Agents API (OpenAI)

OpenAI가 2026년 9월 10일 공개한 Codex 관리형 런타임의 API — “내 컴퓨터 대신 OpenAI 클라우드에서 Codex 에이전트를 돌림”을 가능하게 하는 인프라

개요

Agents API는 OpenAI가 Codex(클라우드 코딩 에이전트)와 ChatGPT for Work를 운영하며 쌓은 노하우를 담아, 동일한 하네스(harness)와 인프라를 개발자 API로 공개한 관리형 에이전트 런타임 서비스다. 단순한 모델 엔드포인트나 SDK가 아니라, 에이전트의 수명주기 전체를 OpenAI가 운영하는 Agent Runtime as a Service에 가깝다.

즉, 개발자가 직접 에이전트 제어 루프를 구축하지 않아도 OpenAI가 세션 지속성, 오케스트레이션, 자동 컨텍스트 압축, 복구를 담당하고, 개발자는 에이전트가 무엇을 할 수 있는지(도구)와 어디에서 실행되는지(샌드박스 환경)만 책임진다.

이 출시의 핵심 의의는 “Codex의 실행 엔진을 API로 뽑아서 모든 개발자가 쓸 수 있게 했다” 는 점이다.

배경

OpenAI는 Codex를 CLI·웹·IDE 확장·데스크톱 등 여러 표면에서 동일한 하네스로 구동해 왔다.^[raw/articles/2026-09-13-aiidelist-agents-api-deep-dive.md] 이 하네스에는 핵심 에이전트 루프, 스레드 지속성, 도구 실행, 구성, 인증, MCP 통합, 스킬 등이 포함된다. 2026년 8월 19일에는 이 하네스를 openai/codex GitHub 저장소(Apache 2.0)로 오픈소스화했다.

Agents API는 이 하네스의 관리형(control plane) 버전을 상품화한 것이다. 에이전트가 실제로 코드를 실행하는 환경(샌드박스)은 OpenAI 호스팅, 셀프 호스팅, 파트너사 중 선택할 수 있지만, 세션 상태(session state)는 Agents API 측에서 유지된다.

공개 베타 시점(2026-09-10) 기준으로 GA 일정, SLA, 세션 최대 수명, 미국 외 데이터 거주지, ZDR 지원 시기는 공개되지 않았다.

핵심 개념 (4가지 리소스)

OpenAI 공식 문서는 Agents API를 4가지 개념으로 조직한다.

개념	역할
Agent	모델, 지침(instructions), 도구, MCP 서버로 구성된 구성(configuration)
Environment	에이전트가 파일에 접근하고 스킬을 로드하고 명령을 실행하는 선택적 샌드박스
Session	여러 턴에 걸쳐 작업을 수행하고 입력에 응답하는 내구성 있는(durable) 에이전트 인스턴스
Events and items	에이전트로 전송되는 입력과 에이전트가 생성하는 출력

세션 수명주기 (4단계)

세션 생성 + 작업 부여
스트리밍 또는 웹훅으로 진행 상황 추적
새 작업으로 계속하거나 현재 턴을 조정(steer)
완료 후 세션 및 산출물 관리

채팅창의 브라우저 탭이 사라져도 서버에 세션 상태가 남아 있으므로, 나중에 돌아와서 같은 세션을 재개할 수 있다.

주요 기능

자동 컨텍스트 압축 (Automatic Context Compaction)

세션이 컨텍스트 한계에 가까워지면 이전 작업을 요약하여 보존한다. 개발자가 자체 압축 로직을 구현하지 않아도 에이전트가 여러 컨텍스트 창을 가로질러 작업할 수 있다.^[raw/articles/2026-09-13-openai-agents-api-official-announcement.md] 다만 압축이 항상 중요한 정보를 완벽히 보존하는 것은 아니므로, 장기 작업은 중요한 상태를 파일·DB·구조화된 산출물에 별도로 지속하는 것이 좋다.

도구 검색 (Tool Search)

등록된 모든 도구 정의를 매번 로드하지 않고 필요할 때만 관련 도구 정의를 불러온다. 토큰 사용량과 비용을 줄이면서 모델의 캐시를 보존한다.

프로그램 도구 호출 (Programmatic Tool Calling)

에이전트가 코드 안에서 도구 호출을 병렬 실행하거나 체이닝하고, 결과를 필터링·결합하여 관련 결과만 컨텍스트로 되돌릴 수 있다.

멀티 에이전트 (Multi-Agent)

복잡한 작업을 독립적인 조각으로 나누어 서브 에이전트에 위임하고, 메인 에이전트가 이를 조율하고 결과를 통합한다. 각 서브 에이전트는 자체 컨텍스트를 유지하므로 병렬 워커들이 서로의 중간 세부 정보로 오염되지 않는다.

multi_agent.enabled, max_concurrent_subagents로 구성
기본 동시 서브 에이전트 제한: 조정자 제외 최대 6개
서브 에이전트 생성이 별도의 샌드박스 환경을 생성하지는 않음 — 모두 같은 파일 시스템을 공유하므로, 병렬 쓰기 충돌을 방지하는 설계는 사용자 책임

지원 도구

MCP 서버 (HTTP/SSE 전송)
커스텀 함수
내장 도구: 웹 검색 등

실행 환경 (샌드박스) 옵션

하네스와 샌드박스가 분리된 설계가 이 API의 중요한 아키텍처 특징이다.

OpenAI 호스팅 샌드박스

Codex와 ChatGPT를 구동하는 동일 샌드박스 인프라 사용
Linux 환경, Python, Node.js, 파일, 패키지 설치, 명령줄 도구 포함
작업 디렉터리: /workspace
패키지, 초기화 명령, 입력 파일, 환경 변수, 스킬, 플러그인으로 구성 가능
각 세션은 독립된 작업 공간을 가짐; 파일이 턴 간에 지속됨
/workspace/outputs의 산출물은 턴 완료 시 불변 출력물로 게시되며, 샌드박스 만료 후에도 검색 가능
아웃바운드 네트워크: enabled(기본), disabled(완전 차단), restricted(일치 호스트명 1~100개 허용) 중 선택

셀프 호스팅 (Self-Hosted)

자체 환경에서 codex exec-server 실행
제한 키(restricted key)로 등록, WebSocket으로 연결
모든 연결은 아웃바운드
세션 상태는 API 측 유지

파트너 샌드박스

OpenAI가 1차 통합을 제공하는 샌드박스 생태계 파트너:

Blaxel
Cloudflare
Daytona
DigitalOcean
E2B
Modal
Oracle
Runloop
Vercel

예: Cloudflare Worker가 서명된 OpenAI 웹훅을 수신하고, Durable Object를 통해 세션별 Container에 연결하여 codex exec-server와 생성된 코드를 실행. 작업 공간은 Cloudflare 계정 측에 유지.

샌드박스 없음 (none)

도구 호출이나 코드 실행이 필요 없는 워크로드의 경우 샌드박스를 붙이지 않을 수 있다.

아키텍처: 하네스(통제 평면) + 샌드박스(실행 환경) 분리

Your application
  v
Agents API  (OpenAI 관리)
  +-- 내구성 세션
  +-- 에이전트 루프
  +-- 컨텍스트 관리 (자동 압축)
  +-- 도구 오케스트레이션
  +-- 서브 에이전트 조율
  +-- 복구
  v
실행 환경 (개발자 선택)
  +-- OpenAI 호스팅 샌드박스
  +-- 셀프 호스팅 (codex exec-server)
  +-- 파트너 샌드박스 (Cloudflare 등 9곳)
  +-- none

이런 분리 덕분에 OpenAI는 모든 에이전트 워크로드가 자체 VM에서 실행되어야 한다고 강제하지 않고, Codex 하네스를 교체 가능한 실행 제공자 위에 올라갈 수 있는 제어 평면으로 포지셔닝한다.

API 호출 예시

import OpenAI from "openai";
 
const client = new OpenAI();
 
const session = await client.beta.agents.sessions.create({
  agent: {
    model: "gpt-6-astra",
    tools: [
      {
        type: "mcp",
        server_label: "observability",
        transport: {
          type: "http",
          server_url: "https://observability.example.com/mcp",
        },
      },
    ],
    multi_agent: { enabled: true, max_concurrent_subagents: 3 },
  },
  vault_ids: ["vault_YOUR_VAULT_ID"],
  environment: {
    type: "openai_hosted",
    capability_directories: ["/workspace/capabilities/skills"],
  },
  input: "Investigate service-api's elevated 5xx rate over the last 30 minutes. " +
         "Delegate deployment, error, and dependency analysis to subagents. " +
         "Save findings, evidence, and recommended mitigation in /workspace/outputs.",
});

출처: OpenAI 공식 블로그

비용 구조

Agents API 하네스 자체에는 추가 요금이 없다. 실제 비용은 3계층으로 구성된다:

계층	대상	결제 방식
모델	입출력/캐시 토큰	선택한 모델의 API 가격
OpenAI 도구	웹 검색 등	도구별 표준 가격
호스팅 샌드박스	Shell/Code Interpreter 컨테이너	용량·런타임 기준 컨테이너 가격

호스팅 Shell/Code Interpreter 컨테이너: 20분 세션당 1GB $0.03, 4 GB$ 0.12, 16GB $0.48, 64 GB$ 1.92 (분당 청구, 5분 최저)
웹 검색: 1,000쿼리당 $10 + 검색 콘텐츠 관련 토큰에 모델 요금 추가

의사결정의 핵심은 “새로운 플랫폼 요금”이 아니라 **“우리 워크로드에 OpenAI 관리 런타임을を採用할 것인가”**다.

고객 보고 결과 (독립 벤치마크 아님)

OpenAI가 공개한 고객 사례:

Ciridae: 평가 점수 0.71 → 0.85, 서브 에이전트 흐름 4배 지연 감소
SafetyKit: 사례 검토 워크플로 마이그레이션 후 케이스당 비용 60% 절감
Hypha: 하네스-샌드박스 분리 후 에이전트 실패 응답 86% 감소
Nash.ai: 글로벌 물류 네트워크에서 수천 개의 장기 실행 에이전트 운영

비교 조건과 샘플 크기가 공개되지 않았으므로, 이 수치를 자체 기대치에 직접 적용해서는 안 된다.

제약 사항 (중요)

데이터 거주지: 미국 전용

Agents API는 현재 미국(United States) 데이터 거주지만 지원한다.

Zero Data Retention (ZDR) 미지원

Agents API는 ZDR을 지원하지 않는다. 셀프 호스팅 샌드박스를 선택해도 Agents API가 ZDR 적격이 되지 않는다.^[raw/articles/2026-09-13-superpower-daily-agents-api-analysis.md] 세션 상태가 API 측에 유지되기 때문이다.

즉, 실행 환경만 OpenAI 외부로 옮기더라도 데이터 거주지/보존 요구사항을 충족시키지 못한다.

확인되지 않은 운영 조건

GA 일정
공식 SLA 보장
실패 시 복구 보장
세션 최대 수명
미국 외 데이터 거주지 또는 ZDR 제공 시기

자체 측정 권장 지표

시험 실행에서 측정할 수 있는 항목:

장기 실행 세션 완료율
압축 후 조건 보존율
연결 끊김/도구 실패 후 재개 성공률
멀티 에이전트: 단일 에이전트 대비 지연 시간, 총 토큰, 도구 사용량, 공유 파일 충돌 횟수

사용 사례 예시 (OpenAI 제시)

경보 조사 후 복구 작업 승인을 요청하는 사고 대응(incident response) 에이전트
읽기 전용 SQL로 데이터 웨어하우스를 쿼리하는 데이터 분석가
보고된 버그를 재현하고 결과를 공유하는 GitHub 이슈 조사자

	Agents API	Agents SDK	Responses API
에이전트 루프 운영 주체	OpenAI (관리형 Codex 하네스)	개발자의 애플리케이션	개발자의 애플리케이션
통합 노력	낮음	중간	높음
작업 간 상태	저장된 세션 구성·턴·항목	개발자의 저장소 + SDK 세션	수동 히스토리·응답 체이닝·Conversations
실행 환경	OpenAI 호스팅, 셀프 호스팅, 파트너, 없음	개발자 런타임 + 샌드박스 제공자	개발자 자체 환경
최적 활용	장기 실행 관리형 클라우드 에이전트	코드 수준 오케스트레이션 제어가 필요한 팀	짧은/커스텀 모델 워크플로

출처

OpenAI 공식 블로그, “Introducing the Agents API” (2026-09-10) — raw/articles/2026-09-13-openai-agents-api-official-announcement.md
The Decoder, Matthias Bastian (2026-09-11) — raw/articles/2026-09-13-the-decoder-agents-api-coverage.md
Superpower Daily (2026-09-11) — raw/articles/2026-09-13-superpower-daily-agents-api-analysis.md
AI IDE List (2026-09-12) — raw/articles/2026-09-13-aiidelist-agents-api-deep-dive.md

description	OpenAI가 Codex 하네스를 클라우드 관리형 API로 공개한 서비스 — 세션·오케스트레이션·컨텍스트 압축·복구를 OpenAI가 관리하고, 개발자는 도구·실행 환경을 선택한다.
tags	entity, openai, agents-api, codex, ai-agents, harness, cloud, api
aliases	OpenAI Agents API, Agents API

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