Agents API: OpenAI öffnet die Codex-Infrastruktur

OpenAI hat am 10.09.2026 die Agents API als Public Beta für alle Entwickler geöffnet. Der Dienst verpackt denselben Unterbau, auf dem Codex und ChatGPT laufen, in wenige API-Aufrufe. Er übernimmt Kontextverwaltung, Werkzeugsteuerung und die Übergabe von Teilaufgaben an Subagenten. Eine eigene Plattformgebühr fällt nach beiden ausgewerteten Quellen nicht an.

Vier Bausteine statt eigener Agentenschleife

MarkTechPost beschreibt vier Kernbegriffe: Agent, Environment, Session sowie Events und Items. Eine Session wird angelegt, lässt sich im Verlauf verfolgen, fortsetzen und im laufenden Betrieb nachsteuern. Damit entfällt der Teil, den Teams bisher selbst gebaut haben: die Schleife, die Modellantworten, Werkzeugaufrufe und Zwischenstände zusammenhält.

Kontext, Werkzeuge, Subagenten

Nähert sich eine Session der Token-Grenze, verdichtet der Dienst den Kontext automatisch. Eine Werkzeugsuche soll den Token-Verbrauch senken, ohne den Modell-Cache zu entwerten. Werkzeugaufrufe lassen sich programmatisch parallel absetzen, und die Zahl gleichzeitig laufender Subagenten ist konfigurierbar - im dokumentierten Beispiel sind es höchstens drei. Als Werkzeugtypen nennen die Quellen MCP-Server, eigene Funktionen und eingebaute Werkzeuge wie die Websuche.

Wo die Sandbox läuft

Den Ausführungsort können Entwickler wählen. Neben der von OpenAI gehosteten Variante gibt es Selbst-Hosting über den Codex-exec-Server per WebSocket, den Verzicht auf eine Sandbox und neun Partnerumgebungen: Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop und Vercel. The Decoder hebt davon Cloudflare, Vercel und Oracle hervor.

Preis und harte Grenzen

Abgerechnet wird nach MarkTechPost über Token, Werkzeuge und Container-Laufzeit; eine zusätzliche Gebühr für die Orchestrierung gibt es nicht. The Decoder formuliert knapper und nennt allein den Token-Verbrauch. Zwei Einschränkungen stehen ausdrücklich im Text: Die Datenhaltung ist auf die USA beschränkt, und Zero Data Retention wird nicht unterstützt. Für regulierte Arbeitslasten in Europa ist das der entscheidende Satz.

Zahlen vom Anbieter, nicht aus dem Test

MarkTechPost gibt Kundenwerte wieder, die von den beteiligten Unternehmen stammen: Ciridae meldet eine Verbesserung von 0,71 auf 0,85 in der eigenen Auswertung und eine viermal niedrigere Latenz, SafetyKit 60 % geringere Kosten je Fall, Hypha 86 % weniger fehlgeschlagene Antworten. Nash.ai spricht davon, weltweit Tausende langlaufender Agenten zu betreiben. Unabhängig geprüft ist keine dieser Angaben.

Was die Quellen nicht belegen

Bei der Laufzeit gehen die beiden Texte auseinander: The Decoder schreibt von Läufen über Stunden, MarkTechPost von einem Dienst, der auf verlässlichen mehrtägigen Betrieb ausgelegt ist. Eine harte Obergrenze nennt keine der beiden Quellen. Ebenso fehlen Angaben zu Verfügbarkeitszusagen, zum Ende der Beta-Phase und dazu, wann die Datenhaltung über die USA hinaus reicht.