OpenAI hat am 10. September die Agents API in die öffentliche Beta geschickt. Der Kern des Angebots: Was bisher Codex intern angetrieben hat, gibt es jetzt als Dienst für alle.
Ein Call statt eines Frameworks
Du gibst Aufgabe, Modell, Tools und Umgebung an, und du bekommst einen Agenten, der laufen kann. Den Rest übernimmt OpenAI:
- Kontext. Nähert sich eine Sitzung dem Kontextlimit, wird der frühere Teil automatisch komprimiert. Das ist die Arbeit, die man in eigenen Agenten-Loops sonst selbst schreibt und meistens zu spät.
- Tools. Tool Search reduziert die Tokens, die ein großes Tool-Inventar kostet. Programmatische Tool-Aufrufe können parallel laufen.
- Subagenten. Der Agent darf eine Aufgabe zerlegen und die Teile an parallel arbeitende Subagenten geben.
- Umgebung. Entweder Sandboxes bei OpenAI oder selbst gehostet über Partner wie Modal, Cloudflare, E2B und Oracle.
Bezahlt wird nur, was Tokens und Tools kosten. Keine Gebühr für die API selbst.
Das entscheidende Wort in der Ankündigung ist aber ein anderes: OpenAI nennt das Ganze einen sich weiterentwickelnden Codex-Harness. Heißt, der Harness soll mit jedem Modell-Update besser werden, ohne dass du etwas anpasst. Wer schon einmal eine eigene Agenten-Schicht über ein Modell gelegt hat und dann feststellen musste, dass das nächste Modell andere Gewohnheiten hat, weiß, warum das verlockend klingt.
Die Zahlen, die OpenAI nennt
Aus Kundenprojekten: 60 Prozent weniger Kosten pro Fall, ein Viertel der Latenz, 86 Prozent weniger fehlgeschlagene Agenten-Antworten. Das sind Angaben des Anbieters über ausgewählte Kunden, keine unabhängigen Messungen. Interessant ist weniger die Höhe als die Auswahl: Kosten, Latenz, Fehlerquote. Genau die drei Stellen, an denen selbstgebaute Agenten-Loops reihenweise scheitern.
Warum das für Claude-Nutzer zählt
Anthropic ist auf demselben Feld unterwegs, und zwar schon länger. Managed Agents gibt es seit dem Sommer, ant apply hat vor einer Woche Agenten als Code nachgeliefert, und am 10. September kam die auto-Berechtigungspolitik dazu. Beide Anbieter verkaufen inzwischen dasselbe: nicht das Modell, sondern die Maschinerie um das Modell.
Der Unterschied liegt im Ausgangspunkt. Anthropic baut seine Agenten-Plattform um Berechtigungen und Nachvollziehbarkeit herum – wer darf welches Tool aufrufen, wer genehmigt, was steht im Protokoll. OpenAI baut sie um den Harness herum, der Codex schnell macht. Das eine kommt aus der Compliance-Ecke, das andere aus der Performance-Ecke.
Wetten will ich darauf nicht. Aber wenn du gerade überlegst, ob du deinen eigenen Agenten-Loop weiterpflegst: Ab jetzt pflegst du ihn gegen zwei Anbieter, die dieselbe Arbeit geschenkt dazulegen.
Quellen: Introducing the Agents API, Claude Platform Release Notes