OpenAI'ın Agents API'si anlatıldı: barındırılan Codex oturumları, Responses API ve Agents SDK karşılaştırması

Agents API aslında nedir

10 Eylül 2026'dan beri herkese açık beta süren OpenAI Agents API, agent döngüsünü sunucu tarafına taşıyor. Bir dev.to anlatımına göre servis, OpenAI'ın açık kaynak Codex harness'i üzerinde çalışıyor; dolayısıyla kalıcı bir agent başlatmak için tek bir HTTP isteği — POST /v1/agents/sessions (OpenAI-Beta: agents=v1 başlığıyla) — yeterli. Bir agent tanımı (model, talimatlar, araçlar ve MCP sunucuları; satır içinde gönderilir ya da kaydedilip ID ile yeniden kullanılır) ve görev iletilir, OpenAI modeli çalıştırır, araç döngüsünü yönetir, oturumu idare eder ve gerektiğinde talep üzerine bir sandbox sağlayabilir. 29 Eylül'deki DevDay etkinliğinde OpenAI, API'ye bilgisayar kullanımını da ekledi; bu eylemler için onay adımları mevcut.

Anlatım, API'yi dört kavrama ayırıyor: agent, yürütüldüğü ortam; yapılandırmayı, konuşmayı ve kayıtlı öğeleri kalıcı kılan oturum; ve ilerlemeyi bildiren event ile item'lar. Boştaki bir oturuma gönderilen mesajlar yeni bir turn başlatırken, turn sırasında gönderilen mesajlar harness'i yönlendirir. Harness bağlam sıkıştırmayı da halleder, yani geliştiriciler bunu kendileri yapılandırmaz.

Döngüyü kim çalıştırıyor

Eşlik eden bir dev.to karşılaştırması, OpenAI'ın agent yüzeyleri arasındaki seçimi tek bir soruya indiriyor: döngüyü kim çalıştırıyor?

• Responses API: POST /v1/responses üzerinde bir model endpoint'i. Web araması gibi barındırılan araçlar tek istek içinde birkaç eylemi zincirleyebilir, ancak kendi fonksiyon araçlarınız kontrolü kodunuza geri verir — fonksiyonu siz çalıştırır, aynı call_id ile bir function_call_output gönderir ve model nihai yanıtı üretene kadar tekrarlarsınız. Geçmiş, previous_response_id zincirleme ve bağlam sıkıştırma sizin yönetiminizdedir.
• Agents SDK: runner'ın döngüyü ve handoff'ları uygulamanızın içinde çalıştırdığı bir TypeScript ve Python kütüphanesi; dağıtım, araç uygulamaları, durum saklama, yetkilendirme ve insan onayı sizin sorumluluğunuzda kalır.
• Agents API: OpenAI oturumları, orkestrasyonu, bağlam sıkıştırmayı ve kurtarmayı çalıştırır ve uzak MCP sunucularına doğrudan bağlanır. Fonksiyon araçları hâlâ sizin işiniz — bir oturum required_actions bildirdiğinde, turn_id ve call_id ile bir agent.session.input.tool_result eventi döndürürsünüz.
• AgentKit: Ekim 2025'te çıkan Agent Builder, ChatKit, Connector Registry ve Evals paketi. Karşılaştırma, OpenAI'ın kullanımdan kaldırma sayfasına dayanarak Agent Builder ve Evals'in 30 Kasım 2026'da kapatılmasının planlandığını, ChatKit'in ise kalacağını söylüyor.

Ortamlar, event'ler ve araçlar

Anlatım, environment.type ayarını ayrıntılarıyla ele alıyor. none size hiçbir işlem gücü vermez: uzak MCP sunucuları ve fonksiyon araçları çalışır ama yerleşik Bash, apply-patch ve workspace dosyaları çalışmaz. open_hosted yerine openai_hosted ise Python ve Node.js içeren, OpenAI tarafından yönetilen bir Linux sandbox'ıdır; 1 GB, 4 GB veya 16 GB container boyutları, yapılandırılabilir ağ erişimi sunar ve /workspace/outputs içindeki dosyalar artifact olarak görünür. self_hosted ile kendi dizüstü bilgisayarınızda, container'ınızda veya uzak sandbox'ınızda codex exec-server çalıştırır ve ayrı ortam anahtarlarıyla giden bağlantı kurarsınız. Adı geçen sandbox ortakları arasında Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop ve Vercel var; self-hosted rehberi AWS Lambda MicroVM'lerden de bahsediyor.

İlerleme ya bir streaming events endpoint'i ya da webhook'lar aracılığıyla gelir ve iki yüzey biraz farklı adlar kullanır — stream agent.session.turn.* event'lerini ve required_action'ı yayar, webhook'lar ise agent.session.action_required kullanır. Webhook payload'ları çağrı ayrıntılarını içermez, bu yüzden handler'lar oturumu kendileri çekip required_actions'ı okumak zorundadır ve her isteğin imzası doğrulanmalıdır. Anlatım ayrıca şunları uyarır: boşta (idle) eventi bir turn'ün başarılı olduğu anlamına gelmez; tamamlanan turn'ler başarısız araç çağrıları içerebilir; stream'i kapatmak işi durdurmaz; ve stream'ler kaçırılan event'leri tekrar oynatmaz.

MCP sunucuları agent.tools üzerinden bağlanır. Varsayılan olarak OpenAI onlara bağlanır (connection_origin service olarak ayarlıdır); özel ağ sunucuları için bir environment seçeneği ya da stdio vardır, kimlik bilgileri oturum başına ya da vault'lar aracılığıyla sağlanır. MCP araçları, model araç aramayı desteklediğinde otomatik keşfedilir; büyük fonksiyon kümeleri yüklemeyi erteleyebilir ve subagent'lar, eşzamanlı subagent sayısını sınırlayan bir multi_agent bloğu ile etkinleştirilir.

Fiyatlandırma, limitler ve veri kontrolleri

Ayrı bir Agents API ücreti yok. Model token'larını API fiyatlarıyla, araçları standart fiyatlarıyla (anlatım web araması için 1.000 çağrıda 10 dolar örnek veriyor) ve barındırılan container süresini ödersiniz — küçük, orta ve büyük container'lar için 20 dakikalık oturum başına 0,03, 0,12 veya 0,48 dolar. Gerekli API anahtarı kapsamları api.agents.read, api.agents.write ve api.responses.write; istekler en fazla 4 MiB olabilir. Veri ikameti yalnızca ABD; Zero Data Retention desteklenmiyor ve oturum durumu silinene kadar saklanıyor. Dokümantasyon örnekleri gpt-6-astra modelini kullanıyor.

Neden önemli

Karşılaştırmadaki tablo, entegrasyon çabasını Agents API için düşük, Responses API için yüksek olarak derecelendiriyor ve asıl mesele de bu: OpenAI, çoğu agent projesinin sıfırdan kurduğu orkestrasyon, durum yönetimi ve sandbox altyapısını kendi içine çekiyor. Takas noktası ise her şeyin nerede durduğu. Oturum durumu, yalnızca ABD ve ZDR olmayan koşullarla OpenAI'de bulunuyor; karşılaştırma, bunun katı veri rejimleri için elenebileceğini belirtiyor; Responses API ZDR uyumlu olabiliyor ve SDK durumu kendi deponuzda tutuyor. Token fiyatları seçenekler arasında aynı, dolayısıyla belirleyici maliyetler barındırılan container'lar ile mühendislik zamanı arasındaki denge. Özellikle, karşılaştırma Responses API'yi hâlâ tüm yeni projeler için öneri olarak listeliyor ve beta Agents API'yi bir yerine geçme değil, kolaylık yolu olarak konumlandırıyor.