Le 10 septembre, OpenAI a lancé la bêta publique de l'Agents API, ouverte à tous les développeurs. L'entreprise transforme en service géré le framework d'exécution d'agents qui fait déjà tourner Codex et ChatGPT (appelé en interne Codex harness) : tout le cycle d'appels au modèle, d'utilisation des outils et de gestion du contexte s'exécute sur l'infrastructure d'OpenAI, tandis que le développeur décide des capacités accessibles à l'agent et de l'endroit où le code s'exécute.
Côté tarification, OpenAI ne prélève aucun frais de plateforme supplémentaire, le développeur ne paie que le token, les appels d'outils et le temps de conteneur. Le bac à sable géré est facturé au tarif standard des conteneurs, l'usage du modèle étant compté séparément au prix de l'API ; l'annonce ne détaille pas de tarif propre au bac à sable.
Quatre capacités intégrées d'office
Selon OpenAI, cette API embarque déjà plusieurs éléments que les développeurs devaient auparavant coder eux-mêmes :
- Compression automatique du contexte : lorsque la session approche de la limite de contexte, le contenu le plus ancien est compressé automatiquement ;
- Recherche d'outils : les définitions d'outils ne sont chargées qu'au moment de l'usage, ce qui économise des tokens et des coûts ;
- Appels d'outils programmatiques : avec prise en charge des appels parallèles et enchaînés ;
- Multi-agents : l'agent principal peut répartir une tâche complexe entre des sous-agents indépendants.
Trois options s'offrent pour l'environnement d'exécution. La première est un bac à sable hébergé par OpenAI, où l'on peut préplacer des fichiers, installer des dépendances et brancher des skills et des plugins, permettant à l'agent d'exécuter du code, de traiter des fichiers et de produire des livrables. La deuxième consiste à se connecter par WebSocket à sa propre machine. La troisième repose sur le bac à sable d'un partenaire ; la liste compte neuf noms : Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop et Vercel.
Les chiffres avancés par les premiers clients
OpenAI cite les résultats de plusieurs clients précoces. Le score d'évaluation de Ciridae est passé de 0,71 à 0,85, et la latence du flux de sous-agents est tombée au quart de sa valeur précédente ; SafetyKit a réduit ses coûts de 60 % après la migration ; les réponses en échec chez Hypha ont chuté de 86 % ; Nash.ai fait tourner plusieurs milliers d'agents de longue durée dans son réseau logistique mondial.
Tous ces chiffres sont autodéclarés par les clients et publiés par OpenAI, sans vérification indépendante. L'annonce ne précise ni la solution utilisée par chaque entreprise avant la migration, ni la manière dont la référence de comparaison a été fixée ; ces chiffres ne devraient donc pas être comparés directement entre eux.
Trois générations pour l'interface d'agents d'OpenAI
Replacée dans la propre gamme de produits d'OpenAI, cette évolution devient assez claire.
Fin 2023, OpenAI lançait l'Assistants API, qui regroupait fils de conversation, recherche de fichiers et interpréteur de code dans un état géré côté serveur : il suffisait d'appeler l'API, au prix d'une boîte noire plus opaque et d'un débogage plus difficile, si bien que nombre d'équipes, après l'avoir utilisée un temps, sont revenues à leurs propres solutions. En mars 2025, la Responses API a pris le relais avec le SDK Agents open source, rendant au développeur la gestion d'état et la logique d'orchestration, écrites dans son propre code. En octobre de la même année, AgentKit y a ajouté une orchestration visuelle et des outils d'évaluation.
L'Agents API fait un pas en arrière : le cycle tourne de nouveau sur les serveurs d'OpenAI, mais l'environnement d'exécution s'ouvre à des tiers et à des machines propres. Ce que les deux générations précédentes laissaient au développeur à construire lui-même — ordonnancement, compression, bac à sable — devient cette fois la configuration par défaut.
Ce positionnement montre que le framework derrière Codex ne sert plus seulement des scénarios de programmation ; OpenAI met directement à disposition du public ce qu'elle utilisait déjà en interne. Ce que le développeur économise en effort d'orchestration, il le paie par une dépendance plus profonde envers le runtime d'OpenAI : combien de journaux restent visibles en cas d'incident sur le cycle géré, et s'il est possible d'exporter la trace complète, la documentation de la bêta ne le précise pas encore.
OpenAI indique qu'elle itérera rapidement pendant la bêta publique en fonction des retours des développeurs, avant de passer à la version finale. La date de cette version finale et un éventuel changement du mode de tarification n'ont pas été annoncés.
Sources : annonce officielle d'OpenAI, CocoLoop, communauté de développeurs OpenAI, MarkTechPost ; le mode de tarification, la liste des bacs à sable partenaires et les données des premiers clients ont été vérifiés d'après l'annonce d'OpenAI.