Создавайте с CometAPIНужен один API для нескольких моделей?Протестируйте рабочий процесс в Playground, затем создайте API-ключ, когда модель и стоимость подойдут для вашего сценария.
OpenAI Agents API — это управляемая платформа для создания ИИ-агентов, которые умеют рассуждать, использовать инструменты, выполнять код и завершать многошаговые задачи. Она предназначена для приложений, которым нужно продолжать работу между репликами, выполнять инструменты и восстанавливаться после сбоев без самостоятельной реализации полного цикла агента. Это руководство помогает разработчикам оценить возможности, варианты интеграции и стоимость.
В отличие от обычного LLM API, OpenAI Agents API поддерживает постоянные сессии, управляемые среды выполнения, координацию нескольких агентов, потоковые события и артефакты. Разработчики могут использовать нативные эндпоинты OpenAI Agents API для управляемого выполнения либо подключать поддерживаемые модели OpenAI через CometAPI для построения собственных рабочих процессов агента. Это разные пути интеграции.
Основные выводы
OpenAI Agents API управляет постоянными сессиями и многошаговым выполнением, снижая объём оркестрации, которую должны поддерживать разработчики.
Проверено на ясность, указание источников и актуальную терминологию API.
Основные возможности включают изолированное выполнение кода, инструменты и подключения MCP, субагентов и сохранённые артефакты.
Стоимость OpenAI Agents API складывается из токенов модели, задействованных инструментов и опционального хостинга вычислений; оценивайте стоимость на завершённую задачу.
Отчёты клиентов демонстрируют приросты для конкретных нагрузок, а не стандартизированный бенчмарк для каждого приложения.
Нативное управляемое выполнение и кастомные агенты на базе CometAPI — это отдельные варианты интеграции с разными зонами ответственности за инфраструктуру.
Что такое OpenAI Agents API?
OpenAI Agents API — это сервис управляемого выполнения для приложений, выполняющих многошаговые задачи с использованием рассуждающих моделей и внешних инструментов. Он предоставляет в качестве сервиса каркас агента Codex. Вместо ручного управления вызовами модели, исполнением инструментов, состоянием сессии и восстановлением задач разработчики могут делегировать большую часть этой координации рантайму.
Обычный чат-бот генерирует ответ; агент может планировать шаги, запускать код в авторизованной среде, анализировать ошибки, повторять попытки и предоставлять созданные файлы. Это делает API подходящим для операционных рабочих процессов, а не только для чата.
Рабочий процесс OpenAI Agents API
Рабочий процесс агента объединяет четыре части: агент определяет модель, инструкции и доступные инструменты; среда предоставляет вычисления и доступ к файлам; сессия сохраняет контекст и выполненную работу; события и элементы отражают ход выполнения и результаты. Вместе эти компоненты позволяют вашему приложению отправить задачу, отслеживать её выполнение и продолжать работу в последующих репликах. См. обзор Agents API для базовых концепций.
Типичный процесс: создать сессию; задать цель; позволить модели рассуждать и выбирать разрешённые инструменты; выполнить эти инструменты; проанализировать промежуточные результаты; и транслировать ход выполнения и финальные артефакты. По необходимости сессию можно продолжать.
На официальной схеме показано, как приложение обменивается входными данными и событиями с управляемым каркасом и песочницей. Диаграмма архитектуры из документации по архитектуре OpenAI Agents API; оригинальная иллюстрация OpenAI.
Каковы основные возможности OpenAI Agents API?
Возможности управляемого каркаса охватывают выполнение кода, управление контекстом, подключения инструментов, управление и делегирование. Доступность также зависит от настроенной среды и инструментов.
Функция
Спецификация
Практическая польза
Управляемый рантайм
Каркас на базе Codex
Сокращает объём оркестрационного кода
Постоянные сессии
Состояние на несколько ходов
Поддержка продолжения работы
Управление контекстом
Управляемое уплотнение
Расширенные рабочие процессы
Хостируемое выполнение
Linux-песочница; Python и Node.js
Реальное выполнение кода
Самостоятельная среда
Вычисления под управлением разработчика
Контроль над инфраструктурой
Мультиагентное выполнение
Настраиваемые субагенты
Параллельные подзадачи
Подключение инструментов
Functions и MCP
Интеграция сервисов
Computer use
Контролируемое взаимодействие с UI
Автоматизация интерфейса
Потоковая передача и вебхуки
События прогресса
Отзывчивые приложения
Артефакты
Сохранённые файлы
Доставляемые отчёты
Постоянные сессии и управление контекстом
Сессии сохраняют конфигурацию, контекст диалога и выполненную работу между репликами. Разработчики могут отправлять новые инструкции в существующую сессию; управление контекстом помогает поддерживать расширенные задачи, сокращая потребность писать собственную логику сжатия транскриптов.
Изолированное выполнение кода
Среда
Инфраструктура
Лучший вариант применения
none
Без локального выполнения
Рабочие процессы с удалёнными инструментами
openai_hosted
Песочница под управлением OpenAI
Код, анализ и обработка файлов
self_hosted
Вычисления под контролем разработчика
Пользовательская инфраструктура
Хостируемые среды могут выполнять Python, Node.js и командные программы в изолированном рабочем пространстве. Самостоятельно размещённая среда позволяет управляемому агенту использовать вычислительные ресурсы под контролем разработчика. Разработчики эксплуатируют и защищают эту среду, в то время как Agents API продолжает управлять каркасом агента и состоянием сессии.
Мультиагентное взаимодействие
Координирующий агент может делегировать независимые задачи специализированным субагентам. Исследовательские агенты могут анализировать отдельные источники, пока основной агент сопоставляет доказательства. Параллелизм может повысить пропускную способность, но дополнительные вызовы модели и координация могут увеличить расходы. API поддерживает настраиваемую параллельность и параметры субагентов.
OpenAI Agents API vs Agents SDK vs Responses API vs AgentKit
Измерение
Agents API
Agents SDK
Responses API
AgentKit
Назначение
Управляемое выполнение
Оркестрация с приоритетом кода
Инференс и инструменты
Компоненты агента
Цикл агента
Управляется сервисом
Под управлением приложения/SDK
Под управлением разработчика
Зависит от компонента
Инфраструктура
Хостируемая или внешняя
Под контролем разработчика
Приложение плюс хостируемые инструменты
Варьируется
Мультиагентность
Встроенная координация
Передачи
Пользовательская
Специфично для компонента
Лучше всего для
Долговременные автономные задачи
Кастомизированные агенты
Тонкий контроль
Встроенные инструменты агента
Agents API предоставляет управляемое выполнение; Agents SDK подходит приложениям, которые владеют своей стек-оркестрацией; Responses API уместен для инференса и лёгких сценариев с инструментами; AgentKit предлагает вспомогательные компоненты разработки, а не ещё один эквивалентный хостируемый рантайм агента.
Как начать работу с OpenAI Agents API
Шаг 1: Настройте доступ к API
Используйте ключ проекта OpenAI Platform с правами агента и инференса, требуемыми предпосылками из краткого руководства. Примеры с curl рассчитаны на оболочку, совместимую с Bash, с установленным curl; пример для PowerShell только задаёт переменную окружения. Храните ключи вне системы контроля версий.
Пример для Bash: выполните следующие команды в терминале, совместимом с Bash.
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
Пример для PowerShell: установите ключ API в текущем процессе PowerShell.
$env:OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
Шаг 2: Создайте своего первого агента
Пример для Bash: выполните следующие команды в терминале, совместимом с Bash.
curl --no-buffer --fail-with-body \
https://api.openai.com/v1/agents/sessions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"agent": {
"model": "gpt-6-astra",
"instructions": "Write reliable Python code, execute it, and report observed results."
},
"environment": {"type": "openai_hosted", "container_size": "small"},
"input": "Calculate the mean and standard deviation of [12,15,19,20,24] in Python.",
"stream": true
}'
Сессия начинает свой первый ход и транслирует события статуса по мере того, как агент запускает инструменты и готовит ответ.
Шаг 3: Включите мультиагентное выполнение
Пример для Bash: выполните следующие команды в терминале, совместимом с Bash.
curl --no-buffer --fail-with-body \
https://api.openai.com/v1/agents/sessions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"agent": {
"model": "gpt-6-astra",
"instructions": "Delegate independent analyses and reconcile the results.",
"multi_agent": {"enabled": true, "max_concurrent_subagents": 2}
},
"environment": {"type": "none"},
"input": "Compare two release changes: date filtering in search and export URL behavior.",
"stream": true
}'
Шаг 4: Продолжите существующую сессию
Пример для Bash: выполните следующие команды в терминале, совместимом с Bash.
curl --fail-with-body \
"https://api.openai.com/v1/agents/sessions/$SESSION_ID/events" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"events":[{"type":"agent.session.input.message","input":[{"role":"user","content":[{"type":"input_text","text":"Summarize the findings in an executive report."}]}]}]}'
Сохраняйте идентификаторы сессий, применяйте защиту повторных попыток и отличайте новые инструкции от сообщений, используемых для управления активной работой.
Шаг 5: Изучите результаты и выполните очистку
Пример для Bash: выполните следующие команды в терминале, совместимом с Bash.
Усилие на рассуждение влияет на задержку, потребление токенов и глубину планирования. Выбирайте уровень усилия, поддерживаемый выбранной моделью и интерфейсом, используя официальное руководство по GPT-6; не следует предполагать, что настройки уровня модели одинаково применяются ко всем эндпоинтам.
Как создать ИИ-агента с CometAPI?
CometAPI может предоставлять инференс моделей для кастомного приложения-агента. Ваше приложение остаётся ответственным за цикл агента, выполнение инструментов, состояние сессии, восстановление и любую маршрутизацию между поддерживаемыми моделями. Это даёт вам контроль над оркестрацией, но делает эту инфраструктуру вашей зоной ответственности.
Выбирайте нативную интеграцию Agents API, когда хотите, чтобы OpenAI управлял выполнением агента и состоянием сессии. Выбирайте приложение на базе CometAPI, когда хотите построить и эксплуатировать собственную оркестрацию вокруг поддерживаемых API моделей. Доступ к модели через CometAPI сам по себе не означает поддержку нативных эндпоинтов сессий Agents API; проверяйте интерфейс, который собираетесь использовать. Стоимость также различается: нативное использование тарифицируется OpenAI, в то время как кастомное приложение комбинирует платежи CometAPI с затратами вашей инфраструктуры.
Шаг 1: Подключитесь к CometAPI
Пример для Bash: выполните следующие команды в терминале, совместимом с Bash.
Пример на Python: отправьте запрос на инференс модели и выведите ответ.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input=(
"Analyze an API latency spike after a database migration. "
"Identify possible causes and prioritize diagnostic steps."
),
)
print(response.output_text)
Разработчики могут получить доступ к API GPT-6 Astra в CometAPI. Пример выше выполняет инференс модели; реализация цикла инструментов, описанного ниже, — это отдельная ответственность приложения.
Шаг 2: Добавьте слой выполнения инструментов
Пользовательский контроллер может подсказывать модели, анализировать запросы на вызов инструментов, авторизовывать и исполнять действия, возвращать результаты и повторять цикл до завершения или заранее заданного лимита. Настройте лимиты на количество ходов, вызовов инструментов, время выполнения и расходы; требуйте независимого подтверждения для деструктивных операций.
Лучшие варианты применения OpenAI Agents API
Программная инженерия: анализ инцидентов, генерация изменений кода, запуск тестов и подготовка ревью с утверждением перед слиянием или развёртыванием.
Аналитика данных и отчётность: обработка загруженных наборов данных, выполнение расчётов на Python, создание диаграмм и превращение результатов в отчёты для принятия решений.
Реакция на инциденты в ИТ: анализ оповещений, корреляция логов, консультация по ранбукам и рекомендации по ремедиации с человеческим одобрением для рискованных действий.
Автоматизация поддержки клиентов: получение релевантных записей, суммирование обращений, подготовка ответов и маршрутизация нерешённых кейсов через разрешённый доступ к CRM.
Исследования и обработка документов: сравнение документов, проверка утверждений, извлечение фактов и подготовка выводов с поддерживающими цитатами.
Оцените свой рабочий процесс
Начните с представительной задачи из вашей нагрузки и определите, как выглядит успешное завершение. Сравните работу агента с текущим процессом, используя те же входные данные и критерии приёмки. Включите последующие запросы и сбои инструментов, чтобы оценка проверяла восстановление, а не только идеальный сценарий.
Метрика
Что измеряет
Причина
Завершение задачи
Успешные цели
Полезность end-to-end
Успех инструментов
Корректность интеграций
Обнаружение сбоев
Доля восстановления
Завершение после сбоя
Надёжность
Время до завершения
Прошедшее время
Задержка
Стоимость на завершённую задачу
Расходы/успешную задачу
Эффективность
Человеческое вмешательство
Ручные действия
Автономность
Соблюдение требований безопасности
Следование политике
Контроль рисков
Интерпретируйте эти меры вместе. Рабочий процесс, который завершает больше задач, может быть неподходящим, если требует частых ручных правок или выходит за рамки ваших ограничений по времени и стоимости. Используйте результаты, чтобы решить, где автоматизировать, где сохранить человеческую проверку и какие сбои устранить до расширения использования.
Сколько стоит OpenAI Agents API?
Отдельной платы за платформу управляемого каркаса нет. Итоговая стоимость использования определяется токенами модели, задействованными инструментами и опциональными хостируемыми вычислениями. Тарифы моделей ниже указаны в USD за миллион токенов для Standard-обработки с короткими промптами (до 272K входных токенов), проверены 21 октября 2026 года. Более длинные промпты, другие уровни обработки, записи в кеш и региональная обработка могут менять применимый тариф.
Цены моделей OpenAI
Вход / 1M
Кешированный вход / 1M
Выход / 1M
GPT-6 Astra
$10.00
$1.00
$50.00
GPT-6.1 Sol
$2.00
$0.10
$10.00
GPT-6 Luna
$0.10
$0.01
$0.50
Для доступа к моделям через CometAPI разработчики могут использовать GPT-6.1 Sol и GPT-6 Luna. Таблица выше показывает тарифы OpenAI; биллинг CometAPI следует своим применимым ставкам.
Ресурс или инструмент
Конфигурация/основа тарификации
Ставка
Хостируемый контейнер — Small
1 GB памяти; период 20 минут
$0.03 за период
Хостируемый контейнер — Medium
4 GB памяти; период 20 минут
$0.12 за период
Хостируемый контейнер — Large
16 GB памяти; период 20 минут
$0.48 за период
Веб-поиск
За 1,000 вызовов; токены контента тарифицируются отдельно
$10 за 1,000 вызовов плюс токены контента
Хранилище поиска по файлам
За GB в день, после бесплатного лимита
$0.10 за GB/день
Пример: оценка стоимости задачи
Компонент
Иллюстративный расчёт
Стоимость
Входные токены
50,000 × $10 / 1M
$0.50
Выходные токены
10,000 × $50 / 1M
$0.50
Веб-поиски
2 × $0.01
$0.02
Малый контейнер
Один период 20 минут
$0.03
Итого
Без прочих начислений
$1.05
Эта иллюстративная сумма $1.05 предполагает указанные объёмы токенов, два поиска, один 20-минутный период малого контейнера и отсутствие дополнительных тарифицируемых токенов контента поиска или записей в кеш. Фактическая стоимость также зависит от повторных попыток, использования субагентов, поведения кеша и правил тарификации песочницы, применимых к сессии. Отслеживайте стоимость на успешно завершённую задачу на репрезентативной нагрузке.
Каковы ограничения OpenAI Agents API?
Ограничения по данным. Agents API в настоящее время поддерживает размещение данных только в США и не поддерживает Zero Data Retention (ZDR). Самостоятельно размещённая песочница не меняет применимость ZDR. Перед отправкой конфиденциальных материалов проверьте, соответствуют ли условия хранения и размещения данных вашим требованиям.
Совместимость API и моделей. Интерфейсы публичной беты могут меняться, а поддерживаемые функции — отличаться в зависимости от модели. Тестируйте точную модель, эндпоинт, настройки рассуждения и инструменты, которые использует ваше приложение. Повторяйте проверку интеграции при смене модели или принятии обновления API.
Контроль выполнения. Многошаговые задачи могут накапливать токены, занимать переменное время и сталкиваться со сбоями инструментов. Устанавливайте бюджеты и лимиты по числу ходов и времени выполнения, выдавайте только необходимые разрешения и асинхронно мониторьте долгие задачи. Планируйте восстановление после прерванных вызовов инструментов и требуйте человеческого одобрения для действий с существенными последствиями.
FAQ
Как клиентам OpenAI Agents API повторно отправлять последующие сообщения?
Повторно используйте тот же ключ отправки при повторе одного и того же логического сообщения, следуя шаблону ввода сессии и повторных попыток. Храните ID сессии и ключ отправки вместе в состоянии приложения. Отдельная пользовательская инструкция должна иметь свой ключ; потерянный HTTP-ответ не должен автоматически трактоваться как новая инструкция.
Может ли сессия OpenAI Agents API менять модели?
Эндпоинт настроек сессии поддерживает обновление модели, усилия на рассуждение и уровня сервиса. Обновления применяются к последующим ходам; активный ход сохраняет текущие настройки. Убедитесь, что итоговая конфигурация поддерживается выбранной моделью, и создайте новую сессию, если требуется изменить параметры, которые этот эндпоинт не принимает.
Как OpenAI Agents API ограничивает сетевой доступ песочницы?
Песочницы под управлением OpenAI поддерживают включённый, отключённый или ограниченный исходящий доступ. Режим с ограничениями использует явные allowlist-списки хостов, и редиректы или поддомены могут требовать собственных записей. Настройте сетевую политику песочницы для сервисов, необходимых задаче; сетевой доступ и учётные данные приложения — отдельные механизмы контроля.
Заключение
Оценивайте Agents API на представительной задаче, требующей нескольких вызовов инструментов и минимум одного последующего хода. Измеряйте долю завершения, поведение при восстановлении, задержку и стоимость на успешную задачу. Эти результаты покажут, соответствует ли управляемое выполнение требованиям вашего приложения.
