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AI 도구

OpenAI Agents API 리뷰

OpenAI Agents API는 개발자가 Codex 하네스를 사용하여 내구성 있는 클라우드 에이전트를 구축할 수 있도록 관리형 런타임을 제공하며, 오케스트레이션 및 컨텍스트 관리를 처리합니다.

shipped 2026년 9월 15일agentspaid
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agentscodeproductivity
OpenAI Agents API — product screenshot

핵심 포인트

12026년 9월 10일 공개 베타 출시로 관리형 Codex 하네스를 사용할 수 있게 되었습니다.
2GPT-6 Astra 및 GPT-5.6 Sol과 같은 모델에서 최대 1,050,000 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다.
3텍스트, 비전, 오디오를 포함한 독점적인 함수 호출 및 멀티모달리티를 제공합니다.
4API 자체에 대한 추가 요금은 없으며, 요금은 기본 모델, 도구 및 샌드박스 사용량에 따라 청구됩니다.

OpenAI Agents API 소개

투자
Series A
플랫폼
Web API
대상 사용자
Developers and businesses using AI

요금제

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

비용 예시

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

투자자

Angel investors, Y Combinator, Microsoft

사양

API 제공 여부

예, 공개 API

overview

OpenAI Agents API란 무엇인가요?

OpenAI Agents API는 OpenAI가 개발한 AI 에이전트 오케스트레이션 도구로, 개발자가 관리형 Codex 하네스를 사용하여 내구성 있는 클라우드 에이전트를 구축하고 실행할 수 있도록 합니다. 이 API는 애플리케이션이 OpenAI가 관리하는 API를 통해 Codex (technology) 하네스에 액세스할 수 있도록 하여, 애플리케이션이 도구를 제공하고 실행 환경을 선택하는 동안 세션, 오케스트레이션, 컨텍스트 압축 및 복구를 처리합니다. 이 API는 2026년 9월 10일 공개 베타로 출시되어 더 많은 개발자에게 관리형 서비스를 제공하게 되었습니다. OpenAI GPT-6 Astra 및 OpenAI GPT-5.6 Sol과 같은 모델을 활용하여 샌드박스 환경 내에서 추론, 도구 호출 및 코드 실행과 같은 고급 기능을 지원합니다.

features

OpenAI Agents API의 주요 기능

OpenAI Agents API는 AI 에이전트의 개발 및 배포를 간소화하도록 설계된 포괄적인 Features (other) 세트를 제공합니다. 이러한 기능은 개발자로부터 상당한 인프라 관리를 덜어주어 Agent (technology)의 핵심 로직에 집중할 수 있도록 합니다.

  • 에이전트 오케스트레이션 및 실행을 위한 관리형 Codex (technology) 하네스.
  • 지속적인 에이전트 상호 작용을 위한 자동화된 Session (technology) 관리.
  • 장기 실행 작업 전반에 걸쳐 관련 정보를 유지하기 위한 컨텍스트 압축.
  • 에이전트 실패에 대한 강력한 복구 메커니즘.
  • Agent (technology) 모델, 지침 및 도구 정의 지원.
  • Agent (technology) 실행을 위한 유연한 Environment (technology) 선택.
  • 입력 및 출력을 관리하기 위한 Event (technology) 처리.
  • 도구 통합을 위한 독점적인 함수 호출.
  • 텍스트, 비전, 오디오 처리를 포함한 멀티모달 기능.
  • OpenAI GPT-6 Astra, OpenAI GPT-5.6 Sol, OpenAI GPT-5.6 Terra, OpenAI GPT-5.6 Luna 및 OpenAI GPT-4.1 모델에 대한 액세스.

use cases

OpenAI Agents API는 누가 사용해야 하나요?

OpenAI Agents API는 복잡하고 다단계적인 워크플로우를 위해 내구성 있는 클라우드 기반 AI 에이전트를 구현하려는 개발자와 기업을 주로 대상으로 합니다. 관리형 서비스 접근 방식은 기본 인프라를 처음부터 구축하지 않고도 강력한 오케스트레이션 및 컨텍스트 관리가 필요한 조직에 유용합니다.

  • 자동화된 작업 완료를 위해 추론하고 도구를 호출할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 개발자.
  • 사고 대응 또는 고객 지원 봇과 같이 도구를 사용하여 작업을 계획하고 완료할 수 있는 에이전트를 만드는 팀.
  • GitHub 문제 조사 또는 데이터 분석에 유용한 샌드박스에서 파일 작업을 하고 아티팩트를 생성할 수 있는 에이전트를 개발하는 엔지니어.
  • 임상 개발 인텔리전스와 같은 복잡한 워크플로우를 위해 다중 에이전트 오케스트레이션을 구현하는 조직.
  • 소프트웨어 릴리스 복구와 같이 다단계 작업을 자동화하고 단계 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 기업.

how to use

OpenAI Agents API 사용 방법

OpenAI Agents API를 사용하려면 개발자는 API 엔드포인트와 상호 작용하여 에이전트 동작을 정의하고, 도구를 통합하고, 실행 환경을 관리합니다. API는 기본 오케스트레이션 및 세션 관리를 처리하여 에이전트 배포를 간소화합니다.

  • 1https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/overview에서 OpenAI Agents API 문서를 참조하세요.
  • 2에이전트의 지침, 사용할 OpenAI 모델(예: GPT-6 Astra) 및 액세스할 수 있는 도구를 정의합니다.
  • 3OpenAI 호스팅 샌드박스와 같은 에이전트의 실행 환경을 지정합니다.
  • 4특정 작업을 위해 API를 통해 에이전트 세션을 시작합니다.
  • 5에이전트 실행을 모니터링하고 입력 및 출력 이벤트를 처리합니다.
  • 6사용자 지정 도구를 통합하거나 웹 검색 및 파일 검색과 같은 OpenAI의 내장 도구를 활용합니다.

pricing

OpenAI Agents API 가격 및 요금제

공개 베타 기간 동안 OpenAI Agents API 자체 사용에 대한 추가 요금은 없습니다. 비용은 기본 OpenAI 리소스 소비에 따라 발생합니다. 여기에는 OpenAI 모델, 내장 도구 및 OpenAI 호스팅 샌드박스 사용량이 포함됩니다.

  • 모델 사용량: 선택한 OpenAI 모델에 대한 표준 API 요금으로 청구됩니다(예: 2026년 9월 11일 기준 gpt-5.6-luna는 100만 입력 토큰당 $0.20, gpt-6-astra는 100만 입력 토큰당 $10). '긴 컨텍스트' 모델(272,000 입력 토큰 초과)은 표준 요금의 약 두 배입니다.
  • 도구 사용량: 내장 도구에는 표준 요금이 적용됩니다. 웹 검색은 1,000회 호출당 $10, 파일 검색은 1,000회 호출당 $2.50에 스토리지 비용(1GB 무료)으로 GB당 $0.10/일이 추가됩니다.
  • 코드 인터프리터/OpenAI 호스팅 샌드박스: 컨테이너 크기에 따라 20분 세션당 $0.03에서 $1.92까지 요금이 청구됩니다(예: 1GB는 $0.03, 64GB는 $1.92).

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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.

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OpenAI Agents API vs 경쟁사

AI 에이전트 환경은 관리형 서비스부터 오픈 소스 프레임워크에 이르기까지 다양한 솔루션을 제공합니다. OpenAI Agents API는 완전 관리형 서비스를 통해 개발자로부터 상당한 운영 오버헤드를 덜어주어 차별화됩니다.

1

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.

2

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.

3

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.

4

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.

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