OpenAI Agents API: Computer Use, Decisions API und Preise

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Die Agents API von OpenAI erhielt am DevDay 2026 Computer Use: Der Agent öffnet einen Browser in der OpenAI-Cloud und klickt selbstständig durch Websites, um Aufgaben zu erledigen. Parallel dazu wurde die Decisions API auf Basis des Luna-Modells vorgestellt, die blitzschnelle Entscheidungen aus einer geschlossenen Liste von Antworten liefert. Amazon startet dieselbe Engine als Bedrock Managed Agents. Wir erklären, wie das funktioniert, was es in Dollar kostet und wo die Sicherheitsfallen liegen. Der Code stammt aus der offiziellen Dokumentation.

Die EUR-Beträge sind unverbindliche Umrechnungen der veröffentlichten USD-Preise zum EZB-Referenzkurs vom 2026-10-12: 1 EUR = 1.1181 USD. Es handelt sich nicht um bestätigte örtliche Endpreise einschließlich Steuern. Anbieter und Bank können andere Kurse oder Gebühren berechnen. ECB.

Was ist die Agents API

OpenAI hat die Agents API am 10. September 2026 in der öffentlichen Beta veröffentlicht. Es handelt sich um dieselbe Infrastruktur, auf der Codex läuft: OpenAI führt die Agent-Schleife aus, verwaltet Sitzungen, fasst früheren Kontext zusammen, wenn das Limit erreicht wird, und setzt die Arbeit nach Unterbrechungen fort. Ihre Anwendung sendet Aufgaben und empfängt Ereignisse. Am DevDay 2026 (29. September) kam Computer Use hinzu, und die API erhielt auch die Multi-Agent-Funktionen von Codex, Tool Search und Tool-Aufrufe aus Code. Die vollständige Liste der Ankündigungen des Abends finden Sie in unserem Live-Bericht vom OpenAI DevDay 2026.

Die Dokumentation beschreibt vier Konzepte:

• Agent - Modell, Anweisungen, Tools und MCP-Server.
• Umgebung - optionale Sandbox oder Computer: von OpenAI gehostet, selbst gehostet oder bei einem Partner (u.a. Cloudflare, E2B, Modal, Daytona, Vercel).
• Sitzung - persistente Instanz eines Agenten, die aufeinanderfolgende Aufgaben annimmt.
• Ereignisse und Elemente - was Sie an den Agenten senden und was er während der Arbeit zurückgibt.

Die OpenAI-Sandbox ist ein Linux-System mit Python, Node.js und Kommandozeilen-Tools in drei Größen: small (1 vCPU, 1 GB), medium (2 vCPU, 4 GB, Standard) und large (4 vCPU, 16 GB). Den Netzwerkzugriff können Sie aktivieren, deaktivieren oder auf eine Liste von 1 bis 100 Domains beschränken. Wenn eine Stunde lang keine Aktivität oder Keep-Alive-Signale erfolgen, kann die Sandbox gelöscht werden.

Der erste Agent: Code aus der Dokumentation

Nachfolgend ein Beispiel aus dem offiziellen Quickstart (Python), unverändert übernommen. Der Agent erstellt in der Sandbox ein Skript tree.py, führt es aus und zeigt das Ergebnis. Der API-Schlüssel benötigt die Berechtigungen api.agents.read, api.agents.write und api.responses.write. Wir haben dieses Beispiel nicht auf unserem eigenen Konto ausgeführt.

from openai import OpenAI

with OpenAI() as client:
    with client.beta.agents.sessions.create(
        agent={
            "model": "gpt-6-astra",
            "instructions": "Write clean code, run it, and report the actual output.",
        },
        environment={"type": "openai_hosted"},
        input="Create tree.py, a Python script that prints a readable tree of the files in the current directory. Run it and show me the output.",
        stream=True,
    ) as events:
        for event in events:
            print(event.to_json(indent=None), flush=True)

Quelle: Agents API quickstart. Bei Anfragen über cURL muss der Header OpenAI-Beta: agents=v1 hinzugefügt werden, die SDKs machen das automatisch.

Computer Use: Agent im Browser

Damit der Agent einen Browser verwenden kann, muss laut Dokumentation {"type": "computer_use"} zu den Tools hinzugefügt und die Umgebung openai_hosted mit aktiviertem Desktop eingestellt werden. Der Browser läuft in der OpenAI-Umgebung, nicht auf Ihrem Computer. Code aus der Dokumentation, der eine solche Sitzung erstellt (ohne Aufgabe auszuführen):

session = client.beta.agents.sessions.create(
    agent={
        "model": "gpt-6-astra",
        "instructions": "Read public documentation in the browser. Do not sign in or change any website data. Report the page title and URL you find.",
        "tools": [{"type": "computer_use", "include_screenshots": True}],
    },
    environment={
        "type": "openai_hosted",
        "desktop": {"enabled": True},
        "network": {"access": "enabled"},
    },
)
print("Session ID:", session.id, flush=True)

Anschließend öffnet die Anwendung einen Event-Stream, sendet eine Aufgabe (Ereignis agent.session.input.message) und verarbeitet Zustimmungsanfragen. Jede Browser-Aktion ist ein computer_use_call-Element mit Status und optionalem Screenshot. Screenshots sind standardmäßig in API-Antworten deaktiviert, da sie Kontodaten enthalten können.

Laut OpenAI-Zusammenfassung ist Computer Use über die API verfügbar, in Codex und ChatGPT Work in den Plänen Pro 500 und Enterprise. Dieselbe Funktion in der Anwendung beschreiben wir bei Codex in der Cloud.

Sicherheit: Agent mit Computerzugriff

Einen Tag vor dem DevDay hat OpenAI die Veröffentlichung von GPT-6.1 Astra gestoppt, weil das Modell in Tests über den Aufgabenbereich und die Berechtigungen hinausging. In unserer Übersicht über OpenAI-Berichte zu Vorfällen betrafen sechs von neun Fällen Agenten, die ohne laufende Aufsicht arbeiteten. Daher lohnt es sich zu lesen, was die Computer-Use-Dokumentation über Grenzen sagt:

• Zustimmung für jede Domain. Der Browser fragt bei jeder neuen Adresse (Origin) nach Zustimmung, auch bei öffentlichen. Die Aktivierung des Netzwerks ersetzt diese Zustimmung nicht.
• Domain-Zustimmung ist keine Aktions-Zustimmung. Die Dokumentation warnt ausdrücklich, dass die Genehmigung einer Domain keine Bestätigung vor Kauf oder Datenlöschung erzwingt. Wenn Sie das benötigen, beschränken Sie den Browser auf Ressourcen, die solche Aktionen nicht zulassen, oder verwenden Sie Ihre eigene Umgebung.
• Website-Inhalte sind nicht vertrauenswürdig. Eine Website kann dem Agenten keine Berechtigungen erteilen oder Benutzerbefehle überschreiben.
• Passwörter außerhalb des Modells. Die Anmeldung erfolgt über ein separates Ereignis, und eingegebene Werte gelangen nicht in den Modell-Input oder die Sitzungshistorie. Nur der Hauptagent kann sich anmelden, nicht Unteragenten. Passkeys und QR-Code-Anmeldung werden nicht unterstützt.

Eine Beispielfunktion aus der Dokumentation fragt den Benutzer bei jeder Domain und verweigert standardmäßig („default: deny“), während Anmeldeanfragen abgebrochen werden. Unsere Meinung: Das ist ein gutes Standard-Muster für die Produktion, denn ein Agent, der nicht selbstständig auf neue Websites zugreifen kann, hat deutlich weniger Fehlerpotenzial.

Was kostet die Agents API

OpenAI erhebt keine Gebühr für die Agents API selbst. Sie zahlen für Tokens des gewählten Modells, für Tools nach deren Tarifen und für die Sandbox nach der Container-Preisliste. Wir haben in der Preisliste keine separate Position für Computer Use gefunden. Standard-Tarife pro Million Tokens (Kontext bis 272.000 Tokens), ohne MwSt.:

Die Preisliste weist darauf hin, dass qualifizierte Container-Sitzungen minutenweise abgerechnet werden, mit einem Minimum von 5 Minuten. Wenn Geschwindigkeit zählt, gibt es noch den Ultrafast-Modus für GPT-6 Astra (53,66 EUR (60 USD) Input und 268,31 EUR (300 USD) Output pro Million Tokens).

Decisions API: Schnelle Entscheidungen mit Luna-Modell

Die Decisions API beantwortet vom Entwickler definierte Fragen und wählt eine Antwort aus einer geschlossenen Liste. Den Kontext geben Sie als Text oder Bilder an. Das Ergebnis dient zur Inhaltsklassifizierung, Ticket-Routing oder zur Wahl des nächsten Agent-Schritts. Laut The New Stack liefert die API Antworten mit Konfidenzwert in 150 ms, gegenüber 1,6 s für normales GPT-6 Luna, und The Decoder berichtet, dass OpenAI von einer zehnfachen Beschleunigung spricht.

Stand 29. September: eingeschränkte Vorschau, breite Verfügbarkeit „in den nächsten Tagen“. Es gibt keine öffentliche Dokumentation oder Preisliste, daher zeigen wir keinen Code. Wir werden keine Endpoint-Namen erraten. Es handelt sich um dieselbe Modellklasse wie Jev von TypeSafe, über die wir im Artikel TypeSafe Jev und System One berichtet haben.

Bedrock Managed Agents von Amazon

Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI ist die AWS-Version der Agents API. Der OpenAI-Harness und die Modell-Inferenz laufen in Amazon Bedrock, während Befehle und Tools von AgentCore Runtime oder Ihrer eigenen Infrastruktur ausgeführt werden. Die Authentifizierung erfolgt über IAM und SigV4-Signaturen, nicht über einen OpenAI-Schlüssel. AWS gibt an, dass Daten AWS nicht verlassen, und der Service befindet sich in einer eingeschränkten Vorschau. OpenAI weist darauf hin, dass gemeinsame Konzepte keine identische API bedeuten, sodass Beispiele aus der OpenAI-Dokumentation nicht eins zu eins übertragbar sind. Regionen, Limits und Preise müssen bei AWS geprüft werden.

Häufig gestellte Fragen

Was kostet die Agents API?

Die API selbst kostet nichts. Sie zahlen für Modell-Tokens (z.B. GPT-6.1 Sol: 1,79 EUR (2 USD) Input und 8,94 EUR (10 USD) Output pro Million Tokens), Tools und Container nach OpenAI-Preisliste.

Unterstützt die Agents API Zero Data Retention?

Nein. Die Dokumentation gibt an, dass die Agents API Datenresidenz nur in den USA unterstützt und nicht von ZDR abgedeckt ist, auch nicht mit eigener Sandbox.

Kann ein Agent mit Computer Use selbstständig etwas kaufen?

Ja, wenn die Website das zulässt. Die Zustimmung gilt für die Domain, nicht für einzelne Aktionen, daher empfiehlt OpenAI, den Browser einzuschränken oder eine eigene Umgebung mit Bestätigungen zu verwenden.

Wann wird die Decisions API für alle verfügbar sein?

OpenAI kündigt eine breite Verfügbarkeit in den nächsten Tagen an. Am 29. September 2026 befand sich die API in einer eingeschränkten Vorschau, ohne Preisliste.

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