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OpenAI Agents API：功能、定價與應用 瞭解什麼是 OpenAI Agents API、它如何運作、功能、定價、程式碼範例、實際應用與替代方案。
Deon Goodwin AI 模型與 API 研究團隊 瞭解什麼是 OpenAI Agents API、它如何運作、功能、定價、程式碼範例、實際應用與替代方案。
先用這個摘要快速掌握答案，再閱讀指南取得背景、範例與實作細節。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)重點摘要
OpenAI Agents API 是一個受管平台，用於構建能夠推理、使用工具、執行程式碼並完成多步驟任務的 AI 代理。它專為需要在多個回合間延續工作、執行工具、從中斷中恢復、且不必自行實作完整代理循環的應用而設計。本指南協助開發者評估其能力、整合選項與成本。
不同於傳統 LLM API，OpenAI Agents API 支援持久工作階段、受管執行環境、多代理協作、事件串流與工件。開發者可以使用原生 OpenAI Agents API 端點進行受管執行，或透過 CometAPI 整合支援的 OpenAI 模型以構建自訂代理工作流程。這是截然不同的整合路徑。
關鍵要點
OpenAI Agents API 管理持久工作階段與多步執行，降低開發者需自行處理的協調工作。
核心能力包含沙箱程式碼執行、工具與 MCP 連線、子代理，以及已儲存的工件。
OpenAI Agents API 的成本由模型 tokens、合格工具與可選的託管運算共同構成；以每個完成任務的成本進行評估。
以客戶回報的收益作為工作負載特定的證據，而非對所有應用皆適用的標準化基準。
原生受管執行與透過 CometAPI 建構的自訂代理屬於不同的整合選擇，基礎設施責任也不同。
什麼是 OpenAI Agents API？
OpenAI Agents API 是一項受管執行服務，適用於使用推理模型與外部工具來執行多步驟任務的應用。它將 Codex 代理執行框架作為服務對外提供。與其手動管理模型呼叫、工具執行、工作階段狀態與任務恢復，開發者可以將大量協調工作委由執行階段處理。
傳統聊天機器人只會生成答案；代理則能規劃步驟、在授權環境中執行程式碼、檢視錯誤、重試並輸出生成的檔案。因此該 API 更適合作業型工作流程，而不僅是聊天。
OpenAI Agents API 工作流程 代理工作流程由四部分組成：代理定義模型、指示與可用工具；環境提供運算與檔案存取；工作階段保留上下文與已儲存的工作；事件與項目揭露進度與結果。這些組件讓你的應用可以提交任務、追蹤其執行並在後續回合延續工作。底層概念請參閱 Agents API 概覽 。
典型流程：建立工作階段；提交目標；讓模型推理並選擇允許的工具；執行這些工具；檢視中間結果；並串流進度與最終工件。工作階段可視需要繼續。
OpenAI Agents API 的主要功能是什麼？ 受管執行框架的能力 涵蓋程式碼執行、上下文管理、工具連線、導控與委派。可用性也取決於設定的環境與工具。
受管執行階段 基於 Codex 的執行框架 減少協調代碼 工作階段持久性 多回合狀態 支援後續工作 上下文管理 受管壓縮 延伸工作流程 託管執行 Linux 沙箱；Python 與 Node.js 真實程式碼執行 自我託管環境 開發者管理的運算資源 基礎設施掌控 多代理執行 可設定的子代理 平行子任務 工具連線 函式與 MCP 整合外部服務 電腦操作 受控的 UI 互動 介面自動化 串流與 Webhook 進度事件 反應快速的應用 工件 已儲存的檔案 可交付報告
持久化工作階段與上下文管理 工作階段在多個回合間保留組態、對話上下文與已儲存的工作。開發者可以向既有工作階段提交新指示；上下文管理有助於支撐延伸任務，同時減少自行撰寫對話壓縮邏輯的需求。
沙箱化程式碼執行 none 無本地執行 遠端工具的工作流程 openai_hosted OpenAI 管理的沙箱 程式、分析與檔案處理 self_hosted 開發者控制的運算資源 自訂基礎設施
託管環境可在隔離的工作區執行 Python、Node.js 與命令列程式。自我託管環境可讓受管代理使用由開發者控制的運算資源；同時，Agents API 持續管理代理執行框架與工作階段狀態。
多代理協作 協調代理可以將獨立任務委派給專門子代理。研究型代理可各自檢視不同來源，而主要代理負責整合證據。平行化可提升吞吐量，但額外的模型呼叫與協調也可能增加成本。API 支援可設定的並行度與子代理設定。
OpenAI Agents API vs Agents SDK vs Responses API vs AgentKit 目的 受管執行 以程式碼為先的協調 推論與工具 代理開發元件 代理循環 受管 由應用/SDK 負責 由開發者管理 視元件而定 基礎設施 託管或外部 開發者控制 應用加上受管工具 依元件而異 多代理 內建協調 交接 自訂 依元件而定 最適用於 需具耐久性的自動任務 客製化代理 細粒度控制 嵌入式代理工具
Agents API 提供受管執行；Agents SDK 適合自有協調堆疊的應用；Responses API 適用於推論與較輕量的工具工作流程；AgentKit 提供互補的開發元件，而非另一個等價的託管代理執行階段。
如何開始使用 OpenAI Agents API
步驟 1：設定 API 存取 使用具備代理與推論權限的 OpenAI Platform 專案金鑰，符合快速入門先決條件 。curl 範例假設使用已安裝 curl 的 Bash 相容 shell；PowerShell 範例僅設定環境變數。請勿將金鑰納入版本控制。
Bash 程式碼範例：在 Bash 相容的終端機中執行以下命令。
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
PowerShell 程式碼範例：在目前的 PowerShell 行程中設定 API 金鑰。
$env:OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
步驟 2：建立你的第一個代理 Bash 程式碼範例：在 Bash 相容的終端機中執行以下命令。
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
}'
工作階段會啟動第一個回合，並在代理執行工具與準備回應時串流狀態事件。
步驟 3：啟用多代理執行 Bash 程式碼範例：在 Bash 相容的終端機中執行以下命令。
curl --no-buffer --fail-with-body \
https://api.openai.com/v1/agents/sessions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"agent": {
"model": "gpt-6-astra",
"instructions": "Delegate independent analyses and reconcile the results.",
"multi_agent": {"enabled": true, "max_concurrent_subagents": 2}
},
"environment": {"type": "none"},
"input": "Compare two release changes: date filtering in search and export URL behavior.",
"stream": true
}'
步驟 4：延續現有的工作階段 Bash 程式碼範例：在 Bash 相容的終端機中執行以下命令。
curl --fail-with-body \
"https://api.openai.com/v1/agents/sessions/$SESSION_ID/events" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"events":[{"type":"agent.session.input.message","input":[{"role":"user","content":[{"type":"input_text","text":"Summarize the findings in an executive report."}]}]}]}'
請儲存工作階段識別碼、套用重試防護，並區分用於引導進行中工作的訊息與新的指示。
步驟 5：檢視結果並清理 Bash 程式碼範例：在 Bash 相容的終端機中執行以下命令。
curl --fail-with-body \
"https://api.openai.com/v1/agents/sessions/$SESSION_ID/items?order=asc&limit=100" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: agents=v1"
curl --fail-with-body -X DELETE \
"https://api.openai.com/v1/agents/sessions/$SESSION_ID" \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "OpenAI-Beta: agents=v1"
在移除受管資源前先取回工件。中斷串流連線不一定會取消進行中的工作。
工作階段組態參數 推理強度會影響延遲、token 消耗與規劃深度。請依據所選模型與介面支援的等級進行選擇，並參考官方 GPT-6 指南 ；模型層級設定不應被假設在每個端點上皆以相同方式生效。
CometAPI 可為自訂代理應用程式提供模型推論。你的應用需對代理循環、工具執行、工作階段狀態、恢復，以及在支援模型之間的路由負責。這讓你掌控協調流程，但也意味著基礎設施由你運營。
當你希望由 OpenAI 管理代理執行與工作階段狀態時，選擇原生 Agents API 整合。當你希望圍繞支援的模型 API 構建並運營自有協調時，選擇基於 CometAPI 的應用。透過 CometAPI 存取模型本身並不意味著支援原生 Agents API 的工作階段端點；請確認你要使用的介面。成本也不同：原生使用由 OpenAI 計費，而自訂應用則結合 CometAPI 費用與你的基礎設施成本。
Bash 程式碼範例：在 Bash 相容的終端機中執行以下命令。
pip install --upgrade openai
export COMETAPI_KEY="your-cometapi-key"
Python 程式碼範例：送出模型推論請求並列印回應。
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)
步驟 2：新增工具執行層 自訂控制器可以提示模型、檢視工具呼叫請求、授權並執行動作、回傳結果，並重複以上步驟直到完成或達到預先定義的限制。請設定回合數、工具呼叫、執行時間與花費的限制；對具破壞性的操作要求獨立確認。
OpenAI Agents API 的最佳應用場景是什麼？
軟體工程：分析問題、產生程式碼變更、執行測試並準備審查，合併或部署前需經核准。
數據分析與報告：處理上傳的資料集、執行 Python 計算、產生圖表，並將結果整理成支援決策的報告。
IT 事故回應：檢視警示、關聯日誌、參考 Runbook，並提出修復建議；對高風險操作需有人為授權。
客服自動化：擷取相關紀錄、摘要工單、撰寫回覆草稿，並透過允許的 CRM 存取將未解決案例路由轉派。
研究與文件處理：比較文件、查核主張、擷取事實，並撰寫含佐證引用的結論。
評估你的工作流程 從具代表性的自家任務開始，並定義成功完成的標準。使用相同輸入與驗收標準，將代理與既有流程進行比較。納入後續請求與工具失敗，使評估同時測試恢復行為而非僅走理想路徑。
任務完成率 成功達成的目標 端到端實用性 工具成功率 正確的整合 失敗偵測 恢復率 失敗後仍完成 耐久性 完成時間 經過時間 延遲 每個完成任務的成本 費用 / 成功任務 效率 人工作業介入 手動操作 自主性 安全合規 政策遵循 風險控管
請綜合閱讀這些量測結果。即使完成更多任務，若需要頻繁手動修正或超出你的時間與成本限制，仍可能不適合。使用結果來決定哪些部分可自動化、哪些保留人工審核，以及在擴大使用前需先處理哪些失敗情況。
OpenAI Agents API 的費用是多少？ 不收取額外的受管執行框架平台費。總成本由模型 tokens、合格工具呼叫與可選的託管運算構成。以下模型價格為短上下文提示（最多 272K 輸入 tokens）的標準處理每百萬 tokens 的美元價格，查於 2026 年 10 月 21 日。較長提示、其他處理層級、快取寫入與區域處理可能改變適用費率。
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
託管容器 — 小型 1 GB 記憶體；20 分鐘期間 每期間 $0.03 託管容器 — 中型 4 GB 記憶體；20 分鐘期間 每期間 $0.12 託管容器 — 大型 16 GB 記憶體；20 分鐘期間 每期間 $0.48 網頁搜尋 每 1,000 次呼叫；內容 tokens 另計 每 1,000 次 $10，另加內容 tokens 檔案搜尋儲存 超出免費額度後，按 GB/天計費 每 GB/天 $0.10
範例：估算任務成本 輸入 tokens 50,000 × $10 / 1M $0.50 輸出 tokens 10,000 × $50 / 1M $0.50 網頁搜尋 2 × $0.01 $0.02 小型容器 一個 20 分鐘期間 $0.03 總計 不含偶發費用 $1.05
此 $1.05 的示意總額假設如上所示的 token 量、兩次搜尋、一個小型容器的 20 分鐘期間，且無額外可計費的搜尋內容 tokens 或快取寫入。實際成本也取決於重試、子代理使用、快取行為，以及適用於工作階段的沙箱計費規則。請在具代表性的工作負載中追蹤每個成功完成任務的成本。
OpenAI Agents API 有哪些限制？ 資料限制。 Agents API 目前僅支援位於美國的資料駐留，且不支援 Zero Data Retention（ZDR，零資料保留）。自我託管的沙箱不會改變其 ZDR 資格。在傳送敏感資料前，請確認服務的保留與駐留條款符合你的需求。
API 與模型相容性。 公開 Beta 介面可能變更，且支援功能會依模型而異。請測試你的應用實際使用的模型、端點、推理設定與工具。當你更換模型或採用 API 更新時，請重複進行整合檢查。
執行控制。 多步任務可能累積 tokens、耗時不一，並遭遇工具失敗。請設定回合與執行時間/費用的預算與限制，只授予任務所需的權限，並以非同步方式監控長時間運行的工作。規劃如何從中斷的工具呼叫中恢復，並對具有重大影響的操作要求人工核准。
常見問題
OpenAI Agents API 用戶端應如何重試後續訊息？ 重試相同邏輯訊息時請重用相同的提交鍵，遵循工作階段輸入與重試模式 。在應用狀態中同時保存工作階段 ID 與提交鍵。新的使用者指示應使用自己的鍵；遺失的 HTTP 回應不應自動視為新指示。
OpenAI Agents API 的工作階段可以更換模型嗎？ 工作階段設定端點 支援更新模型、推理強度與服務等級。更新會影響後續回合；進行中的回合會保留其既有設定。請確認結果組態受所選模型支援；若需更改該端點不接受的設定，請建立新工作階段。
OpenAI Agents API 如何限制沙箱的網路存取？ OpenAI 託管環境支援啟用、停用或受限的輸出連線。受限模式使用明確的主機允許清單，重新導向或子網域可能需要各自的條目。請為任務所需服務設定沙箱網路原則 ；網路存取與應用程式憑證是分開的控管。
結論 請以需要多次工具呼叫且至少包含一次後續回合的代表性任務評估 Agents API。衡量完成率、恢復行為、延遲，以及每個成功任務的成本。這些結果將顯示受管執行是否符合你的應用需求。
