OpenAI lanza Agents API: los agentes de Codex podrán trabajar durante días desde una sola API

OpenAI ha presentado Agents API, una nueva API que permite a los desarrolladores crear y ejecutar agentes de larga duración utilizando la misma infraestructura y el mismo sistema de orquestación que sustentan Codex. El servicio se encuentra desde el 10 de septiembre de 2026 en beta pública para todos los desarrolladores y está diseñado para mantener agentes trabajando durante horas o incluso días sin que cada aplicación tenga que construir desde cero toda la infraestructura necesaria para coordinarlos.

La novedad separa dos partes que tradicionalmente debían gestionarse conjuntamente: la lógica que dirige al agente y el entorno informático donde ejecuta sus acciones. OpenAI se ocupa del denominado agent harness, mientras que el desarrollador sigue decidiendo qué tarea debe realizar el agente, qué modelo utiliza, qué herramientas tiene disponibles y dónde ejecuta código o trabaja con archivos.

Qué es Agents API

Agents API proporciona una interfaz para crear agentes capaces de realizar trabajos complejos y prolongados a partir de una llamada a la API. Al iniciar una sesión, el desarrollador puede definir la tarea, el modelo, las herramientas y el entorno que tendrá disponible el agente.

OpenAI gestiona la infraestructura necesaria para mantener activa esa sesión y coordinar el trabajo del modelo. Esto incluye la orquestación del ciclo del agente, la gestión del contexto durante tareas largas y la coordinación de herramientas y subagentes.

La idea es que una aplicación no tenga que implementar su propio sistema para realizar repetidamente llamadas al modelo, decidir cuándo ejecutar herramientas, conservar el contexto de una tarea extensa o coordinar varios agentes que trabajan en paralelo.

Agents API utiliza la infraestructura que está detrás de Codex

La relación con Codex es directa. OpenAI explica que Agents API ofrece a los desarrolladores el mismo Codex harness y parte de la infraestructura que utiliza su propio agente, pero accesibles desde una API para integrarlos en productos y servicios externos.

El harness se basa además en el proyecto abierto de Codex. OpenAI mantiene y opera esta capa para quienes utilizan Agents API, mientras los desarrolladores pueden consultar el código público que contiene parte de la lógica encargada de coordinar modelos, herramientas y contexto.

Esto no significa que Agents API sea simplemente una API para enviar tareas a la aplicación Codex. Los desarrolladores construyen sus propios agentes y determinan sus capacidades, pero aprovechan la capa de ejecución y orquestación que OpenAI ha desarrollado para sus agentes.

OpenAI gestiona el contexto y las sesiones de larga duración

Una de las principales diferencias frente a una llamada convencional a un modelo es la duración de las tareas. Agents API está preparada para mantener sesiones que pueden extenderse durante múltiples ventanas de contexto y continuar trabajando durante periodos prolongados.

OpenAI se ocupa de conservar la información relevante a medida que crece la sesión. Cuando el contexto se aproxima a su límite, la infraestructura puede compactar información anterior para que el agente continúe trabajando sin que el desarrollador tenga que implementar manualmente su propio mecanismo de reducción del contexto.

La API también admite el uso de múltiples agentes. Un agente principal puede dividir una tarea compleja en trabajos independientes y delegarlos a subagentes que operan en paralelo, manteniendo cada uno su propio contexto antes de devolver los resultados al agente encargado de coordinarlos.

El desarrollador sigue controlando modelos, herramientas y ejecución

OpenAI administra el harness, pero no determina por completo cómo funciona cada agente. Al crear una sesión, el desarrollador puede especificar el modelo utilizado, proporcionar las instrucciones de la tarea y decidir las herramientas que estarán disponibles.

Agents API admite funciones personalizadas, servidores MCP y herramientas integradas de OpenAI. También permite controlar si se habilita el funcionamiento multiagente y cuántos subagentes pueden ejecutarse simultáneamente.

El entorno de computación se mantiene igualmente separado del harness. El desarrollador puede elegir entre ejecutar el trabajo en un sandbox gestionado por OpenAI, utilizar su propia infraestructura o recurrir a proveedores de entornos compatibles.

Los agentes pueden ejecutar código en un sandbox de OpenAI

Junto con Agents API, OpenAI ofrece sus propios sandboxes administrados. Estos entornos proporcionan al agente un espacio aislado donde puede ejecutar código, trabajar con archivos y generar resultados durante la tarea.

El entorno puede configurarse con archivos, paquetes, skills y plugins necesarios para el trabajo. OpenAI se ocupa de aprovisionar y gestionar el sandbox, una opción dirigida a desarrolladores que no quieren mantener por su cuenta la infraestructura de ejecución.

Para proyectos con requisitos diferentes, el desarrollador también puede mantener la ejecución en su propia infraestructura. OpenAI ha anunciado además integraciones con proveedores externos que ofrecen distintas configuraciones de CPU, GPU, memoria, almacenamiento y despliegue.

Agents API está en beta pública

Agents API se encuentra actualmente en beta pública y OpenAI indica que está disponible para todos los desarrolladores. La compañía prevé modificar y ampliar el servicio durante esta etapa antes de alcanzar la disponibilidad general.

Esto significa que la API ya puede utilizarse para desarrollar y probar aplicaciones, pero todavía debe considerarse un producto en evolución. OpenAI puede introducir cambios a medida que recoge comentarios y avanza hacia una versión estable.

No existe una tarifa adicional específica por usar Agents API

OpenAI no cobra una cuota adicional simplemente por utilizar Agents API. La compañía indica que no existe una tarifa específica añadida por la capa de Agents API.

Eso no significa que ejecutar un agente sea gratuito. El coste depende de los recursos que utilice cada sesión, incluidos los tokens consumidos por los modelos y las herramientas de pago empleadas durante el trabajo. Los entornos de ejecución y servicios externos utilizados por una aplicación también pueden generar sus propios costes.

La diferencia es que OpenAI no añade un cargo separado por proporcionar la capa de orquestación de Agents API. De esta forma, el coste final de un agente depende fundamentalmente del modelo elegido, de cuánto tiempo y contexto necesite, de las herramientas que utilice y del entorno donde ejecute sus tareas.

Una API para agentes que ya no terminan en una sola respuesta

Agents API refleja el cambio de los modelos orientados a responder una petición hacia sistemas capaces de asumir trabajos prolongados. En lugar de limitarse a generar una respuesta y finalizar, un agente puede investigar, utilizar herramientas, ejecutar código, guardar resultados intermedios, delegar partes del trabajo y continuar hasta completar un objetivo más amplio.

Para los desarrolladores, la principal novedad es que esa infraestructura ya no tiene que construirse completamente dentro de cada aplicación. OpenAI mantiene la capa de orquestación utilizada por Codex, mientras cada desarrollador conserva el control sobre las capacidades, herramientas, datos y entorno que forman su propio agente.