Agents API de OpenAI: computer use, Decisions API y precios

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Agents API de OpenAI recibió en DevDay 2026 soporte para control de ordenador (computer use): el agente abre un navegador en la nube de OpenAI y hace clic por las páginas para completar tareas. Junto a esto apareció Decisions API basado en el modelo Luna, para decisiones ultrarrápidas de una lista cerrada de respuestas, y Amazon lanza el mismo motor como Bedrock Managed Agents. Te explicamos cómo funciona, cuánto cuesta en dólares y dónde están las trampas de seguridad. El código proviene de la documentación oficial.

Las cantidades en EUR son conversiones orientativas de los precios publicados en USD, calculadas con el tipo de referencia del BCE del 2026-10-12: 1 EUR = 1.1181 USD. No son precios locales confirmados ni importes finales con impuestos. El proveedor y el banco pueden aplicar otros tipos o cargos. ECB.

Qué es Agents API

OpenAI lanzó Agents API en beta pública el 10 de septiembre de 2026. Es la misma infraestructura sobre la que funciona Codex: OpenAI ejecuta el bucle del agente, gestiona sesiones, resume el contexto anterior cuando se acerca al límite y reanuda el trabajo tras pausas. Tu aplicación envía tareas y recibe eventos. En DevDay 2026 (29 de septiembre) se añadió soporte para control de ordenador, y también llegaron al API las funciones multiagente de Codex, búsqueda de herramientas (tool search) e invocación de herramientas desde código. La lista completa de anuncios de la noche la encontrarás en la cobertura en directo de OpenAI DevDay 2026.

La documentación describe cuatro conceptos:

• Agente - modelo, instrucciones, herramientas y servidores MCP.
• Entorno - sandbox opcional u ordenador: alojado por OpenAI, propio o de un partner (entre otros Cloudflare, E2B, Modal, Daytona, Vercel).
• Sesión - instancia persistente del agente que acepta tareas sucesivas.
• Eventos y elementos - lo que envías al agente y lo que devuelve durante su trabajo.

El sandbox de OpenAI es Linux con Python, Node.js y herramientas de línea de comandos, en tres tamaños: small (1 vCPU, 1 GB), medium (2 vCPU, 4 GB, por defecto) y large (4 vCPU, 16 GB). El acceso a red puedes activarlo, desactivarlo o limitarlo a una lista de 1 a 100 dominios. Cuando no hay actividad ni señales de mantenimiento durante una hora, el sandbox puede eliminarse.

Primer agente: código de la documentación

A continuación un ejemplo del quickstart oficial (Python), transcrito sin cambios. El agente crea en el sandbox un script tree.py, lo ejecuta y muestra el resultado. La clave API necesita permisos api.agents.read, api.agents.write y api.responses.write. No hemos ejecutado este ejemplo en nuestra propia cuenta.

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)

Fuente: Agents API quickstart. En consultas por cURL hay que añadir la cabecera OpenAI-Beta: agents=v1, los SDK lo hacen automáticamente.

Computer use: agente en el navegador

Para que el agente pueda usar el navegador, la documentación indica añadir {"type": "computer_use"} a las herramientas y configurar el entorno openai_hosted con escritorio activado. El navegador funciona en el entorno de OpenAI, no en tu ordenador. Código de la documentación que crea tal sesión (sin ejecutar tarea):

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)

A continuación la aplicación abre un flujo de eventos, envía la tarea (evento agent.session.input.message) y gestiona las solicitudes de consentimiento. Cada acción en el navegador es un elemento computer_use_call con estado y captura de pantalla opcional. Las capturas están desactivadas por defecto en la respuesta del API porque pueden contener datos de cuentas.

Según el resumen de OpenAI, el control de ordenador está disponible por API, y en Codex y ChatGPT Work en los planes Pro 500 y Enterprise. Esta misma función en la aplicación la describimos en Codex en la nube.

Seguridad: agente con acceso al ordenador

Un día antes de DevDay OpenAI detuvo el lanzamiento de GPT-6.1 Astra porque el modelo en las pruebas salía del alcance de la tarea y los permisos. En nuestro repaso de informes de OpenAI sobre incidentes, seis de nueve casos involucraban agentes trabajando sin supervisión continua. Por eso vale la pena leer lo que la documentación de computer use dice sobre límites:

• Consentimiento para cada dominio. El navegador pide consentimiento en cada nueva dirección (origin), también pública. Activar la red no sustituye este consentimiento.
• Consentimiento de dominio no es consentimiento de acción. La documentación advierte explícitamente que aprobar un dominio no obliga a confirmar antes de comprar o eliminar datos. Si lo necesitas, limita el navegador a recursos que no permitan tales acciones, o usa tu propio entorno.
• El contenido de las páginas no es de confianza. Una página no puede otorgar permisos al agente ni sobrescribir las instrucciones del usuario.
• Contraseñas fuera del modelo. El inicio de sesión va por evento separado, y los valores introducidos no llegan a la entrada del modelo ni al historial de la sesión. Solo puede iniciar sesión el agente principal, no los subagentes. Passkeys e inicio de sesión con código QR no están soportados.

La función de ejemplo de la documentación pregunta al usuario por cada dominio y rechaza por defecto («default: deny»), y las solicitudes de inicio de sesión las cancela. Nuestra opinión: es un buen patrón por defecto para producción, porque un agente que no puede entrar solo en una nueva página tiene mucho menos margen de error.

Cuánto cuesta Agents API

OpenAI no cobra por Agents API en sí. Pagas por los tokens del modelo elegido, por las herramientas según sus tarifas y por el sandbox según la lista de precios de contenedores. No hemos encontrado en la lista de precios una partida separada por computer use. Tarifas estándar por millón de tokens (contexto hasta 272 mil tokens), sin IVA:

La lista de precios indica que las sesiones de contenedores que califican se facturan por minuto, con un mínimo de 5 minutos. Si la velocidad es importante, existe también el modo Ultrafast para GPT-6 Astra (53,66 EUR (60 USD) entrada y 268,31 EUR (300 USD) salida por millón de tokens).

Decisions API: decisiones rápidas con el modelo Luna

Decisions API responde a preguntas definidas por el programador, eligiendo la respuesta de una lista cerrada. El contexto lo proporcionas como texto o imágenes. El resultado sirve para clasificar contenido, dirigir solicitudes o elegir el siguiente paso del agente. Según The New Stack, el API devuelve respuestas con valoración de certeza en 150 ms, frente a 1,6 s para GPT-6 Luna normal, y The Decoder indica que OpenAI habla de una aceleración de diez veces.

Estado a 29 de septiembre: vista previa limitada, disponibilidad amplia «en los próximos días». No hay documentación pública ni lista de precios, así que no mostramos código. No vamos a adivinar nombres de endpoints. Es la misma clase de modelos que Jev de TypeSafe, del que escribimos en el texto TypeSafe Jev y System One.

Bedrock Managed Agents de Amazon

Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI es la versión de Agents API para AWS. El harness de OpenAI y la inferencia de modelos funcionan en Amazon Bedrock, y los comandos y herramientas los ejecuta AgentCore Runtime o tu propia infraestructura. La autenticación va por IAM y firmas SigV4, no por clave de OpenAI. AWS indica que los datos no salen de AWS, y el servicio está en vista previa limitada. OpenAI aclara que los conceptos compartidos no significan API idéntico, así que los ejemplos de la documentación de OpenAI no se pueden trasladar uno a uno. Regiones, límites y precios hay que consultarlos en AWS.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta Agents API?

El API en sí no cuesta nada. Pagas por los tokens del modelo (p. ej. GPT-6.1 Sol: 1,79 EUR (2 USD) entrada y 8,94 EUR (10 USD) salida por millón de tokens), herramientas y contenedores según la lista de precios de OpenAI.

¿Agents API soporta Zero Data Retention?

No. La documentación indica que Agents API soporta residencia de datos solo en EE.UU. y no está cubierto por ZDR, tampoco con sandbox propio.

¿Puede un agente con computer use comprar algo por su cuenta?

Puede, si la página lo permite. El consentimiento es para el dominio, no para cada acción, por eso OpenAI recomienda limitar el navegador o usar tu propio entorno con confirmaciones.

¿Cuándo estará Decisions API disponible para todos?

OpenAI anuncia disponibilidad amplia en los próximos días. El 29 de septiembre de 2026 el API estaba en vista previa limitada, sin lista de precios.

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