OpenAI 把 Codex 的底座整个开放成 Agents API

模型发布会看得多了，这次 OpenAI 放出来的东西有点不一样：它没发新模型，而是把自家编程智能体 Codex 身后那一整圈脚手架拆了出来，按 API 的形式卖给开发者。

被打包出售的不是模型，是那一圈脚手架

「harness」这个词在智能体圈子里指的是包在模型外面的运行框架：谁来决定下一步调哪个工具、代码在哪里执行、会话跑到几十万 token 时怎么压缩、中途崩了怎么接着来。模型负责想，harness 负责让它持续地、可恢复地干活。Codex 能连续改一下午代码，靠的主要是这一层。

过去想做一个类似的云端智能体，开发者要自己搭循环、自己管状态、自己找地方跑代码。按 OpenAI 的说法，Agents API 把这些都接了过去：会话由 OpenAI 保活，上下文满了自动压缩，出错后可以恢复，进度以事件流的形式推回来。据 MarkTechPost 整理的发布细节，公测版的能力包括：

• 长会话与自动上下文压缩，会话可跨多轮持续
• 工具搜索、程序化工具调用，可执行代码、改文件、联网搜索、调用 skills、产出文件类成果
• 拆分子智能体协作，同时运行的子智能体上限为 3 个
• 官方示例里调用的模型是 gpt-6-astra

换句话说，OpenAI 花了一年多在 Codex 上调出来的工程经验，现在成了一项可以按量付费的基础设施。模型之间的差距在收窄，谁家的 harness 更稳，正在变成新的比拼点——这一点 OpenAI 显然也看得清楚，才会把它单独拿出来卖。

「不加价」不等于便宜

官方口径是 Agents API 本身没有额外费用，账单只按模型 token、付费工具和容器时长走。这句话容易被读成「白送一层框架」，但智能体的成本结构和聊天完全不同：一个任务动辄跑几十分钟、反复读写文件、多个子智能体并行，token 消耗和容器计时都是持续累积的。框架免费，真正的开销藏在「让它一直跑」上。

对小团队来说，这仍然是划算的交换——省下的是自建沙箱、做状态恢复、处理长上下文的工程人力，而这部分往往比 token 更贵。

九家沙箱伙伴，和一条划在美国境内的线

执行环境给了三种选择：用 OpenAI 托管的沙箱、接自己的基础设施，或者用合作伙伴的环境。首批伙伴名单有九家：Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop 和 Vercel。把第三方沙箱厂商拉进来，说明 OpenAI 这次没打算把执行层全攥在自己手里，已经在用 E2B、Modal 这类服务的团队可以原样接上。

但有两条限制写得很清楚：Agents API 的数据驻留目前仅限美国，并且不支持零数据保留（Zero Data Retention）。前者让有本地化存储要求的企业暂时只能观望，后者意味着会话内容会按 OpenAI 的常规策略留存——对处理敏感代码库的公司，这两条可能比价格更早成为拦路石。

算力最紧的时候，放出一个更吃算力的接口

时间点有点耐人寻味。就在这几天，OpenAI 因为 Astra 模型需求过猛、算力吃紧，暂停了 200 美元 Pro 档的新订阅；而 Agents API 恰恰是一种让单个开发者就能长时间占用模型和容器的产品形态，示例里用的又正是 gpt-6-astra。一边给消费端限流，一边给开发者开闸，说明 OpenAI 在算力分配上已经做了取舍：按量付费、可预测收入的 API 流量，排在包月的重度个人用户前面。

公测期能不能扛住涌进来的长任务，会是这个接口的第一道考题。