Xây dựng với CometAPICần một API cho nhiều mô hình?Kiểm thử quy trình trong Playground, sau đó tạo API key khi mô hình và chi phí phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
OpenAI Agents API là một nền tảng được quản lý để xây dựng tác tử AI có khả năng suy luận, sử dụng công cụ, thực thi mã và hoàn thành các tác vụ nhiều bước. API này được thiết kế cho các ứng dụng cần tiếp tục công việc qua nhiều lượt, gọi công cụ và khôi phục sau gián đoạn mà không phải tự triển khai toàn bộ vòng lặp tác tử. Hướng dẫn này giúp nhà phát triển đánh giá năng lực, lựa chọn tích hợp và chi phí.
Khác với API LLM thông thường, OpenAI Agents API hỗ trợ phiên bền bỉ, môi trường thực thi được quản lý, phối hợp đa tác tử, sự kiện dạng luồng và tạo phẩm. Nhà phát triển có thể dùng các endpoint gốc của OpenAI Agents API cho thực thi được quản lý, hoặc tích hợp các model OpenAI được hỗ trợ qua CometAPI để xây dựng quy trình tác tử tùy chỉnh. Đây là hai con đường tích hợp khác nhau.
Key Takeaways
OpenAI Agents API quản lý phiên bền bỉ và thực thi nhiều bước, giảm vận hành điều phối mà nhà phát triển phải tự gánh.
Năng lực cốt lõi gồm thực thi mã trong sandbox, công cụ và kết nối MCP, tác tử phụ, và tạo phẩm đã lưu.
Đã được xem xét về độ rõ ràng, ghi nguồn và thuật ngữ API hiện tại.
Chi phí OpenAI Agents API gồm token mô hình, công cụ đủ điều kiện và tùy chọn compute được lưu trữ; hãy đánh giá chi phí trên mỗi tác vụ hoàn thành.
Lợi ích do khách hàng báo cáo cung cấp bằng chứng theo khối lượng công việc cụ thể, thay vì một chuẩn đo lường thống nhất cho mọi ứng dụng.
Thực thi được quản lý gốc và tác tử tùy chỉnh dùng CometAPI là các lựa chọn tích hợp riêng với trách nhiệm hạ tầng khác nhau.
What Is the OpenAI Agents API?
OpenAI Agents API là dịch vụ thực thi được quản lý dành cho các ứng dụng thực hiện tác vụ nhiều bước bằng các mô hình suy luận và công cụ bên ngoài. Nó phơi bày bộ khung tác tử Codex như một dịch vụ. Thay vì tự quản lý lời gọi mô hình, thực thi công cụ, trạng thái phiên và khôi phục tác vụ, nhà phát triển có thể ủy thác phần lớn điều phối đó cho runtime.
Một chatbot thông thường tạo ra câu trả lời; một tác tử có thể lập kế hoạch các bước, chạy mã trong môi trường được cấp quyền, kiểm tra lỗi, thử lại và cung cấp tệp đã tạo. Điều này khiến API phù hợp với các quy trình vận hành chứ không chỉ trò chuyện.
OpenAI Agents API Workflow
Một quy trình tác tử kết hợp bốn phần: tác tử xác định mô hình, hướng dẫn và công cụ khả dụng; môi trường cung cấp tính toán và truy cập tệp; phiên lưu giữ ngữ cảnh và công việc đã lưu; và sự kiện cùng item thể hiện tiến độ và kết quả. Cùng nhau, các thành phần này cho phép ứng dụng của bạn gửi một tác vụ, theo dõi thực thi và tiếp tục công việc ở các lượt sau. Xem tổng quan Agents API để biết các khái niệm nền tảng.
Quy trình điển hình: tạo một phiên; gửi mục tiêu; để mô hình suy luận và chọn công cụ được phép; thực thi các công cụ; kiểm tra kết quả trung gian; và truyền dạng luồng tiến độ cùng tạo phẩm cuối. Phiên có thể tiếp tục khi cần.
Sơ đồ chính thức cho thấy ứng dụng trao đổi đầu vào và sự kiện với bộ khung và sandbox được quản lý. Sơ đồ kiến trúc từ tài liệu kiến trúc OpenAI Agents API; tác phẩm gốc bởi OpenAI.
What Are the Main OpenAI Agents API Features?
Các khả năng của bộ khung được quản lý bao trùm thực thi mã, quản lý ngữ cảnh, kết nối công cụ, điều hướng và ủy quyền. Khả dụng cũng phụ thuộc vào môi trường và công cụ được cấu hình.
Tính năng
Thông số
Lợi ích thực tiễn
Runtime được quản lý
Bộ khung dựa trên Codex
Giảm mã điều phối
Duy trì phiên
Trạng thái nhiều lượt
Hỗ trợ công việc tiếp nối
Quản lý ngữ cảnh
Nén ngữ cảnh được quản lý
Quy trình mở rộng
Thực thi được lưu trữ
Sandbox Linux; Python và Node.js
Thực thi mã thực
Môi trường tự lưu trữ
Tính toán do dev quản lý
Kiểm soát hạ tầng
Thực thi đa tác tử
Tác tử phụ có thể cấu hình
Tiểu tác vụ song song
Kết nối công cụ
Functions và MCP
Tích hợp dịch vụ
Sử dụng máy tính
Tương tác UI có kiểm soát
Tự động hóa giao diện
Streaming và webhook
Sự kiện tiến độ
Ứng dụng phản hồi nhanh
Tạo phẩm
Tệp đã lưu
Báo cáo có thể bàn giao
Persistent Sessions and Context Management
Phiên lưu giữ cấu hình, ngữ cảnh hội thoại và công việc đã lưu qua nhiều lượt. Nhà phát triển có thể gửi hướng dẫn mới vào một phiên hiện có; quản lý ngữ cảnh giúp duy trì các tác vụ kéo dài đồng thời giảm nhu cầu tự viết logic nén transcript.
Sandboxed Code Execution
Môi trường
Hạ tầng
Trường hợp phù hợp
none
Không thực thi cục bộ
Quy trình dùng công cụ từ xa
openai_hosted
Sandbox do OpenAI quản lý
Mã, phân tích và xử lý tệp
self_hosted
Tính toán do dev kiểm soát
Hạ tầng tùy chỉnh
Môi trường được lưu trữ có thể thực thi Python, Node.js và chương trình dòng lệnh trong không gian làm việc biệt lập. Môi trường tự lưu trữ cho phép tác tử được quản lý sử dụng compute do nhà phát triển kiểm soát. Nhà phát triển vận hành và bảo mật môi trường đó, trong khi Agents API tiếp tục quản lý bộ khung tác tử và trạng thái phiên.
Multi-Agent Collaboration
Một tác tử điều phối có thể ủy thác tác vụ độc lập cho các tác tử phụ chuyên biệt. Tác tử nghiên cứu có thể xem xét các nguồn riêng rẽ trong khi tác tử chính hòa giải bằng chứng. Song song hóa có thể cải thiện thông lượng, nhưng các lời gọi mô hình bổ sung và điều phối có thể làm tăng chi phí. API hỗ trợ mức đồng thời và cài đặt tác tử phụ có thể cấu hình.
OpenAI Agents API vs Agents SDK vs Responses API vs AgentKit
Khía cạnh
Agents API
Agents SDK
Responses API
AgentKit
Mục đích
Thực thi được quản lý
Điều phối code-first
Suy luận và công cụ
Thành phần tác tử
Vòng lặp tác tử
Được quản lý
Ứng dụng/SDK
Dev tự quản lý
Phụ thuộc thành phần
Hạ tầng
Được lưu trữ hoặc bên ngoài
Do dev kiểm soát
Ứng dụng + công cụ hosted
Thay đổi
Đa tác tử
Phối hợp tích hợp sẵn
Bàn giao
Tùy chỉnh
Theo thành phần
Phù hợp nhất cho
Tác vụ bền bỉ tự chủ
Tác tử tùy biến
Kiểm soát chi tiết
Công cụ tác tử nhúng
Agents API cung cấp thực thi được quản lý; Agents SDK phù hợp với ứng dụng tự sở hữu ngăn xếp điều phối; Responses API thích hợp cho suy luận và quy trình công cụ nhẹ; AgentKit cung cấp thành phần phát triển bổ trợ chứ không phải một runtime tác tử hosted tương đương khác.
How to Get Started With the OpenAI Agents API
Step 1: Configure API Access
Sử dụng khóa dự án OpenAI Platform với quyền agent và inference theo điều kiện tiên quyết của quickstart. Ví dụ curl hướng đến shell tương thích Bash có cài sẵn curl; ví dụ PowerShell chỉ đặt biến môi trường. Không đưa khóa vào hệ thống quản lý mã nguồn.
Ví dụ mã Bash: Chạy các lệnh sau trong terminal tương thích Bash.
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
Ví dụ mã PowerShell: Đặt API key trong tiến trình PowerShell hiện tại.
$env:OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
Step 2: Create Your First Agent
Ví dụ mã Bash: Chạy các lệnh sau trong terminal tương thích 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
}'
Phiên bắt đầu lượt đầu tiên và truyền dạng luồng các sự kiện trạng thái khi tác tử chạy công cụ và chuẩn bị phản hồi.
Step 3: Enable Multi-Agent Execution
Ví dụ mã Bash: Chạy các lệnh sau trong terminal tương thích Bash.
curl --no-buffer --fail-with-body \
https://api.openai.com/v1/agents/sessions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"agent": {
"model": "gpt-6-astra",
"instructions": "Delegate independent analyses and reconcile the results.",
"multi_agent": {"enabled": true, "max_concurrent_subagents": 2}
},
"environment": {"type": "none"},
"input": "Compare two release changes: date filtering in search and export URL behavior.",
"stream": true
}'
Step 4: Continue an Existing Session
Ví dụ mã Bash: Chạy các lệnh sau trong terminal tương thích Bash.
curl --fail-with-body \
"https://api.openai.com/v1/agents/sessions/$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."}]}]}]}'
Lưu trữ định danh phiên, áp dụng biện pháp an toàn khi thử lại và phân biệt hướng dẫn mới với tin nhắn dùng để điều hướng công việc đang hoạt động.
Step 5: Inspect Results and Clean Up
Ví dụ mã Bash: Chạy các lệnh sau trong terminal tương thích Bash.
Nỗ lực suy luận ảnh hưởng đến độ trễ, mức tiêu thụ token và độ sâu lập kế hoạch. Chọn mức nỗ lực được mô hình và giao diện đã chọn hỗ trợ theo hướng dẫn GPT-6 chính thức; không nên giả định cài đặt ở cấp mô hình áp dụng giống hệt cho mọi endpoint.
How to Build an AI Agent With CometAPI?
CometAPI có thể cung cấp suy luận mô hình cho ứng dụng tác tử tùy chỉnh. Ứng dụng của bạn vẫn chịu trách nhiệm về vòng lặp tác tử, thực thi công cụ, trạng thái phiên, khôi phục và mọi định tuyến giữa các mô hình được hỗ trợ. Điều này cho bạn quyền kiểm soát điều phối, đồng thời khiến hạ tầng đó do bạn vận hành.
Chọn tích hợp Agents API gốc khi bạn muốn OpenAI quản lý thực thi tác tử và trạng thái phiên. Chọn ứng dụng dựa trên CometAPI khi bạn muốn tự xây dựng và vận hành điều phối quanh các API mô hình được hỗ trợ. Truy cập mô hình qua CometAPI tự nó không đồng nghĩa hỗ trợ các endpoint phiên Agents API gốc; hãy kiểm tra giao diện bạn định sử dụng. Chi phí cũng khác nhau: sử dụng gốc do OpenAI tính phí, trong khi ứng dụng tùy chỉnh kết hợp chi phí CometAPI với chi phí hạ tầng của bạn.
Step 1: Connect to CometAPI
Ví dụ mã Bash: Chạy các lệnh sau trong terminal tương thích Bash.
Ví dụ mã Python: Gửi yêu cầu suy luận mô hình và in phản hồi.
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)
Nhà phát triển có thể truy cập API GPT-6 Astra trong CometAPI. Ví dụ trên thực hiện suy luận mô hình; việc triển khai vòng lặp công cụ mô tả bên dưới là trách nhiệm riêng của ứng dụng.
Step 2: Add a Tool-Execution Layer
Một bộ điều khiển tùy chỉnh có thể nhắc mô hình, kiểm tra yêu cầu gọi công cụ, cấp phép và thực thi hành động, trả kết quả và lặp lại cho đến khi hoàn tất hoặc đạt giới hạn đặt trước. Đặt giới hạn về lượt, số lần gọi công cụ, thời gian thực thi và chi tiêu; yêu cầu xác nhận độc lập cho thao tác hủy hoại.
What Are the Best OpenAI Agents API Applications?
Software engineering: Phân tích sự cố, tạo thay đổi mã, chạy kiểm thử và chuẩn bị đánh giá, với phê duyệt trước khi hợp nhất hoặc triển khai thay đổi.
Phân tích dữ liệu và báo cáo: Xử lý tập dữ liệu tải lên, chạy tính toán Python, tạo biểu đồ và chuyển kết quả thành báo cáo hỗ trợ quyết định.
Ứng phó sự cố IT: Kiểm tra cảnh báo, liên kết log, tham khảo runbook và đề xuất khắc phục, với ủy quyền của con người cho hành động rủi ro.
Tự động hóa hỗ trợ khách hàng: Truy xuất bản ghi liên quan, tóm tắt yêu cầu, soạn phản hồi và định tuyến trường hợp chưa giải quyết qua quyền truy cập CRM được phép.
Nghiên cứu và xử lý tài liệu: So sánh tài liệu, kiểm tra tuyên bố, trích xuất sự kiện và chuẩn bị phát hiện kèm trích dẫn hỗ trợ.
Evaluate Your Workflow
Bắt đầu với một tác vụ đại diện từ khối lượng công việc của bạn và định nghĩa tiêu chí hoàn thành thành công. So sánh tác tử với quy trình hiện tại bằng cùng đầu vào và tiêu chí chấp nhận. Bao gồm yêu cầu theo sau và lỗi công cụ để đánh giá kiểm tra khả năng khôi phục cũng như đường đi lý tưởng.
Chỉ số
Đo lường
Lý do
Hoàn thành tác vụ
Mục tiêu thành công
Tính hữu ích đầu-cuối
Thành công công cụ
Tích hợp chính xác
Phát hiện lỗi
Tỷ lệ khôi phục
Hoàn thành sau thất bại
Độ bền
Thời gian hoàn thành
Thời gian trôi qua
Độ trễ
Chi phí/tác vụ hoàn tất
Chi phí/tác vụ thành công
Hiệu quả
Can thiệp của con người
Hành động thủ công
Tính tự chủ
Tuân thủ an toàn
Tuân thủ chính sách
Kiểm soát rủi ro
Đọc các thước đo này song song. Một quy trình hoàn thành nhiều tác vụ hơn vẫn có thể không phù hợp nếu nó đòi hỏi sửa tay thường xuyên hoặc vượt quá giới hạn thời gian và chi phí của bạn. Dùng kết quả để quyết định nơi nào tự động hóa, nơi nào giữ lại bước duyệt của con người, và những lỗi nào cần xử lý trước khi mở rộng sử dụng.
How Much Does the OpenAI Agents API Cost?
Không có phí nền tảng bộ khung được quản lý riêng. Token mô hình, các lần gọi công cụ đủ điều kiện và compute được lưu trữ tùy chọn quyết định tổng chi phí sử dụng. Mức giá mô hình dưới đây là USD trên mỗi một triệu token cho xử lý Standard với prompt ngắn (tối đa 272K token đầu vào), kiểm tra ngày 21 tháng 10, 2026. Prompt dài hơn, các tầng xử lý khác, ghi cache và xử lý theo khu vực có thể thay đổi mức giá áp dụng.
Giá mô hình OpenAI
Đầu vào / 1M
Đầu vào cache / 1M
Đầu ra / 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
Đối với truy cập mô hình qua CometAPI, nhà phát triển có thể dùng GPT-6.1 Sol và GPT-6 Luna. Bảng trên hiển thị mức giá của OpenAI; việc tính phí của CometAPI theo mức áp dụng riêng của họ.
Tài nguyên hoặc công cụ
Cấu hình / cơ sở tính phí
Mức giá
Container hosted — Small
1 GB bộ nhớ; giai đoạn 20 phút
$0.03 mỗi giai đoạn
Container hosted — Medium
4 GB bộ nhớ; giai đoạn 20 phút
$0.12 mỗi giai đoạn
Container hosted — Large
16 GB bộ nhớ; giai đoạn 20 phút
$0.48 mỗi giai đoạn
Tìm kiếm web
Mỗi 1.000 lần gọi; token nội dung tính riêng
$10 mỗi 1.000 lần gọi, cộng token nội dung
Lưu trữ tìm kiếm tệp
Mỗi GB mỗi ngày, sau mức miễn phí
$0.10 mỗi GB/ngày
Ví dụ: Ước tính chi phí một tác vụ
Thành phần
Tính toán minh họa
Chi phí
Token đầu vào
50,000 × $10 / 1M
$0.50
Token đầu ra
10,000 × $50 / 1M
$0.50
Tìm kiếm web
2 × $0.01
$0.02
Container nhỏ
Một giai đoạn 20 phút
$0.03
Tổng
Không bao gồm phát sinh
$1.05
Tổng $1.05 mang tính minh họa này giả định các khối lượng token như trên, hai lần tìm kiếm, một giai đoạn 20 phút của container nhỏ, và không có token nội dung tìm kiếm tính thêm hay ghi cache. Chi phí thực tế còn phụ thuộc vào số lần thử lại, sử dụng tác tử phụ, hành vi cache và quy tắc tính phí sandbox áp dụng cho phiên. Theo dõi chi phí trên mỗi tác vụ hoàn tất thành công trên một khối lượng công việc đại diện.
What Are the Limitations of the OpenAI Agents API?
Giới hạn dữ liệu. Agents API hiện chỉ hỗ trợ cư trú dữ liệu tại Hoa Kỳ và không hỗ trợ Zero Data Retention (ZDR). Một sandbox tự lưu trữ không thay đổi khả năng đủ điều kiện ZDR. Trước khi gửi dữ liệu nhạy cảm, hãy kiểm tra liệu điều khoản lưu giữ và cư trú dữ liệu của dịch vụ có đáp ứng yêu cầu của bạn không.
Tương thích API và mô hình. Các giao diện public-beta có thể thay đổi, và tính năng được hỗ trợ có thể khác nhau theo mô hình. Hãy kiểm thử chính xác mô hình, endpoint, cài đặt suy luận và công cụ mà ứng dụng của bạn dùng. Lặp lại kiểm tra tích hợp khi bạn thay đổi mô hình hoặc áp dụng cập nhật API.
Kiểm soát thực thi. Tác vụ nhiều bước có thể tích lũy token, mất thời gian biến thiên và gặp lỗi công cụ. Đặt ngân sách và giới hạn lượt và thời gian chạy, chỉ cấp quyền cần thiết cho tác vụ, và giám sát công việc chạy dài hạn theo cách bất đồng bộ. Lập kế hoạch khôi phục từ các lần gọi công cụ bị gián đoạn và yêu cầu phê duyệt của con người cho các hành động có hậu quả đáng kể.
FAQ
Khách hàng OpenAI Agents API nên thử lại tin nhắn theo sau như thế nào?
Tái sử dụng cùng một khóa gửi khi thử lại cùng một tin nhắn logic, theo mẫu nhập phiên và thử lại. Giữ ID phiên và khóa gửi cùng nhau trong trạng thái ứng dụng. Một hướng dẫn người dùng riêng nên dùng khóa riêng; một phản hồi HTTP bị mất không nên tự động được coi là một hướng dẫn mới.
Một phiên OpenAI Agents API có thể thay đổi mô hình không?
Endpoint cài đặt phiên hỗ trợ cập nhật mô hình, nỗ lực suy luận và tầng dịch vụ. Cập nhật ảnh hưởng đến các lượt sau; một lượt đang hoạt động giữ cài đặt hiện có. Xác nhận cấu hình kết quả được mô hình đã chọn hỗ trợ, và tạo phiên mới khi bạn cần thay đổi cài đặt mà endpoint này không chấp nhận.
OpenAI Agents API hạn chế truy cập mạng của sandbox như thế nào?
Môi trường do OpenAI lưu trữ hỗ trợ truy cập outbound bật, tắt hoặc hạn chế. Chế độ hạn chế dùng danh sách cho phép host rõ ràng, và chuyển hướng hoặc subdomain có thể cần mục riêng. Cấu hình chính sách mạng của sandbox cho các dịch vụ tác vụ cần; truy cập mạng và thông tin xác thực ứng dụng là các điều khiển riêng biệt.
Conclusion
Đánh giá Agents API trên một tác vụ đại diện cần nhiều lần gọi công cụ và ít nhất một lượt theo sau. Đo tỷ lệ hoàn thành, hành vi khôi phục, độ trễ và chi phí trên mỗi tác vụ thành công. Những kết quả này sẽ cho thấy liệu thực thi được quản lý có đáp ứng yêu cầu ứng dụng của bạn hay không.
