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OpenAI Agents API：Codex 走向无服务器，但数据仍留在美国

OpenAI 开启代理闸门

OpenAI 悄然开启了其 Agents API 的开关，这项新服务让开发者能够使用与其内部编码代理相同的 Codex 框架。这一举措在公司开发者文档中被发现，将曾经是客户端工具转变为完全托管的服务器端平台。

其核心，该 API 看似简单。只有一个端点——POST /v1/agents/sessions——和一个必需的标头（OpenAI-Beta: agents=v1）。但别被这种极简主义所迷惑。在底层，OpenAI 正在处理会话管理、编排、上下文压缩和恢复。您的应用提供工具并决定代码运行的位置。

四个构建块，一个托管服务

文档将一切归结为四个概念：

  • Agent：模型、指令、工具和 MCP 服务器。
  • Environment：可选的沙箱或计算机，代理在其中读取、写入和执行命令。
  • Session：一个持久的代理实例，处理任务并响应输入。
  • Events and items：会话期间流动的输入和输出。

工作流程很直接：创建一个会话，分配一个任务，流式传输或 webhook 结果，然后根据需要继续或干预。OpenAI 的托管框架负责繁重的工作——在沙箱中运行代码、应用技能、通过 MCP 连接外部数据、压缩上下文，甚至将子任务委托给子代理。

多代理支持通过 agent.multi_agent 启用，并带有 max_concurrent_subagents 设置。工具分为三种类型：programmatic_tool_calling、mcp（HTTP 传输）和 web_search。环境可以是 self_hosted 或 OpenAI 管理的沙箱。

细则：仅限美国数据，无 ZDR

定价遵循模型：您为模型使用付费，OpenAI 工具的标准费率，以及托管沙箱的容器费率。但有两个数据限制引人注目。数据驻留目前仅限于美国，并且该 API 不支持零数据保留（ZDR）——即使您选择自托管沙箱，它也不会符合 ZDR 标准。

SDK 覆盖 Python、TS/JS、Go、Java 和 Ruby，全部统一在 client.beta.agents.sessions.create(...) 下。

社区分歧：便利与锁定

开发者的反应不一。一些人质疑将会话管理交给 OpenAI 是否明智，而另一些人则指出定价模糊。一位用户测试了沙箱网络访问，发现了三种模式：启用、禁用和限制。在限制模式下，外部域返回“Domain forbidden”。他还想知道计费方式——每个会话都会生成一个新环境吗？环境是否至少计费一小时？能否提前关闭以节省成本？

在更大的问题上——为什么使用这个 API 而不是自己运行 SDK——社区意见分歧。批评者认为这“更像是加强供应商锁定”。支持者则务实：“为了避免自己维护沙箱虚拟机的麻烦。”

从架构上讲，Agents API 本质上是将 Codex 客户端的框架服务器化，使能够读写文件和拆分任务的长时代理成为任何后端的头等 API 公民。权衡？您将会话状态和执行环境交给了 OpenAI。

关键点

  • OpenAI 推出 Agents API，通过单一端点管理代理会话。
  • 处理编排、上下文压缩和恢复；支持沙箱和 MCP 工具。
  • 仅限美国数据驻留和不支持 ZDR，即使使用自托管沙箱。
  • 定价：模型使用 + 标准工具费率 + 托管沙箱的容器费率。
  • 社区担忧：供应商锁定、计费不透明和网络限制。