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Ferramenta de IA

Revisão da API OpenAI Agents

A API OpenAI Agents oferece aos desenvolvedores um tempo de execução gerenciado para construir agentes de nuvem duráveis usando o harness Codex, lidando com orquestração e gerenciamento de contexto.

shipped 15 de set. de 2026agentspaid
Domain rating93Monthly visits13.8M/mo
agentscodeproductivity
OpenAI Agents API — product screenshot

Por que importa

1Beta público lançado em 10 de setembro de 2026, disponibilizando o harness Codex gerenciado.
2Suporta janelas de contexto de até 1.050.000 tokens em modelos como GPT-6 Astra e GPT-5.6 Sol.
3Oferece chamada de função proprietária e multimodalidade, incluindo texto, visão e áudio.
4Nenhuma taxa adicional para a própria API; a cobrança é baseada no uso do modelo subjacente, ferramenta e sandbox.

Sobre o OpenAI Agents API

Financiamento
Series A
Plataformas
Web API
Público-alvo
Developers and businesses using AI

Planos de preços

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

Exemplos de custo

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

Investidores

Angel investors, Y Combinator, Microsoft

API Docs

Especificações

Documentação API

Ver documentação →

API disponível

Sim, API pública

overview

O que é a API OpenAI Agents?

A API OpenAI Agents é uma ferramenta de orquestração de agentes de IA desenvolvida pela OpenAI que permite aos desenvolvedores construir e executar agentes de nuvem duráveis com um harness Codex gerenciado. Ela permite que os aplicativos acessem o harness Codex (technology) através de uma API gerenciada pela OpenAI, lidando com sessões, orquestração, compactação de contexto e recuperação, enquanto o aplicativo fornece ferramentas e escolhe seu ambiente de execução. A API foi lançada em beta público em 10 de setembro de 2026, tornando seu serviço gerenciado disponível para uma base de desenvolvedores mais ampla. Ela suporta recursos avançados como raciocínio, chamada de ferramenta e execução de código em ambientes sandboxed, aproveitando modelos como OpenAI GPT-6 Astra e OpenAI GPT-5.6 Sol.

features

Principais Recursos da API OpenAI Agents

A API OpenAI Agents oferece um conjunto abrangente de Features (other) projetadas para otimizar o desenvolvimento e a implantação de agentes de IA. Essas capacidades aliviam os desenvolvedores de uma gestão significativa de infraestrutura, permitindo que se concentrem na lógica central de seu Agent (technology).

  • Harness Codex (technology) gerenciado para orquestração e execução de agentes.
  • Gerenciamento automatizado de Session (technology) para interações persistentes do agente.
  • Compactação de contexto para manter informações relevantes em tarefas de longa duração.
  • Mecanismos de recuperação robustos para falhas de agentes.
  • Suporte para definir o modelo, instruções e ferramentas do Agent (technology).
  • Seleção flexível de Environment (technology) para executar o Agent (technology).
  • Tratamento de Event (technology) para gerenciar entradas e saídas.
  • Chamada de função proprietária para integração de ferramentas.
  • Capacidades multimodais, incluindo processamento de texto, visão e áudio.
  • Acesso aos modelos OpenAI GPT-6 Astra, OpenAI GPT-5.6 Sol, OpenAI GPT-5.6 Terra, OpenAI GPT-5.6 Luna e OpenAI GPT-4.1.

use cases

Quem Deve Usar a API OpenAI Agents?

A API OpenAI Agents é direcionada principalmente a desenvolvedores e empresas que buscam implementar agentes de IA duráveis baseados em nuvem para fluxos de trabalho complexos e de várias etapas. Sua abordagem de serviço gerenciado é benéfica para organizações que exigem orquestração robusta e gerenciamento de contexto sem construir a infraestrutura subjacente do zero.

  • Desenvolvedores construindo agentes de IA que podem raciocinar e chamar ferramentas para conclusão automatizada de tarefas.
  • Equipes criando agentes que podem planejar e concluir tarefas usando ferramentas, como resposta a incidentes ou bots de suporte ao cliente.
  • Engenheiros desenvolvendo agentes que podem trabalhar com arquivos e produzir artefatos em um sandbox, útil para investigação de problemas do GitHub ou análise de dados.
  • Organizações implementando orquestração multiagente para fluxos de trabalho complexos, como inteligência de desenvolvimento clínico.
  • Empresas automatizando trabalhos de várias etapas e mantendo o contexto entre as etapas, como recuperação de lançamento de software.

how to use

Como Usar a API OpenAI Agents

Para usar a API OpenAI Agents, os desenvolvedores interagem com os endpoints da API para definir o comportamento do agente, integrar ferramentas e gerenciar ambientes de execução. A API lida com a orquestração subjacente e o gerenciamento de sessões, simplificando a implantação do agente.

  • 1Acesse a documentação da API OpenAI Agents em https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/overview.
  • 2Defina as instruções do agente, o modelo OpenAI a ser usado (por exemplo, GPT-6 Astra) e as ferramentas às quais ele pode acessar.
  • 3Especifique o ambiente de execução para o agente, como um sandbox hospedado pela OpenAI.
  • 4Inicie sessões de agente através da API para tarefas específicas.
  • 5Monitore a execução do agente e lide com eventos para entradas e saídas.
  • 6Integre ferramentas personalizadas ou aproveite as ferramentas integradas da OpenAI, como pesquisa na web e pesquisa de arquivos.

pricing

Preços e Planos da API OpenAI Agents

Durante sua fase beta pública, não há taxa adicional para usar a própria API OpenAI Agents. Os custos são incorridos com base no consumo de recursos OpenAI subjacentes. Isso inclui o uso de modelos OpenAI, ferramentas integradas e sandboxes hospedados pela OpenAI.

  • Uso do Modelo: Cobrado pelas taxas padrão da API para os modelos OpenAI selecionados (por exemplo, gpt-5.6-luna a US$ 0,20 por 1 milhão de tokens de entrada, gpt-6-astra a US$ 10 por 1 milhão de tokens de entrada a partir de 11 de setembro de 2026). Modelos de 'contexto longo' (acima de 272.000 tokens de entrada) são aproximadamente o dobro da taxa padrão.
  • Uso de Ferramentas: As taxas padrão se aplicam às ferramentas integradas; a pesquisa na web custa US$ 10 por 1.000 chamadas, e a pesquisa de arquivos custa US$ 2,50 por 1.000 chamadas mais US$ 0,10/GB/dia para armazenamento (com 1 GB gratuito).
  • Code Interpreter/Sandboxes hospedados pela OpenAI: Cobrado por contêiner, com taxas de US$ 0,03 a US$ 1,92 por sessão de 20 minutos, dependendo do tamanho do contêiner (por exemplo, 1 GB por US$ 0,03, 64 GB por US$ 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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API OpenAI Agents vs Concorrentes

O cenário dos agentes de IA apresenta várias soluções, desde serviços gerenciados até frameworks de código aberto. A API OpenAI Agents se diferencia por seu serviço totalmente gerenciado, aliviando os desenvolvedores de uma sobrecarga operacional significativa.

1
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.

2
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.

3
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.

4
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.

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