里一半在变

Temu 用的是 sort=newest（按上新排序）。00:48 和 14:39（新加坡时间）两次各 50 个结果，47 个重叠、3 个新上架，比 TikTok Shop 稳定得多，适合拿来盯价格。47 个重叠商品里，价格变了的有 26 个：

26 个里 19 个涨、7 个降；变动 5% 以上的 11 个，10% 以上的 5 个；最大降 36.4%，最大涨 26.5%；另外 11 个只差几分钱，变动不到 1%。这组数说明两件事。第一，Temu 的价格确实值得天天看，半天就有一半的商品在动，有些动得很猛。第二，必须设门槛，否则「涨了 0.1%」也会被当成新闻；我们把门槛定在 5%，在这组数里每天会挑出 11 个左右值得一看的变化，量刚好够一个人花几分钟过一遍。

我们原本想用「按销量排序」，参数写成 sort=bestselling，接口在 00:51（新加坡时间）直接返回 422，报错里列出允许的值是 newest、popular、price_asc、price_desc、relevance，并写明没有扣费。这种报错写法是专门为 AI 调用方设计的：dot 读到这条报错，可以自己改成 popular 再发一次，不需要你介入。各平台的完整参数见 Temu 搜索能力页和 TikTok Shop 搜索能力页。

补价格：同一个单品三次读数

畅销榜不给价格，雷达靠 amazon/profile 补。我们挑了新品榜第 2 名的一款硅胶烤垫（B0HFS7K4GP），一天里读了三次：

价格三次都没变，大类排名在 175 到 187 之间浮动，小类从第 1 掉到第 2，半天里多了 4 条评分。单品页返回的字段比榜单全得多：价格、标价、评分、评分数、是否有货、卖家名、完整的类目路径，以及它在大类和小类的两个排名。对选品来说，「小类第 1、大类 179」这种组合很有用：说明它在细分品类已经站稳，但在大类里还有很大空间。这些字段在榜单里都拿不到，所以每天补 5 个单品的钱花得值。

存表的格式也值得提前定好，因为 dot 每天读的就是这张表。我们建议每个商品每天一行，列至少包括：日期、平台、商品 ID、榜单名、排名、价格（统一成数字美元）、评论数、已售件数（只有 TikTok Shop 和 Temu 有）、数据来自哪次调用的 request_id。有了 request_id，哪天数字看起来不对，可以回头查那次调用的原始返回；有了按天追加的长表，dot 在主动研究里只需要读最近两天的行就能比较，不用每次读整张表。表放在 Google Drive、OneDrive 或 SharePoint 这类 ChatGPT 能连的地方，深度研究和主动研究都只会用这些应用的读操作（深度研究说明、连上的应用）。

ChatGPT dots 雷达每天的接口费：13 次，$0.015558

按上面的配方，一天的调用次数和接口费如下。单价全部取 2026-11-01 14:37（新加坡时间）读的能力目录里的 price_usd，和真调返回的 charged_usd 逐条对得上：

30 天是 $0.4667，一年约 $5.68；如果同时盯 5 个品类，30 天约 $2.334。最贵的一项是补单品价格，占 45%；如果你只关心排名、不关心价格，可以把它降到 2 个，一天就只要 $0.0114 左右。失败的调用不扣费：我们这一天 27 次调用里，17 次扣费，10 次没有扣费。按能力拆开是下面这张表：

TikTok Shop 是最不稳的一项：不算限速，当天 6 次搜索只成功 2 次，4 次失败分在 00:52 到 00:53 和 02:02 两段，14:38 那次又正常。所以配方里写明 TikTok Shop 失败时最多重试 2 次，仍失败就当天跳过，第二天再取；按商品 ID 累积的长表少一天数据，影响不大。

跟 ChatGPT 的月费比，这笔接口费几乎可以不计：Pro 最便宜一档是每月 $100，Business Premium 至少 2 席、月付每月 $250。所以要不要用 dots 做选品雷达，真正的问题不是接口贵不贵，而是你本来就有没有 Pro 或 Business Premium。如果没有，只为了这个雷达去开 Pro 不划算，更省的做法在后面「没有 Pro 怎么办」一节。完整的价格表见定价页。

出错和扣费：429、422、服务端失败

dot 每天自己跑，出错时没人在旁边看，所以报错要让模型自己读得懂。我们在测试时碰到了三类错误，都是真实返回：

这 3 次限速不是配方本身超速：测试时多个任务共用同一把 Key 的每分钟 10 次额度。按 OpenAPI 说明，付费调用的每分钟次数按账户算、同一账户的 Key 共用，单把 Key 还可以设得更低，当前的值看响应头 x-ratelimit-limit-requests。一天 13 次调用本身不会撞限额；但如果你在同一账户上同时跑几个品类，又都设在 08:00，错开几分钟最简单。服务端失败会写明「第几次失败、还能重试几次」，第 3 次失败时会告诉你该查什么，这些写进任务说明的第 7 步，dot 就不会无限重试。完整的错误码说明见快速开始文档。

主动研究做不了什么

把 OpenAI 的原文和我们的实测放在一起，主动研究在这个场景里有三件事做不了，写在这里，免得读者花了 $100 才发现。

第一，按我们的推断，主动研究拿不到新数据。原文写的是它不能经插件改内容，自定义规则也改不了这条限制；ChatGPT 把没标 readOnlyHint 的工具当写操作，而 EveryInfra 的取数工具标的是非只读。两条拼起来，「dot 闲下来自己去看看今天的榜单」这件事用 EveryInfra 很可能做不成，我们没有在 dot 里实测；能确定做到的是「你指派的任务每天 08:00 取数，dot 闲下来去读这份结果」。

第二，主动研究不会替你下单、改价或上架。它不能发消息、不能改应用里的内容、不能控制浏览器和电脑，这些只能在你指派的任务里、按你给的权限做。改密码、转钱这类事，就算在指派任务里也要你亲自接手。

第三，dot 不会替你判断条款。亚马逊、TikTok Shop、Temu 对自动化访问各有规定，用公开数据做选品研究和把数据大规模转售是两回事；本文的配方每天 13 次请求，属于前者，但具体到你的用途，要你自己读平台条款。

还有一条是 dot 本身的稳定性。Reddit 的 r/OpenAI 上一个 204 赞、161 条评论的帖子在发布初期抱怨 dots 连不上东西（Reddit 讨论），MacStories 的评测也提到定时任务失败得太频繁、原因也不总是清楚。这些是使用者的报告，不是我们的实测，但足以说明：让 dot 每天跑的任务一定要把结果写进一个你自己能看到的表格，而不是只在对话里说一句「今天没什么变化」。

没有 Pro 怎么办：外部定时拉取，dot 只读结果

如果你不在 Pro 的地区（比如在欧盟或英国）、没有 Business Premium，或者在 Pro 上发现非只读工具用不了，还有一条路：取数不放在 ChatGPT 里做。用你自己的定时任务（服务器上的 cron、n8n、GitHub Actions 都可以）每天调一次 REST 接口，把结果写进一个连到 ChatGPT 的云盘表格；dot 或者普通 ChatGPT 只用只读权限去读这张表、写摘要。这样取数完全不依赖 ChatGPT 的权限规则，主动研究那层的限制也就不是问题了。下面是 REST 的写法，$EVERYINFRA_API_KEY 从环境变量读：

# 每天 08:00 由你自己的定时任务执行；结果写进连到 ChatGPT 的表格
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"amazon","action":"bestsellers",
       "params":{"keyword":"https://www.amazon.com/gp/new-releases/kitchen","limit":100}}' \
  | jq '[.results[] | {id, rank, name, price: .price.value, review_count}]
        | group_by(.id) | map(min_by(.rank)) | sort_by(.rank)'

我们 10 月 27 日那篇用 ChatGPT 定时任务做需求雷达详细比较过「直接接 MCP」和「外部拉取、ChatGPT 只读」两种拆法，结论在 dots 上一样成立。价格监控本身怎么设计，可以看亚马逊同款比价和把价格监控做成订阅产品两篇。

用哪个平台的哪项能力，可以从平台页开始挑：亚马逊数据接口、TikTok 数据接口、Temu 数据接口。比如亚马逊除了榜单和单品，还有搜索；TikTok Shop 除了关键词搜索，还有一项看热卖商品的热卖榜，我们这次没测，适合以后加进配方。

按你的情况选一种搭法

同样一个选品雷达，按你手上的 ChatGPT 套餐和所在地区，能用的搭法不一样。下面这张表把前面几节的结论收在一起，每一行都注明了还有哪些没核实的地方。

我们自己的判断是：如果你本来就是 Pro 或 Business Premium 用户，dots 值得一试，接口费每月不到 $0.50，几乎没有额外成本；如果你只是为了选品雷达才考虑开 Pro，先用外部定时任务加普通 ChatGPT 跑两周，看这份每日摘要你真的会不会天天看，再决定要不要升级。选品工具最常见的失败不是数据拿不到，而是拿到了没人看。

把雷达扩到别的品类也很简单：换掉任务说明里的两个榜单地址和三个关键词即可，次数和费用照表格线性增加。我们建议先从一个你熟悉的品类开始，跑满一周，确认「排名挪 10 位以上」「价格变 5% 以上」「评论少于 100」这三个门槛在你的品类里挑出来的量合适，再复制到其他品类。不同品类的变化速度可能差很多：厨房用品的排名半天只挪一两位，季节性强的品类在大促前后可能一天就换掉一半。

最近的变化

2026-10-06 到 2026-10-07：亚马逊秋季会员大促 Prime Big Deal Days，Adobe 统计美国线上消费 $98.6 亿，同比增长 8.5%（Digital Commerce 360，2026-10-08）。对读者的意思：大促后的几周正是榜单洗牌、新品冲榜的时候，雷达从现在开跑，刚好能看到年底旺季前的变化。

2026-10-13：TikTok Shop 新闻室发布节日季说明，黑五网一活动定在 11 月 11 日到 30 日，2025 年平台上有超过 1,000 亿次带购物意图的搜索，可选商品比 2024 年增加 1,200%（TikTok 新闻室）。对读者的意思：TikTok Shop 的搜索结果本来就变得快，旺季里会更快，按商品 ID 追踪比按排名比更重要。

2026-10-21：Anthropic 发布 Claude Duet 研究预览，面向 Pro、Max 和 Ultra 用户，需要排队，每隔几个小时查看一次连上的账号，可用 6,000 多个连接器（Claude Duet）。对读者的意思：常驻智能体不再只有 OpenAI 一家，9 月 Meta 也发了 Muse（Meta 新闻室）；本文「取数放进指派任务、常驻部分只读」的拆法换到别家同样适用。

2026-10-28：dot 可以通过 iMessage 和 RCS 收发短信，仅限美国 Pro 用户，测试版（9to5Mac）。对读者的意思：雷达的提醒可以直接发到手机短信，但短信经第三方转发、不是端到端加密，不要在里面放 Key 或敏感报价。

2026-10-29：ChatGPT 发布说明，Pro 100 和 Pro 500 的 Work 和 Codex 用量翻倍，原定的 Pro 200 削减取消（发布说明）。对读者的意思：dot 替你启动的任务会消耗这部分用量，额度变大，每天跑一次的雷达更不容易撞上限。

ChatGPT dots 常见问题

ChatGPT dots 多少钱，Plus 能用吗？

个人要 Pro，三档月费 $100、$200、$500，第一个 dot 不另收费；团队用 Business Premium 席位，月付每人每月 $125，年付折合 $100，至少 2 席。帮助中心的套餐名单里没有 Plus。（问题来源：联想词「chatgpt dots price」「chatgpt dots for plus」；依据：帮助中心 20001530、Pro 档位、Business 常见问题，2026-11-01 读取）

ChatGPT dots 在欧盟和英国能用吗？

个人 Pro 不能：帮助中心写明 dots 只对 18 岁以上、不在欧洲经济区、瑞士和英国的 Pro 用户开放。Business Premium 写的是「支持的 ChatGPT 地区，视工作区资格」，开发者文档写的是「正在全球推出」，欧洲团队要让管理员在后台看开关。加自定义 MCP 本身没有地区限制。（问题来源：联想词「openai dots europe」「openai dots eu」；依据：帮助中心 20001530、开发者文档 dots、帮助中心 12584461）

ChatGPT dots 的主动研究能调 MCP 工具吗？

文档写明主动研究能读它有权限读的信息，但不能经插件改内容、不能发消息、不能控制浏览器或电脑，自定义规则也放不开；ChatGPT 又把没标 readOnlyHint 的工具当写操作。两条合起来，我们推断主动研究只能调标了只读的工具，没有在 dot 里实测。EveryInfra 的取数工具每次扣费，标的是非只读，所以取数要写进你指派的任务。（问题来源：联想词「chatgpt dots proactive research tool」「chatgpt dots mcp」；依据：Tasks and memory、Custom MCP server、本文 2026-11-01 14:37 的 tools/list）

ChatGPT dots 和 Claude Duet 有什么不同？

两者都是常驻、会主动提建议的智能体。dots 已向 Pro 和 Business Premium 开放，每个 dot 有自己的云电脑；Claude Duet 在 2026-10-21 发布时是研究预览，Pro、Max、Ultra 用户排队使用，每隔几个小时查看一次连上的账号。本文的拆法两边都适用。（问题来源：联想词「chatgpt dots vs claude」；依据：Introducing dots、Claude Duet）

ChatGPT dots 能在手机上用吗？

能用 ChatGPT 手机 App，iOS 版还有小组件和快捷指令；手机网页版不能用。美国 Pro 用户还能通过 iMessage 或 RCS 给 dot 发短信。（问题来源：联想词「chatgpt dots mobile」「chatgpt dots rcs google messages」；依据：帮助中心 20001530、MacStories）

相关阅读

用 ChatGPT 定时任务做需求雷达讲的是普通 ChatGPT 的定时任务和「外部拉取、ChatGPT 只读」的拆法；远程 MCP 接入说明讲各家客户端怎么填地址和 Key；亚马逊评论数据处理讲选中商品之后怎么批量拉评论做分析；在 Cursor 里用 MCP 拉 TikTok、Instagram、亚马逊数据讲同一个 MCP 在编辑器里的用法。

参考资料

1. Introducing dots，OpenAI，2026-09-29，https://openai.com/index/introducing-dots/
2. Getting started with your dot，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/20001530-getting-started-with-your-dot
3. Dots privacy, security and safety FAQs，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/20001529-dots-privacy-security-and-safety-faqs
4. Tasks and memory，OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/codex/dots/tasks-and-memory
5. Computers and apps，OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/codex/dots/computers-and-apps
6. Controls，OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/codex/dots/controls
7. Dots，OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/codex/dots
8. Getting started（dots），OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/codex/dots/getting-started
9. Channels，OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/codex/dots/channels
10. Dots admin guide，OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/codex/enterprise/dots-admin-guide
11. Manage dots in ChatGPT workspaces，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/20001554-manage-dots-in-chatgpt-workspaces
12. About ChatGPT Pro tiers，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/9793128-about-chatgpt-pro-tiers
13. ChatGPT release notes，OpenAI 帮助中心，2026-10-29 条目，https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
14. ChatGPT Business overview，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/8792828-chatgpt-business-overview
15. ChatGPT Business general FAQ，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/8542115-chatgpt-business-general-faq
16. Connecting custom MCP servers in ChatGPT，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/12584461-connecting-custom-mcp-servers-in-chatgpt
17. Managing app permissions in ChatGPT，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/20001495-managing-app-permissions-in-chatgpt
18. Connected apps in ChatGPT，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/11487775-connected-apps-in-chatgpt
19. Data controls in ChatGPT，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-in-chatgpt
20. Deep research in ChatGPT，OpenAI 帮助中心，2026-11-01 读取，https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research-faq
21. Custom MCP server，OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/api/docs/guides/custom-mcp-server
22. Secure MCP tunnels，OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/api/docs/guides/secure-mcp-tunnels
23. Plan tools，OpenAI 插件开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/plugins/plan/tools
24. Connect and test your plugin，OpenAI 插件开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/plugins/deploy/connect-chatgpt
25. Plugins（Codex），OpenAI 开发者文档，2026-11-01 读取，https://developers.openai.com/codex/plugins
26. Auto-review，ChatGPT 学习中心，2026-11-01 读取，https://learn.chatgpt.com/docs/sandboxing/auto-review
27. Model Context Protocol 规范 2025-11-25：ToolAnnotations，https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/schema#toolannotations
28. MCP Inspector，Model Context Protocol 文档，2026-11-01 读取，https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector
29. How OpenAI turned its coding tools into dots，TechCrunch，2026-10-26，https://techcrunch.com/2026/10/26/how-openai-turned-its-coding-tools-into-dots-an-always-on-personal-assistant/
30. OpenAI's Dot agent can help you work and order dinner，The Verge，2026-10，https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1004096/openai-chatgpt-dots-hands-on-agent
31. OpenAI expanding ChatGPT dot access to iMessage and RCS，9to5Mac，2026-10-28，https://9to5mac.com/2026/10/28/openai-expanding-chatgpt-dot-access-to-imessage-and-rcs/
32. ChatGPT Dots Gain Widget and New Shortcuts Actions，MacStories，2026-11-01 读取，https://www.macstories.net/reviews/chatgpt-dots-gain-widget-and-new-shortcuts-actions/
33. Am I crazy or are dots totally worthless?，Reddit r/OpenAI，2026-11-01 读取，https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1wwur33/am_i_crazy_or_are_dots_totally_worthless/
34. Claude Duet，Anthropic，2026-10-21，https://claude.com/resources/articles/claude-duet
35. Introducing Muse，Meta，2026-09-08，https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/
36. The EU's next chapter in AI is agentic，OpenAI，2026-11-01 读取，https://openai.com/index/the-eus-next-chapter-in-ai-is-agentic/
37. Product ideas: how to find products to sell，亚马逊卖家博客，2026-11-01 读取，https://sell.amazon.com/blog/product-ideas
38. What's shaping the holiday season on TikTok Shop，TikTok 新闻室，2026-10-13，https://newsroom.tiktok.com/whats-shaping-the-holiday-season-on-tiktok-shop?lang=en
39. Amazon Prime Big Deal Days in October drove $9.86 billion in online spending，Digital Commerce 360，2026-10-08，https://www.digitalcommerce360.com/2026/10/08/amazon-prime-day-big-deal-days-sales-2026/
40. EveryInfra MCP 端点（tools/list 与 tools/call 真调），2026-11-01，https://api.everyinfra.com/mcp
41. EveryInfra 能力目录（price_usd），2026-11-01 14:37 读取，https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog
42. EveryInfra OpenAPI 说明，2026-11-01 读取，https://api.everyinfra.com/openapi.json
43. Amazon Best Sellers：Kitchen & Dining，2026-11-01 读取，https://www.amazon.com/Best-Sellers-Kitchen-Dining/zgbs/kitchen
44. Amazon Hot New Releases：Kitchen & Dining，2026-11-01 读取，https://www.amazon.com/gp/new-releases/kitchen