OpenAI Agents API: uso do computador, Decisions API e preços

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O OpenAI Agents API ganhou suporte para uso do computador (computer use) no DevDay 2026: o agente abre um navegador na nuvem da OpenAI e clica em páginas para executar tarefas. Também foi anunciado o Decisions API, baseado no modelo Luna, para tomar decisões rápidas a partir de uma lista fechada de respostas. A Amazon oferece o mesmo mecanismo como Bedrock Managed Agents. Explico como funciona, quanto custa em dólares e quais são os riscos de segurança. O código vem da documentação oficial. Testei alternativas abertas ao Decisions API, como o Cloudflare Clef e o Strands Decider, da AWS, no guia Modelos de decisão com IA.

O que é o Agents API

A OpenAI disponibilizou o Agents API em beta público em 10 de setembro de 2026. Ele usa a mesma infraestrutura do Codex: a OpenAI conduz o ciclo de execução do agente, gerencia sessões, resume o contexto anterior quando o limite se aproxima e retoma o trabalho depois de uma pausa. Seu aplicativo envia uma tarefa e recebe eventos. No DevDay 2026, em 29 de setembro, foi acrescentado o suporte para uso do computador. A API também recebeu recursos multiagente do Codex, busca de ferramentas (tool search) e chamada de ferramentas por código. Veja a cobertura ao vivo do OpenAI DevDay 2026 para conhecer os demais anúncios da noite.

A documentação descreve quatro conceitos:

• Agente - modelo, instruções, ferramentas e servidores MCP.
• Ambiente - sandbox ou computador opcional, hospedado pela OpenAI, por você ou por um parceiro, como Cloudflare, E2B, Modal, Daytona e Vercel.
• Sessão - instância persistente do agente que recebe tarefas em sequência.
• Eventos e itens - o que você envia ao agente e o que ele retorna durante a execução.

O sandbox da OpenAI usa Linux, Python, Node.js e ferramentas de linha de comando. Há três tamanhos: small (1 vCPU, 1 GB), medium (2 vCPU, 4 GB, padrão) e large (4 vCPU, 16 GB). Você pode ativar ou desativar o acesso à rede, ou limitá-lo a uma lista de 1 a 100 domínios. Se não houver atividade nem sinais de manutenção por uma hora, o sandbox poderá ser removido.

Como criar o primeiro agente: código da documentação

O exemplo abaixo vem do guia oficial de início rápido para Python, reproduzido sem alterações. O agente cria o script tree.py no sandbox, executa o arquivo e exibe o resultado. A chave de API precisa das permissões api.agents.read, api.agents.write e api.responses.write. Não executei este exemplo em minha própria conta. O texto de entrada em inglês no código é o original da documentação, não uma tradução de uma tarefa testada.

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)

Fonte: guia de início rápido do Agents API. Nas chamadas com cURL, é necessário incluir o cabeçalho OpenAI-Beta: agents=v1; os SDKs fazem isso automaticamente.

Uso do computador: agente no navegador

Para permitir que o agente use o navegador, a documentação recomenda adicionar {"type": "computer_use"} às ferramentas e configurar o ambiente openai_hosted com a área de trabalho ativada. O navegador funciona no ambiente da OpenAI, não no seu computador. Veja o código da documentação que cria uma sessão desse tipo, sem executar uma tarefa:

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)

Em seguida, o aplicativo abre um fluxo de eventos, envia uma tarefa (evento agent.session.input.message) e trata os pedidos de consentimento. Cada ação no navegador gera um item computer_use_call com status e, opcionalmente, uma captura de tela. Por padrão, as capturas não são incluídas nas respostas da API, pois podem conter dados de contas.

Segundo o resumo da OpenAI, o uso do computador está disponível pela API e também no Codex e no ChatGPT Work nos planos Pro 500 e Enterprise. Falo sobre o mesmo recurso no aplicativo no artigo sobre o Codex na nuvem.

Segurança: agente com acesso ao computador

Um dia antes do DevDay, a OpenAI suspendeu o lançamento do GPT-6.1 Astra porque, nos testes, o modelo ultrapassava o escopo da tarefa e as permissões. Na minha análise dos relatórios da OpenAI sobre incidentes, seis dos nove casos envolviam agentes trabalhando sem supervisão contínua. Por isso, vale observar o que a documentação sobre uso do computador diz a respeito dos limites:

• Consentimento para cada domínio. O navegador pede autorização para cada novo endereço (origin), inclusive os públicos. Ativar o acesso à rede não substitui essa autorização.
• Consentir com um domínio não é consentir com uma ação. A documentação alerta expressamente que aprovar um domínio não obriga a pedir confirmação antes de uma compra ou da exclusão de dados. Se isso for necessário, limite o navegador a recursos que não permitam essas ações ou use seu próprio ambiente.
• O conteúdo das páginas não é confiável. Uma página não pode conceder permissões ao agente nem substituir as instruções do usuário.
• Senhas ficam fora do modelo. O login ocorre em um evento separado, e os valores digitados não são enviados à entrada do modelo nem ao histórico da sessão. Somente o agente principal pode fazer login, não os subagentes. Passkeys e login por código QR não são compatíveis.

Uma função de exemplo da documentação pede autorização do usuário para cada domínio e, por padrão, nega o acesso (“default: deny”); também cancela pedidos de login. Na minha avaliação, esse é um bom padrão inicial para produção: um agente que não pode acessar sozinho um novo site tem muito menos margem para errar.

Quanto custa o Agents API

A OpenAI não cobra pelo uso do Agents API em si. Você paga pelos tokens do modelo escolhido, pelas ferramentas de acordo com suas tarifas e pelo sandbox conforme a tabela de preços dos contêineres. Não encontrei uma tarifa separada para o uso do computador. Estas são as tarifas padrão por milhão de tokens, para contexto de até 272 mil tokens, antes de impostos:

A tabela de preços informa que sessões de contêiner elegíveis são cobradas por minuto, com mínimo de 5 minutos. Para quem prioriza velocidade, há também o modo Ultrafast para o GPT-6 Astra, que custa US$ 60 por milhão de tokens de entrada e US$ 300 por milhão de tokens de saída.

Decisions API: decisões rápidas com o modelo Luna

O Decisions API responde a perguntas definidas por desenvolvedores, escolhendo uma resposta em uma lista fechada. O contexto pode ser enviado como texto ou imagem. O resultado pode ser usado para classificar conteúdo, encaminhar solicitações ou escolher a próxima etapa de um agente. Segundo o The New Stack, a API retorna respostas com uma avaliação de confiança em 150 ms, contra 1,6 s para o GPT-6 Luna convencional. O The Decoder informa que a OpenAI fala em uma aceleração de dez vezes.

Estado em 29 de setembro: prévia limitada, com ampla disponibilização prevista para “os próximos dias”. Não há documentação pública nem tabela de preços, por isso não apresento código. Não vou especular sobre nomes de endpoints. É uma classe de modelos semelhante à do Jev, da TypeSafe, sobre o qual escrevi no artigo TypeSafe Jev e System One.

Bedrock Managed Agents da Amazon

O Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI, é uma versão do Agents API para a AWS. O harness da OpenAI e a inferência dos modelos funcionam no Amazon Bedrock, enquanto os comandos e as ferramentas são executados pelo AgentCore Runtime ou pela sua própria infraestrutura. A autenticação usa IAM e assinaturas SigV4, não uma chave da OpenAI. A AWS informa que os dados não saem da AWS e que o serviço está em prévia limitada. A OpenAI ressalta que o uso de conceitos comuns não significa que as APIs sejam idênticas. Portanto, não é possível transferir diretamente os exemplos da documentação da OpenAI. Consulte a AWS para verificar regiões, limites e preços.

Perguntas frequentes

Quanto custa o Agents API?

O uso da API em si não custa nada. Você paga pelos tokens do modelo (por exemplo, o GPT-6.1 Sol custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída), pelas ferramentas e pelos contêineres, conforme a tabela de preços da OpenAI.

O Agents API oferece Zero Data Retention?

Não. A documentação informa que o Agents API permite armazenar dados somente nos EUA e não oferece ZDR, mesmo com um sandbox próprio.

Um agente com uso do computador pode fazer uma compra sozinho?

Pode, se o site permitir. A autorização é para o domínio, não para cada ação. Por isso, a OpenAI recomenda limitar o navegador ou usar um ambiente próprio com confirmações.

Quando o Decisions API estará disponível para todos?

A OpenAI prevê uma ampla disponibilização nos próximos dias. Em 29 de setembro de 2026, a API estava em prévia limitada e não tinha tabela de preços.

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