OpenAI Agents API vs Responses API vs Agents SDK vs AgentKit: Welches für die Entwicklung wählen?

Diese vier Namen befinden sich auf unterschiedlichen Ebenen, und eine Frage trennt sie: Wer führt die Agenten-Schleife aus? Die Responses API ist der Modellaufruf, und Ihr Code führt die Schleife darum herum aus. Das Agents SDK ist eine TypeScript- und Python-Bibliothek, deren Runner die Schleife innerhalb Ihrer Anwendung ausführt. Die Agents API, seit dem 10. September 2026 in öffentlicher Beta-Phase, führt OpenAIs Codex-Harness für Sie aus und verwaltet die Sitzung und optional die Sandbox. AgentKit ist das Bündel aus Agent Builder, ChatKit, Connector Registry und Evals vom Oktober 2025, und Agent Builder soll am 30. November 2026 eingestellt werden.

Der DevDay am 29. September ergänzte die Agents API um die Computer-Nutzung (siehe den DevDay 2026 Rückblick), was die Namensfrage schwerer zu ignorieren machte. Unten: ein Vergleich von Schleife, Compute, Zustand, Preis und Reifegrad, eine Entscheidungstabelle und ein Migrationspfad von einer manuell erstellten Responses-Schleife. Für eine praktische Einführung in Sitzungen und Genehmigungen lesen Sie den OpenAI Agents API Leitfaden. Egal, wofür Sie sich entscheiden, die HTTP-Schnittstelle ist in Apidog testbar.

OpenAI Agentenoptionen im Vergleich

Quellen: OpenAIs Vergleich der Agenten-Laufzeiten, die Übersicht über die Agents API und die Seite der Deprecations.

Wer führt die Schleife aus

Dies ist die Achse, die die meisten anderen Zeilen bestimmt.

Responses API: Sie führen sie aus. Gehostete Tools wie Websuche, Dateisuche, Code-Interpreter und Remote MCP können mehrere Aufrufe innerhalb einer Anfrage ausführen, aber Ihre eigenen Funktionen kehren zu Ihnen zurück. Wenn das Modell eine Funktion aufruft, erhalten Sie ein function_call-Element, führen es aus und senden ein function_call_output mit derselben call_id in der nächsten Anfrage. Sie entscheiden, wann Sie anhalten, wie Sie den Verlauf speichern (Antworten werden standardmäßig gespeichert; store: false deaktiviert dies) und wann Sie lange Kontexte mit context_management und compact_threshold komprimieren. Der Responses API Leitfaden und der Funktionsaufruf-Leitfaden behandeln diese Schleife.

Agents SDK: Ihr Prozess führt es aus. Die Dokumentation von OpenAI besagt, dass der Runner des SDK „die Agenten-Schleife und Übergaben handhabt“, während Ihr Server die Bereitstellung, Tool-Implementierungen, Zustandsspeicherung und Genehmigungsentscheidungen besitzt. Mit Sandbox Agents kann der Harness in Ihrer Infrastruktur verbleiben, während Befehle in einem Unix-lokalen, Docker- oder gehosteten Anbieter-Arbeitsbereich ausgeführt werden, sodass Authentifizierung, Audit-Logs und menschliche Überprüfung außerhalb des Containers bleiben.

Agents API: OpenAI führt sie aus. Der verwaltete Harness handhabt Sitzungen, Orchestrierung, Kontextkomprimierung und Wiederherstellung und fügt Sub-Agents, Tool-Suche und programmatische Tool-Aufrufe hinzu. Remote-MCP-Server werden direkt von OpenAI aufgerufen. Ihr Code handhabt weiterhin Funktions-Tools: Wenn die Sitzung einen function_call in required_actions meldet, geben Sie ein agent.session.input.tool_result-Ereignis mit der turn_id und call_id zurück.

Dieselbe Aufgabe, auf zwei Arten:

# Responses API: ein Modellaufruf; Ihr Code besitzt die Schleife
curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "reasoning": {"effort": "low"},
    "tools": [{"type": "web_search"}],
    "input": "Summarize the breaking changes in the latest Node.js release."
  }'

# Agents API: eine dauerhafte Sitzung; OpenAI besitzt die Schleife
curl https://api.openai.com/v1/agents/sessions \
  -H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": {"model": "gpt-6-astra", "tools": [{"type": "web_search"}]},
    "environment": {"type": "none"},
    "input": "Summarize the breaking changes in the latest Node.js release."
  }'

Die Beispiele in der Agents API Dokumentation verwenden gpt-6-astra; es wird nicht erwähnt, ob andere Modelle akzeptiert werden, überprüfen Sie dies also, bevor Sie gpt-6.1-sol verwenden.

Compute, Zustand und Kosten

Compute. Die Agents API kann eine Sandbox für die gesamte Sitzung bereitstellen und verwalten: Setzen Sie environment.type auf openai_hosted, self_hosted oder none. Mit dem SDK wählen und bezahlen Sie den Sandbox-Anbieter. Bei Responses läuft der Code dort, wo Sie ihn ausführen, abgesehen von gehosteten Tools.

Zustand. Eine Agents API Sitzung speichert Konfiguration, Durchläufe und Elemente auf Seiten von OpenAI, sodass eine Folgeaktion ein einziges Ereignis mit derselben Sitzungs-ID ist. Mit Responses verketten Sie previous_response_id oder verwenden Conversations. Mit dem SDK wird der Zustand in Ihrem Speicher oder in SDK-Sitzungen verwaltet.

Kosten. Token-Preise sind überall identisch, da jede Option dieselben Modelle aufruft. Die Agents API erhebt „keine zusätzlichen Gebühren“, aber gehostete Container kosten 0,03 $ (1 GB) bis 0,48 $ (16 GB) pro 20-minütiger Sitzung. Die zusätzlichen Kosten des SDK sind Ihr eigenes Hosting. AgentKit hat kein separates Abonnement, gemäß unserem AgentKit Erklärer.

Daten. Die Agents API unterstützt nur die Datenresidenz in den USA und unterstützt keine Zero Data Retention (ZDR), selbst mit einer selbst gehosteten Sandbox. OpenAIs Seite für Datenkontrollen listet /v1/agents als nicht ZDR-berechtigt auf, wobei der Zustand bis zur Löschung aufbewahrt wird, während /v1/responses ZDR-berechtigt (mit Einschränkungen) und auf regionalen Endpunkten wie eu.api.openai.com verfügbar ist. Wenn ZDR oder EU-Residenz eine Anforderung ist, schließt dies die Agents API heute aus.

AgentKit Ende 2026: Was bleibt

AgentKit wurde am 6. Oktober 2025 in vier Teilen eingeführt. Hier ist der aktuelle Stand der einzelnen Teile:

• Agent Builder: Einstellung angekündigt am 3. Juni 2026; geplante Abschaltung am 30. November 2026. OpenAIs Migrationsleitfaden exportiert einen Workflow als Agents SDK-Code oder erstellt ihn als ChatGPT Workspace Agent für Business, Enterprise oder Edu neu.
• Evals: bestehende Evals werden am 31. Oktober 2026 schreibgeschützt, und das Dashboard und die API sollen am 30. November abgeschaltet werden.
• ChatKit: bleibt für eingebetteten Chat verfügbar.
• Connector Registry: das Admin-Panel für Konnektoren und MCP-Server über alle OpenAI-Produkte hinweg.

Wie unser AgentKit Leitfaden es formuliert, ist der dauerhafte, code-first-Pfad durch AgentKit das Agents SDK.

Welche Option soll verwendet werden

Auf AWS bieten Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI, die Kernfunktionen der Agents API, um nativ in AWS ausgeführt zu werden. Für die MCP-Verdrahtung in beiden Code-First-Pfaden siehe MCP-Server mit OpenAI-Agents.

Umstieg von Ihrer eigenen Responses-Schleife zur Agents API

Wenn Sie eine Schleife auf Responses aufgebaut haben und möchten, dass OpenAI sie ausführt:

1. Teile zuordnen. Anweisungen, Modell und Tools werden in agent verschoben; Ihr Container wird zu environment; Ihr Konversationsspeicher wird zu einer Sitzungs-ID.
2. Remote-MCP-Server in agent.tools verschieben. Legen Sie deren Tokens in einen mit vault_ids verbundenen Tresor, nicht in Prompts.
3. Funktionshandling umschreiben. Ersetzen Sie Ihre function_call_output-Schleife durch einen Handler für agent.session.requires_action (Stream) oder agent.session.action_required (Webhook), der agent.session.input.tool_result zurückgibt. Sub-Agents können keine Funktions-Tools aufrufen, also behalten Sie diese beim Haupt-Agenten.
4. Ihren Komprimierungscode löschen. Der Harness komprimiert den Kontext automatisch.
5. Auf Ereignisse umsteigen. Streamen Sie die Ergebnisse der Durchläufe (agent.session.turn.completed, agent.session.turn.failed, agent.session.turn.cancelled) oder verwenden Sie Webhooks. Eine inaktive Sitzung bedeutet nicht Erfolg.
6. Einschränkungen prüfen. Nur US-Residenz, kein ZDR und ein Beta-Header.

Beides in einem Apidog-Projekt behalten

Bevor Sie wechseln, führen Sie Alt und Neu nebeneinander aus. Erstellen Sie in einem Apidog-Projekt einen Responses-Ordner und einen Agents API-Ordner, die eine Umgebung mit {{OPENAI_API_KEY}} und einer Modellvariablen teilen. Senden Sie dieselben Prompts durch beide, überprüfen Sie Statuscodes und erforderliche Ausgabefelder, und öffnen Sie den Agents API Stream als SSE-Anfrage, um Durchlaufereignisse zu beobachten. Speichern Sie die Ausführungen als Testszenario und führen Sie sie in CI mit der Apidog CLI aus, sodass eine Beta-Änderung als fehlgeschlagene Prüfung angezeigt wird. Der Leitfaden zur Zuverlässigkeit von KI-Agenten in der Produktion behandelt, was zu überprüfen ist. Laden Sie Apidog herunter, um es einzurichten.

FAQ

Ersetzt die Agents API die Responses API? Es wurde keine Einstellung angekündigt. OpenAIs Agenten-Übersicht listet die Agents API, Agents SDK und Responses API als aktuelle Optionen für verschiedene Anforderungen auf.

Ist OpenAI AgentKit eingestellt? Teilweise. Agent Builder und Evals sollen am 30. November 2026 abgeschaltet werden; ChatKit bleibt verfügbar.

Verwendet das Agents SDK die Agents API? Nein. Das SDK läuft in Ihrer Anwendung; die Agents API betreibt einen verwalteten Harness im Dienst von OpenAI.

Was ist mit der Assistants API passiert? OpenAIs Seite für Deprecations setzte ihre Entfernung für den 26. August 2026 fest und verweist Entwickler auf die Responses und Conversations APIs.

Welche Option ist die günstigste? Die Token-Preise sind bei allen identisch. Der Unterschied liegt in gehosteten Containern bei der Agents API gegenüber Ihrem eigenen Hosting mit dem SDK oder Responses.

Wählen Sie diese Woche einen Pfad

Wählen Sie danach, wer die Schleife ausführen soll, und beweisen Sie dies dann mit Anfragen, bevor Sie eine App schreiben. Wenn Sie neu anfangen, probieren Sie eine Agents API-Sitzung aus und vergleichen Sie deren Ausgabe mit Ihrem aktuellen Responses-Setup in Apidog.