AI Инструмент

Обзор OpenAI Agents API

OpenAI Agents API предоставляет разработчикам управляемую среду выполнения для создания надежных облачных агентов с использованием "обвязки" Codex, обеспечивая оркестрацию и управление контекстом.

shipped 15 сент. 2026 г.agentspaid

Domain rating93Monthly visits13.8M/mo

agentscodeproductivity

Почему это важно

1Публичная бета-версия запущена 10 сентября 2026 года, сделав управляемую "обвязку" Codex доступной.

2Поддерживает окна контекста до 1 050 000 токенов для таких моделей, как GPT-6 Astra и GPT-5.6 Sol.

3Предлагает проприетарный вызов функций и мультимодальность, включая текст, зрение и аудио.

4Дополнительная плата за сам API не взимается; тарификация основана на использовании базовой модели, инструментов и "песочницы".

О OpenAI Agents API

Финансирование

Series A

Платформы

Web API

Целевая аудитория

Developers and businesses using AI

Тарифные планы

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

Примеры затрат

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

Инвесторы

Angel investors, Y Combinator, Microsoft

API Docs

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое OpenAI Agents API?

OpenAI Agents API — это инструмент оркестрации ИИ-агентов, разработанный OpenAI, который позволяет разработчикам создавать и запускать надежные облачные агенты с управляемой "обвязкой" Codex. Он позволяет приложениям получать доступ к "обвязке" Codex (technology) через управляемый OpenAI API, обрабатывая сессии, оркестрацию, сжатие контекста и восстановление, в то время как приложение предоставляет инструменты и выбирает свою среду выполнения. API был запущен в публичной бета-версии 10 сентября 2026 года, сделав свой управляемый сервис доступным для более широкой базы разработчиков. Он поддерживает расширенные возможности, такие как рассуждение, вызов инструментов и выполнение кода в изолированных средах, используя такие модели, как OpenAI GPT-6 Astra и OpenAI GPT-5.6 Sol.

features

Ключевые особенности OpenAI Agents API

OpenAI Agents API предоставляет полный набор Features (other), разработанных для оптимизации разработки и развертывания ИИ-агентов. Эти возможности снимают значительную часть управления инфраструктурой с разработчиков, позволяя им сосредоточиться на основной логике своего Agent (technology).

Управляемая "обвязка" Codex (technology) для оркестрации и выполнения агентов.
Автоматическое управление Session (technology) для постоянных взаимодействий агентов.
Сжатие контекста для поддержания релевантной информации в долгосрочных задачах.
Надежные механизмы восстановления при сбоях агентов.
Поддержка определения модели Agent (technology), инструкций и инструментов.
Гибкий выбор Environment (technology) для запуска Agent (technology).
Обработка Event (technology) для управления входами и выходами.
Проприетарный вызов функций для интеграции инструментов.
Мультимодальные возможности, включая обработку текста, зрения и аудио.
Доступ к моделям OpenAI GPT-6 Astra, OpenAI GPT-5.6 Sol, OpenAI GPT-5.6 Terra, OpenAI GPT-5.6 Luna и OpenAI GPT-4.1.

use cases

Кому следует использовать OpenAI Agents API?

OpenAI Agents API в первую очередь предназначен для разработчиков и компаний, стремящихся внедрить надежные облачные ИИ-агенты для сложных, многоэтапных рабочих процессов. Его подход к управляемому сервису выгоден организациям, которым требуется надежная оркестрация и управление контекстом без создания базовой инфраструктуры с нуля.

Разработчики, создающие ИИ-агентов, способных рассуждать и вызывать инструменты для автоматического выполнения задач.
Команды, создающие агентов, способных планировать и выполнять задачи с использованием инструментов, таких как реагирование на инциденты или боты поддержки клиентов.
Инженеры, разрабатывающие агентов, которые могут работать с файлами и создавать артефакты в "песочнице", что полезно для расследования проблем GitHub или анализа данных.
Организации, внедряющие оркестрацию нескольких агентов для сложных рабочих процессов, таких как интеллектуальный анализ клинических разработок.
Компании, автоматизирующие многоэтапную работу и поддерживающие контекст на всех этапах, например, восстановление после выпуска программного обеспечения.

how to use

Как использовать OpenAI Agents API

Для использования OpenAI Agents API разработчики взаимодействуют с конечными точками API для определения поведения агента, интеграции инструментов и управления средами выполнения. API обрабатывает базовую оркестрацию и управление сессиями, упрощая развертывание агентов.

1Ознакомьтесь с документацией OpenAI Agents API по адресу https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/overview.
2Определите инструкции агента, используемую модель OpenAI (например, GPT-6 Astra) и инструменты, к которым он может получить доступ.
3Укажите среду выполнения для агента, например, "песочницу", размещенную OpenAI.
4Инициируйте сессии агента через API для конкретных задач.
5Отслеживайте выполнение агента и обрабатывайте события для входов и выходов.
6Интегрируйте пользовательские инструменты или используйте встроенные инструменты OpenAI, такие как веб-поиск и поиск файлов.

pricing

Цены и планы OpenAI Agents API

На этапе публичной бета-версии дополнительная плата за использование самого OpenAI Agents API не взимается. Расходы возникают на основе потребления базовых ресурсов OpenAI. Это включает использование моделей OpenAI, встроенных инструментов и "песочниц", размещенных OpenAI.

Использование модели: Тарифицируется по стандартным тарифам API для выбранных моделей OpenAI (например, gpt-5.6-luna по $0.20 за 1 миллион входных токенов, gpt-6-astra по $10 за 1 миллион входных токенов по состоянию на 11 сентября 2026 года). Модели с "длинным контекстом" (более 272 000 входных токенов) примерно в два раза дороже стандартного тарифа.
Использование инструментов: Стандартные тарифы применяются для встроенных инструментов; веб-поиск стоит $10 за 1 000 вызовов, а поиск файлов стоит $2.50 за 1 000 вызовов плюс $0.10/ГБ/день за хранение (с 1 ГБ бесплатно).
Code Interpreter/"Песочницы", размещенные OpenAI: Тарифицируются по контейнерам, с тарифами от $0.03 до $1.92 за 20-минутную сессию, в зависимости от размера контейнера (например, 1 ГБ за $0.03, 64 ГБ за $1.92).

Нравится статья? Получайте такие каждое утро на почту.

одно письмо в день · отписка в два клика · без сторонних трекеров

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.

Похожие инструменты

OpenAI Agents API против конкурентов

Ландшафт ИИ-агентов включает различные решения, от управляемых сервисов до фреймворков с открытым исходным кодом. OpenAI Agents API отличается своим полностью управляемым сервисом, снимая значительную операционную нагрузку с разработчиков.

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.

Ещё на Stork