OpenAI Agents API 上线：Codex 底座开放，开发者还要写什么？

OpenAI 于 2026 年 9 月 10 日推出 Agents API 公开测试版，把 Codex 的托管运行底座开放给开发者，并提供多种代码执行环境。 对正在做 Agent 的团队来说，一个选择变得更具体了：让智能体持续工作的那套系统，到底要自己维护多少？官方公告确认公测面向所有开发者开放，同时发布 OpenAI 托管沙箱及合作方接入方案。

变化在于交给平台的工作变多了。调用模型，通常是请求下一次响应；使用 Agents API，应用把任务交给一个可以持续使用的会话，模型调用前后的运行过程由 OpenAI 管理。本文依据发布公告与官方文档分析，核查日期为 9 月 11 日，不包含生产环境性能实测。

开放的是让模型持续干活的那套系统

Harness 可以理解为 Agent 的运行底座：安排工具调用，把结果送回模型，管理上下文，再把适合拆开的任务分给子智能体。Agents API 总览明确，会话、编排、上下文压缩和恢复由 OpenAI 管理；开发者提供工具等能力，并选择代码在哪里执行。

这次发布还包括自动上下文压缩、工具搜索、程序化工具调用和并行子智能体。它们对应的都是常见工程问题：调查时间长了，上下文装不下；工具数量多了，定义本身就占空间；几个独立检查可以同时做，却缺少编排。这些能力提供了新的实现方式，但不能直接证明每个应用都会更快、更便宜。

多 Agent 文档里有一个很实用的细节：子智能体各有上下文，却共享执行环境的文件系统。思考过程分开，不代表文件彼此隔离。两个 Agent 同时改一个文件，仍要协调。

沙箱可以换，运行底座仍在 OpenAI

架构文档把整个系统拆成三部分：

沙箱并非必选项。只使用远端工具、不需要工作目录的 Agent，可以不配独立执行环境。需要运行代码时，可以选择 OpenAI 托管环境，也可以接入自备环境。换一家沙箱供应商，改变的是命令在哪里执行，不是把 Agents API 的 harness 一起搬到那家云上。

官方合作方目录列出九家：Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle Cloud Infrastructure、Runloop 和 Vercel。具体部署方式和成本仍需逐家判断，不能把九种集成理解为完全相同的安全、硬件与计费配置。

一次调用能开始任务，业务集成仍要自己做

快速入门使用 client.beta.agents.sessions.create(...) 配置 Agent、提交输入并流式接收进度。直接发送 HTTP 请求时，需要 OpenAI-Beta: agents=v1 请求头；项目 Key 还需要会话操作和模型推理权限。

吸引开发者的地方，是可以继续使用同一个会话，不必围绕每次模型响应重建任务循环。但创建请求成功，不等于工作环境已经就绪。托管沙箱文档区分了环境准备阶段与已连接状态；初始化失败，任务可能根本无法开始。

例如做一个文档审查应用：Agent 阅读材料、调用工具核对证据，再生成报告。报告怎样才算合格、用户怎么看到进度、哪些操作必须经过批准，仍然要由产品和工程团队定义。API 提供运行能力，这些业务判断并不会自动出现。

没有平台附加费，不代表 Agent 免费运行

公告说使用 Agents API 不收额外费用。实际账单仍包括模型用量、适用工具和托管容器，只概括成“token 加容器”会漏掉工具收费。

当前价格页列出的容器费率，单位为每个容器、每个 20 分钟会话：

页面同时注明，符合条件的容器会话按分钟计费，每个会话最低计 5 分钟。因此应按实际适用的计费方式核算，不能把上表当成所有情形统一的最低扣费。模型和工具费用另计，第三方算力按对应供应商的规则收费。

做预算时，应把一个任务的账算完整：主 Agent 和子 Agent 的 token、工具调用、重试，以及环境运行时间。并行任务结束得更快，也可能消耗更多总资源。有没有省钱，应比较每个合格结果的成本，不能只看接口没有附加费。

“托管恢复”也有边界

自备沙箱生命周期文档写得很具体：执行中断连可能导致工具失败，重连不会自动重新运行被杀掉的命令；复用环境 ID，也不会恢复替换机器上的文件；删除会话，并不会关闭外部算力。

这就把“托管”的范围说清楚了。OpenAI 接手会话运行逻辑，应用仍要负责自备环境的生命周期和文件持久化。安全文档也明确了开发者需要处理的凭据和访问边界：放进执行环境的凭据，Agent 生成的代码就可能读到。

业务权限、可靠的工具处理逻辑、有效的评估，以及出错时谁来接手，仍是应用工程的重要部分。

开源代码打底，托管运行成为产品

Codex 仓库许可证是 Apache 2.0。它的开源历史也早于 2026 年：OpenAI 在 2025 年 4 月 16 日的公告中，就已宣布 Codex CLI 开源。这能证明更早已有公开代码基础，不能反过来推断今天托管服务的所有功能当时都已存在。本次发布材料不足以支持“2026 年 8 月才首次开源”这条时间线。

我们的判断是，OpenAI 正在争取承接更多应用运行工作。 公开代码方便开发者理解 harness 的设计；托管服务则让团队可以选择不自己维护它。模型升级时，服务使用工具和管理上下文的方式也能随之演进。

潜在的切换成本因此不仅来自模型接口，还可能来自运行行为、会话接口和已经接好的运维流程。不过，这不等于行业通用控制平面已经形成，也不等于独立 harness 失去价值。需要不同模型供应商、或希望深入控制执行策略的团队，仍有理由自己掌握更多环节。

如果想比较由自己运行的工具，可以接着看编程 Agent 与 harness 对比。尝试这次的新服务，则从官方快速入门开始，用一个边界明确的工作流评估。某个网关兼容 OpenAI 模型接口，并不能单独证明它支持另一套 Agents API 会话服务。