Agents API de OpenAI: qué gestiona el harness de Codex
OpenAI aloja el ciclo de Codex para tu aplicación. Explico qué cambia frente al Agents SDK, cómo persisten las sesiones y qué costes siguen a tu cargo.
La Agents API de OpenAI, lanzada en beta pública el 10 de septiembre de 2026, permite incorporar la infraestructura gestionada de Codex a otras aplicaciones. OpenAI ejecuta el ciclo del agente y la aplicación le entrega trabajo y recibe resultados. La ventaja es construir menos infraestructura alrededor del modelo, conservando la responsabilidad sobre herramientas y accesos. [1] [2]
¿En qué se diferencia la Agents API de Responses y del Agents SDK?
La diferencia principal es quién ejecuta el agente. Con la Agents API, OpenAI aloja el harness. Con el Agents SDK, tu código ejecuta un framework que gestiona el ciclo. Al usar directamente la Responses API, tu aplicación asume más responsabilidad sobre lo que sucede entre las respuestas del modelo. La documentación de arquitectura y del SDK de OpenAI distingue estas opciones. [2] [9]
El harness es el software que rodea al modelo y hace avanzar la tarea: aporta contexto, invoca herramientas y determina cuándo hace falta otra llamada al modelo. Una única llamada es solo parte de ese trabajo. El anuncio de OpenAI incluye gestión de sesiones, compactación del contexto y delegación paralela en la oferta gestionada. Compactar consiste en acortar el contexto acumulado para que el agente pueda continuar mientras crece la conversación. [1]
| Responsabilidad | Responses API | Agents SDK | Agents API |
|---|---|---|---|
| Ciclo del agente | Tu aplicación | SDK en tu entorno | Alojado por OpenAI |
| Motivo habitual para elegirlo | Controlar cada paso | Usar un framework de agentes | Usar un harness gestionado |
| Reglas de la aplicación | Las defines tú | Las defines tú | Las defines tú |
Lo entiendo como una decisión de despliegue. Si mantener el ciclo está retrasando tu producto, delegarlo en OpenAI puede ser útil. Si controlar cada transición es lo que hace funcionar tu aplicación, revisa esa concesión antes de migrar. Una API nueva no vuelve obsoleta una aplicación construida con el SDK.
Una discusión en r/artificial, el 10 de septiembre, recogía ambas reacciones: el atractivo de convertir los agentes en infraestructura y las dudas sobre el alcance del sandbox. Es un punto de partida más útil que preguntarse si otro framework está de moda. La pregunta práctica es qué responsabilidades quieres delegar. [8]
¿Una sesión persistente conserva todos los archivos del agente?
Una sesión persistente conserva la conversación y el trabajo guardado del agente, pero el entorno de ejecución tiene su propio ciclo de vida. OpenAI separa la aplicación, el harness alojado y el entorno en su arquitectura. Tratar los tres como un único ordenador permanente sería un error. [2] [3]
El entorno es donde las herramientas ejecutan código y acceden a un espacio de trabajo. OpenAI puede alojarlo o el desarrollador puede proporcionarlo. Un agente también puede funcionar sin él: la opción documentada none no incluye Bash, la herramienta apply-patch ni un sistema de archivos del espacio de trabajo, aunque permite herramientas MCP remotas por HTTP. MCP es el protocolo para conectar al agente con herramientas externas. [2]
La documentación de sesiones indica que se reutilice el identificador de sesión para continuar el trabajo. También distingue los elementos guardados de los eventos en directo: una transmisión desconectada no reproduce después todos los eventos perdidos, así que la aplicación debe recuperar los elementos guardados al reconectar. Es un detalle de implementación con una consecuencia directa para el producto. La interfaz debe recuperar el estado real de la tarea, sin interpretar el silencio como ausencia de actividad. [3]
Para los archivos, definiría la entrega explícitamente: qué debe producir el agente, dónde lo copiará la aplicación y qué resultado significa que la tarea terminó. Ese requisito forma parte del diseño del producto aunque el proveedor gestione la sesión. Una conversación satisfactoria todavía no equivale a un resultado entregado de forma fiable.
¿Los subagentes paralelos tienen permisos independientes?
Los subagentes documentados comparten el sistema de archivos y el entorno del coordinador y heredan el acceso configurado a las herramientas. Yo los trataría como trabajadores dentro del mismo perímetro de seguridad. OpenAI también documenta una restricción concreta de la beta: los subagentes no admiten herramientas de función. [4]
La distinción afecta al diseño de la aplicación. Una herramienta de función aporta funcionalidad personalizada desde tu aplicación; las herramientas MCP remotas son otra vía de integración. Si una tarea depende de una función propia, no asumas que delegarla concede al subagente las mismas capacidades que al coordinador. Comprueba la vía de acceso compatible antes de responsabilizarlo del resultado completo.
Empezaría con tareas independientes y resultados claros, como examinar módulos distintos, y dejaría la integración final al coordinador. Compartir archivos facilita la colaboración, pero también permite que dos agentes modifiquen lo mismo. El paralelismo resulta útil cuando los resultados encajan sin tener que deshacer el trabajo de los demás.
También cambia el cálculo del coste. OpenAI advierte que añadir subagentes puede aumentar el consumo de tokens. Terminar antes puede exigir más trabajo total, así que conviene medir por separado el tiempo transcurrido y el coste. [4]
¿Qué decisiones de seguridad y datos siguen siendo tuyas?
Los permisos del entorno siguen importando porque el código del agente puede acceder a los archivos, las credenciales y los recursos de red disponibles en ese entorno. La guía de seguridad de OpenAI recomienda restringir las conexiones salientes y mantener la clave API de la aplicación fuera del entorno de ejecución. Alojar el ciclo no determina qué sistemas de negocio puede modificar el agente. [5]
Para un asistente de revisión de código, empezaría con acceso al repositorio y un lugar donde entregar los hallazgos. Permitir despliegues o cambios en registros de clientes exigiría otra decisión de producto. El límite importante es la acción que habilita tu aplicación, no que el agente se describa como prudente en su respuesta.
Un servicio con estado puede encajar con un usuario que vuelve o con una tarea continua. También exige que la aplicación defina cuánto tiempo conservar ese estado. Decidiría cuándo guardar y eliminar las sesiones como parte de la función, antes de dejar que se acumulen sin límite.
¿Cuánto cuesta la Agents API?
OpenAI dice que la Agents API no añade una tarifa propia: se paga por los tokens y las herramientas que utilizan los agentes. El presupuesto relevante es, por tanto, el de la tarea completa, incluidas las llamadas repetidas al modelo y el trabajo delegado. Eso no convierte en gratuita la actividad de un agente que sigue trabajando durante horas. [1]
La página de precios separa los cargos por tokens de los cargos por herramientas. Los contenedores de ejecución alojados se cobran según recursos y tiempo, y herramientas como la búsqueda web pueden añadir cargos por llamada. La estimación debe incluir el entorno de ejecución, no solo los tokens de salida. [10]
La documentación de observabilidad añade una limitación a los contadores visibles en la aplicación. El uso por sesión y turno puede estar incompleto o cambiar, y OpenAI indica expresamente que esas cifras no son una factura definitiva. Sirven para entender una ejecución, mientras que el gasto real debe contrastarse con los registros de facturación. [7]
Mi primera evaluación sería una carga pequeña y repetible, con una condición clara de finalización. Registraría si el resultado superó la revisión, qué acciones externas se produjeron y cuánto costó completar la tarea. Después lo compararía con la aplicación existente, incluido el esfuerzo de mantenerla.
La Agents API merece atención cuando operar la infraestructura del agente se convierte en una carga para el producto. La primera pregunta es concreta: ¿qué responsabilidades sobre el ciclo, el estado y la ejecución puede asumir OpenAI sin quitar el control que tu aplicación necesita?