KI-Werkzeug

OpenAI Agents API Review

Die OpenAI Agents API bietet Entwicklern eine verwaltete Laufzeitumgebung zum Erstellen dauerhafter Cloud-Agenten unter Verwendung des Codex harness, wobei Orchestrierung und Kontextverwaltung übernommen werden.

shipped 15. Sept. 2026agentspaid

Domain rating93Monthly visits13.8M/mo

agentscodeproductivity

Warum es wichtig ist

1Die öffentliche Beta wurde am 10. September 2026 gestartet und macht das verwaltete Codex harness verfügbar.

2Unterstützt Kontextfenster von bis zu 1.050.000 Tokens über Modelle wie GPT-6 Astra und GPT-5.6 Sol hinweg.

3Bietet proprietäre Funktionsaufrufe und Multimodalität, einschließlich Text, Vision und Audio.

4Keine zusätzliche Gebühr für die API selbst; die Abrechnung basiert auf der Nutzung des zugrunde liegenden Modells, der Tools und der Sandbox.

Über OpenAI Agents API

Finanzierung

Series A

Plattformen

Web API

Zielgruppe

Developers and businesses using AI

Preispläne

Standard Pricing

• Billed at the selected model’s API rates
• Usage of OpenAI tools is charged at standard rates
• Container rates for OpenAI-hosted sandboxes

Kostenbeispiele

• Model usage is billed at the selected model’s API rates
• OpenAI tools use their standard rates
• OpenAI-hosted sandboxes use standard container rates

Investoren

Angel investors, Y Combinator, Microsoft

API Docs

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist die OpenAI Agents API?

Die OpenAI Agents API ist ein von OpenAI entwickeltes KI-Agenten-Orchestrierungstool, das Entwicklern ermöglicht, dauerhafte Cloud-Agenten mit einem verwalteten Codex harness zu erstellen und auszuführen. Sie erlaubt Anwendungen, über eine von OpenAI verwaltete API auf das Codex (technology) harness zuzugreifen, wobei Sitzungen, Orchestrierung, Kontextkomprimierung und Wiederherstellung gehandhabt werden, während die Anwendung Tools bereitstellt und ihre Ausführungsumgebung wählt. Die API wurde am 10. September 2026 in der öffentlichen Beta gestartet und macht ihren verwalteten Dienst einer breiteren Entwicklerbasis zugänglich. Sie unterstützt erweiterte Funktionen wie Reasoning, Tool Calling und Code-Ausführung in Sandbox-Umgebungen, unter Nutzung von Modellen wie OpenAI GPT-6 Astra und OpenAI GPT-5.6 Sol.

features

Hauptmerkmale der OpenAI Agents API

Die OpenAI Agents API bietet eine umfassende Reihe von Features (other), die darauf ausgelegt sind, die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agenten zu optimieren. Diese Funktionen entlasten Entwickler von einem erheblichen Teil der Infrastrukturverwaltung, sodass sie sich auf die Kernlogik ihres Agenten (technology) konzentrieren können.

Verwaltetes Codex (technology) harness für Agenten-Orchestrierung und -Ausführung.
Automatisierte Session (technology) Verwaltung für persistente Agenten-Interaktionen.
Kontextkomprimierung zur Aufrechterhaltung relevanter Informationen über langlaufende Aufgaben hinweg.
Robuste Wiederherstellungsmechanismen für Agentenfehler.
Unterstützung für die Definition von Agent (technology) Modell, Anweisungen und Tools.
Flexible Environment (technology) Auswahl für die Ausführung des Agenten (technology).
Event (technology) Handling zur Verwaltung von Ein- und Ausgaben.
Proprietäre Funktionsaufrufe für die Tool-Integration.
Multimodale Fähigkeiten einschließlich Text-, Bild- und Audioverarbeitung.
Zugriff auf OpenAI GPT-6 Astra, OpenAI GPT-5.6 Sol, OpenAI GPT-5.6 Terra, OpenAI GPT-5.6 Luna und OpenAI GPT-4.1 Modelle.

use cases

Wer sollte die OpenAI Agents API nutzen?

Die OpenAI Agents API richtet sich primär an Entwickler und Unternehmen, die dauerhafte, cloudbasierte KI-Agenten für komplexe, mehrstufige Workflows implementieren möchten. Ihr verwalteter Dienstansatz ist vorteilhaft für Organisationen, die eine robuste Orchestrierung und Kontextverwaltung benötigen, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen zu müssen.

Entwickler, die KI-Agenten erstellen, die Reasoning durchführen und Tools für die automatisierte Aufgabenerfüllung aufrufen können.
Teams, die Agenten erstellen, die Aufgaben mithilfe von Tools planen und ausführen können, wie z.B. Incident-Response- oder Kundensupport-Bots.
Ingenieure, die Agenten entwickeln, die mit Dateien arbeiten und Artefakte in einer Sandbox produzieren können, nützlich für die Untersuchung von GitHub-Problemen oder Datenanalysen.
Organisationen, die Multi-Agenten-Orchestrierung für komplexe Workflows wie klinisch-entwicklungsbezogene Intelligenz implementieren.
Unternehmen, die mehrstufige Arbeiten automatisieren und den Kontext über Schritte hinweg aufrechterhalten, wie z.B. die Wiederherstellung von Software-Releases.

how to use

Wie man die OpenAI Agents API verwendet

Um die OpenAI Agents API zu verwenden, interagieren Entwickler mit den API-Endpunkten, um das Agentenverhalten zu definieren, Tools zu integrieren und Ausführungsumgebungen zu verwalten. Die API übernimmt die zugrunde liegende Orchestrierung und Sitzungsverwaltung und vereinfacht so die Agentenbereitstellung.

1Greifen Sie auf die OpenAI Agents API-Dokumentation unter https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/overview zu.
2Definieren Sie die Anweisungen des Agenten, das zu verwendende OpenAI-Modell (z.B. GPT-6 Astra) und die Tools, auf die er zugreifen kann.
3Geben Sie die Ausführungsumgebung für den Agenten an, z.B. eine von OpenAI gehostete Sandbox.
4Initiieren Sie Agenten-Sitzungen über die API für spezifische Aufgaben.
5Überwachen Sie die Agenten-Ausführung und verwalten Sie Ereignisse für Ein- und Ausgaben.
6Integrieren Sie benutzerdefinierte Tools oder nutzen Sie die integrierten Tools von OpenAI wie Web- und Dateisuche.

pricing

OpenAI Agents API Preise & Pläne

Während der öffentlichen Beta-Phase fallen keine zusätzlichen Gebühren für die Nutzung der OpenAI Agents API selbst an. Kosten entstehen basierend auf dem Verbrauch der zugrunde liegenden OpenAI-Ressourcen. Dies umfasst die Nutzung von OpenAI-Modellen, integrierten Tools und von OpenAI gehosteten Sandboxes.

Modellnutzung: Abrechnung zu Standard-API-Raten für ausgewählte OpenAI-Modelle (z.B. gpt-5.6-luna zu 0,20 $ pro 1 Million Eingabetokens, gpt-6-astra zu 10 $ pro 1 Million Eingabetokens Stand 11. September 2026). 'Lange Kontext'-Modelle (über 272.000 Eingabetokens) kosten ungefähr das Doppelte des Standardtarifs.
Tool-Nutzung: Für integrierte Tools gelten Standardtarife; die Websuche kostet 10 $ pro 1.000 Aufrufe, und die Dateisuche kostet 2,50 $ pro 1.000 Aufrufe plus 0,10 $/GB/Tag für den Speicher (mit 1 GB kostenlos).
Code Interpreter/OpenAI-gehostete Sandboxes: Abrechnung pro Container, mit Raten von 0,03 $ bis 1,92 $ pro 20-minütiger Sitzung, abhängig von der Containergröße (z.B. 1 GB für 0,03 $, 64 GB für 1,92 $).

Gefällt Ihnen der Artikel? Erhalten Sie jeden Morgen einen wie diesen per E-Mail.

eine E-Mail pro Tag · Abmeldung mit zwei Klicks · kein Tracking durch Dritte

Pros

+Managed service offloads orchestration, context compaction, and recovery, reducing developer overhead.
+Provides access to advanced OpenAI models, including GPT-6 Astra and GPT-5.6 Sol, with large context windows (1,050,000 tokens).
+Supports proprietary function calling and multimodal capabilities (text, vision, audio).
+Enables the creation of durable, long-running agents capable of complex, multi-step workflows.
+Offers sandboxed execution environments for secure code execution and file manipulation.

Cons

−Potential for vendor lock-in due to reliance on OpenAI for models, context management, tools, and execution environment.
−Pricing is usage-based, which can lead to variable costs depending on agent activity, model choice, and tool usage.
−Currently in public beta, indicating potential for changes in features, pricing, or stability.
−Less flexibility for developers who prefer to self-host or integrate with a wider range of non-OpenAI models and custom infrastructure.
−Requires adherence to OpenAI's specific API structure and ecosystem, which may not align with all existing tech stacks.

Ähnliche Tools

OpenAI Agents API vs. Wettbewerber

Die Landschaft der KI-Agenten bietet verschiedene Lösungen, von verwalteten Diensten bis hin zu Open-Source-Frameworks. Die OpenAI Agents API unterscheidet sich durch ihren vollständig verwalteten Dienst, der Entwickler von einem erheblichen operativen Aufwand entlastet.

LangChainOn Stork

Offers a comprehensive framework for developing applications powered by language models, including robust tools for agent orchestration, memory management, and tool integration.

While LangChain provides extensive capabilities for building and orchestrating agents, it requires developers to manage more of the underlying infrastructure and session state compared to OpenAI's fully managed Agents API. You gain flexibility but take on more operational responsibility.

AutoGenOn Stork

Specializes in enabling multiple AI agents to converse and collaborate with each other to solve complex tasks, with customizable roles and communication patterns.

AutoGen provides a powerful paradigm for multi-agent systems, handling communication and execution flow between agents. However, it's more opinionated towards collaborative agent conversations, which might require adapting your application's agent strategy compared to the more general orchestration provided by OpenAI's API.

CrewAIOn Stork

Focuses on orchestrating role-playing autonomous AI agents, allowing developers to define agents with specific roles, goals, and tasks within a collaborative workflow.

CrewAI offers a structured approach to building agent teams with defined roles and processes, simplifying complex multi-agent workflows. The trade-off is a more opinionated framework that might be less flexible for simpler, single-agent orchestration or highly custom execution environments compared to the lower-level control offered by OpenAI's API.

LlamaIndexOn Stork

Primarily a data framework for LLM applications, it provides robust tools for data ingestion, indexing, and retrieval, making it powerful for agents that need to interact with private or external knowledge bases.

LlamaIndex excels at connecting LLMs to external data sources and building agents that leverage this data, handling context and retrieval. While it offers agent capabilities, its core strength is data integration, meaning you might need to integrate other libraries for more complex agent orchestration or tool management beyond data interaction, unlike OpenAI's more general agent management.

Mehr auf Stork