Что произошло

OpenAI запустила Agents API в публичную бету — новый программный интерфейс, который открывает разработчикам прямой доступ к тому же харнессу (управляющей обёртке), что стоит за Codex. Компания накопила опыт масштабирования Codex и ChatGPT for Work до миллионов пользователей и теперь знает, что нужно для надёжной работы долгосрочных агентов: мощный харнесс для управления контекстом, эффективное использование инструментов и координация субагентов.

ℹ Публичная бета
Agents API доступен всем разработчикам прямо сейчас. Во время бета-периода OpenAI будет быстро итерировать на основе обратной связи — перед выходом в general availability.

Четыре ключевых концепции

Официальная документация организует API вокруг четырёх понятий: Agent (модель, инструкции, инструменты и MCP-серверы), Environment (опциональная «песочница» с доступом к файлам и командной строке), Session (долгоживущий экземпляр агента, который работает с задачами) и Events/Items (входные данные и производимые агентом результаты).


graph TD
    A[Agent\nМодель + инструкции + инструменты] --> B[Session\nДолгоживущая сессия]
    B --> C{Environment}
    C --> D[OpenAI Sandbox]
    C --> E[Своя инфраструктура]
    C --> F[Партнёрские провайдеры]
    B --> G[Events / Items\nВходы и выходы агента]
    B --> H[Subagents\nПараллельные задачи]

Что умеет Agents API

Управление контекстом без боли

API автоматически сжимает более ранний контекст по мере того, как сессия приближается к своему лимиту — разработчикам не нужно писать логику компрессии самостоятельно. OpenAI полностью берёт на себя управление сессиями, оркестровку, сжатие контекста и восстановление после сбоев.

Инструменты и MCP

Agents API поддерживает MCP (Model Context Protocol), пользовательские функции и встроенные инструменты — например, веб-поиск. Агенты могут работать в песочнице: выполнять код, редактировать файлы, подключаться к MCP-серверам и создавать артефакты.

Субагенты и параллелизм

Благодаря поддержке мультиагентности Agents API умеет разбивать сложные задачи на независимые части и делегировать их субагентам, работающим параллельно. Каждый субагент поддерживает собственный контекст, что помогает ему оставаться сосредоточенным на своей задаче, пока главный агент координирует работу и объединяет результаты.

💡 Результат из практики
Один из ранних пользователей сообщил о четырёхкратном снижении задержки после перехода на новый API.

Эффективный вызов инструментов

Поиск инструментов загружает их определения только тогда, когда они нужны — это сокращает потребление токенов и стоимость запросов, сохраняя при этом кэш модели. Программный вызов инструментов позволяет агентам запускать вызовы параллельно и выстраивать цепочки операций: в контекст возвращаются только релевантные данные.

Как запустить агента: пример кода

Создать сессию агента можно одним вызовом API:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const session = await client.beta.agents.sessions.create({
  agent: {
    model: "gpt-4o",
    instructions:
      "Используй веб-поиск и MCP-документацию для точных ответов. " +
      "При необходимости делегируй независимые задачи субагентам.",
    tools: [
      { type: "web_search" },
      { type: "mcp", server_label: "openai-docs" }
    ]
  }
});

console.log("Session ID:", session.id);
📝 Сценарии применения
Документация описывает несколько готовых сценариев: агент реагирования на инциденты (расследует алёрты и запрашивает подтверждение на восстановление), Slack-бот с корпоративными инструментами, дата-аналитик с read-only SQL, исследователь GitHub-ишью и ревьюер документов с политикой проверки.

Где запускать: выбор окружения

Разработчик сам выбирает вычислительное окружение для агента: в управляемой OpenAI песочнице, на собственной инфраструктуре или у одного из партнёров-провайдеров.

Из коробки поддерживается семь провайдеров: Blaxel, Cloudflare, Daytona, E2B, Modal, Runloop и Vercel — а также кастомные провайдеры через стандартный интерфейс.

Тарификация

Использование модели оплачивается по стандартным тарифам выбранной модели. Инструменты OpenAI — по стандартным ставкам, а размещённые OpenAI песочницы — по стандартным ценам на контейнеры.

КомпонентСтоимость
Токены модели (напр. gpt-4o)$2.50 / $10.00 за 1M input/output
Инструменты OpenAIПо стандартным ставкам
OpenAI Sandbox (контейнер)Поминутно, мин. 5 минут
Собственная инфраструктураБез доплаты
⚠ Важно
С 2 июня 2026 года контейнерные сессии тарифицируются поминутно с минимумом 5 минут, вместо списания за полную 20-минутную сессию. Это снижает фактические расходы для коротких задач.

Контекст: от Codex до Agents API

Agents API даёт разработчикам тот же харнесс и инфраструктуру, что стоит за Codex — через простой и гибкий API.

К марту 2026 года Codex набрал более 2 миллионов активных пользователей в неделю, и OpenAI позиционирует его как платформу для корпоративных агентов, способных решать задачи далеко за пределами разработки ПО. Agents API — это следующий шаг: вынести накопленные наработки наружу и дать сторонним разработчикам те же возможности.

Новые возможности харнесса и песочницы запускаются сначала для Python, поддержка TypeScript запланирована на следующий релиз. В дальнейшем OpenAI планирует расширять экосистему агентов: добавлять провайдеров песочниц, новые интеграции и способы встраивания SDK в уже используемые системы.