Agents API OpenAI : computer use, Decisions API et tarifs

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L’Agents API d’OpenAI a reçu lors du DevDay 2026 la prise en charge de l’ordinateur (computer use) : l’agent ouvre un navigateur dans le cloud d’OpenAI et clique lui-même sur les pages pour accomplir une tâche. À côté est apparu Decisions API sur le modèle Luna, pour des décisions ultra-rapides à partir d’une liste fermée de réponses, et Amazon lance le même moteur sous le nom de Bedrock Managed Agents. Nous vous expliquons comment cela fonctionne, combien cela coûte en dollars et où se trouvent les pièges de sécurité. Le code provient de la documentation officielle.

Les montants en EUR sont des conversions indicatives des prix publiés en USD, calculées au taux de référence de la BCE du 2026-10-12 : 1 EUR = 1.1181 USD. Il ne s’agit pas de tarifs locaux confirmés ni de montants finaux toutes taxes comprises. Le fournisseur et la banque peuvent appliquer d’autres taux ou frais. ECB.

Qu’est-ce que l’Agents API

OpenAI a mis Agents API en bêta publique le 10 septembre 2026. C’est la même infrastructure sur laquelle fonctionne Codex : OpenAI gère la boucle de l’agent, administre les sessions, résume le contexte précédent lorsque la limite approche et reprend le travail après une pause. Votre application envoie une tâche et reçoit des événements. Lors du DevDay 2026 (29 septembre), la prise en charge de l’ordinateur a été ajoutée, et l’API a également reçu les fonctions multi-agents de Codex, la recherche d’outils (tool search) et l’appel d’outils depuis le code. Vous trouverez la liste complète des annonces de la soirée dans notre compte-rendu en direct du DevDay 2026 d’OpenAI.

La documentation décrit quatre concepts :

• Agent - modèle, instructions, outils et serveurs MCP.
• Environnement - sandbox optionnel ou ordinateur : hébergé par OpenAI, le vôtre ou chez un partenaire (notamment Cloudflare, E2B, Modal, Daytona, Vercel).
• Session - instance persistante d’un agent qui accepte des tâches successives.
• Événements et éléments - ce que vous envoyez à l’agent et ce qu’il renvoie pendant son travail.

Le sandbox OpenAI est un Linux avec Python, Node.js et des outils en ligne de commande, en trois tailles : small (1 vCPU, 1 GB), medium (2 vCPU, 4 GB, par défaut) et large (4 vCPU, 16 GB). Vous pouvez activer, désactiver l’accès réseau ou le limiter à une liste de 1 à 100 domaines. Lorsqu’il n’y a pas d’activité ni de signaux de maintien pendant une heure, le sandbox peut être supprimé.

Premier agent : code de la documentation

Ci-dessous un exemple du quickstart officiel (Python), recopié sans modifications. L’agent crée un script tree.py dans le sandbox, l’exécute et affiche le résultat. La clé API nécessite les permissions api.agents.read, api.agents.write et api.responses.write. Nous n’avons pas exécuté cet exemple sur notre propre compte.

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)

Source : Agents API quickstart. Pour les requêtes via cURL, il faut ajouter l’en-tête OpenAI-Beta: agents=v1, les SDK le font automatiquement.

Computer use : l’agent dans le navigateur

Pour que l’agent puisse utiliser le navigateur, la documentation demande d’ajouter {"type": "computer_use"} aux outils et de définir l’environnement openai_hosted avec le bureau activé. Le navigateur fonctionne dans l’environnement OpenAI, pas sur votre ordinateur. Code de la documentation qui crée une telle session (sans exécuter de tâche) :

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)

Ensuite, l’application ouvre un flux d’événements, envoie une tâche (événement agent.session.input.message) et gère les demandes de consentement. Chaque action dans le navigateur est un élément computer_use_call avec un statut et une capture d’écran optionnelle. Les captures sont désactivées par défaut dans les réponses de l’API, car elles peuvent contenir des données de comptes.

Selon le résumé d’OpenAI, la prise en charge de l’ordinateur est disponible via l’API, et dans Codex et ChatGPT Work dans les plans Pro 500 et Enterprise. Nous décrivons cette même fonction dans l’application dans notre article sur Codex dans le cloud.

Sécurité : agent avec accès à l’ordinateur

La veille du DevDay, OpenAI a suspendu le lancement de GPT-6.1 Astra, car le modèle sortait du cadre de la tâche et des permissions lors des tests. Dans notre revue des rapports d’incidents d’OpenAI, six des neuf cas concernaient des agents travaillant sans supervision en temps réel. C’est pourquoi il vaut la peine de lire ce que la documentation de computer use dit sur les limites :

• Consentement pour chaque domaine. Le navigateur demande le consentement pour chaque nouvelle adresse (origin), même publique. L’activation du réseau ne remplace pas ce consentement.
• Le consentement pour un domaine n’est pas un consentement pour une action. La documentation avertit explicitement que l’approbation d’un domaine n’impose pas de confirmation avant un achat ou une suppression de données. Si vous en avez besoin, limitez le navigateur aux ressources qui ne permettent pas de telles actions, ou utilisez votre propre environnement.
• Le contenu des pages n’est pas fiable. Une page ne peut pas accorder de permissions à l’agent ni remplacer les instructions de l’utilisateur.
• Mots de passe hors du modèle. La connexion se fait par un événement séparé, et les valeurs saisies ne vont pas dans l’entrée du modèle ni dans l’historique de la session. Seul l’agent principal peut se connecter, pas les sous-agents. Les passkeys et la connexion par code QR ne sont pas pris en charge.

La fonction exemple de la documentation demande à l’utilisateur pour chaque domaine et refuse par défaut (« default: deny »), et annule les demandes de connexion. Notre avis : c’est un bon modèle par défaut pour la production, car un agent qui ne peut pas accéder seul à un nouveau site a beaucoup moins de marge d’erreur.

Combien coûte l’Agents API

OpenAI ne facture pas l’Agents API lui-même. Vous payez pour les tokens du modèle choisi, pour les outils selon leurs tarifs et pour le sandbox selon la tarification des conteneurs. Nous n’avons pas trouvé dans la tarification de ligne distincte pour computer use. Tarifs standard par million de tokens (contexte jusqu’à 272 000 tokens), hors TVA :

La tarification précise que les sessions de conteneurs éligibles sont facturées à la minute, avec un minimum de 5 minutes. Si la vitesse compte, il existe également le mode Ultrafast pour GPT-6 Astra (53,66 EUR (60 USD) entrée et 268,31 EUR (300 USD) sortie par million de tokens).

Decisions API : décisions rapides sur le modèle Luna

Decisions API répond à des questions définies par le développeur, en choisissant une réponse dans une liste fermée. Vous fournissez le contexte sous forme de texte ou d’images. Le résultat sert à la classification de contenu, au routage de tickets ou au choix de la prochaine étape d’un agent. Selon The New Stack, l’API renvoie des réponses avec un score de confiance en 150 ms, contre 1,6 s pour GPT-6 Luna classique, et The Decoder indique qu’OpenAI parle d’une accélération de dix fois.

État au 29 septembre : aperçu limité, disponibilité large « dans les prochains jours ». Il n’y a pas de documentation publique ni de tarification, donc nous ne montrons pas de code. Nous ne devinerons pas les noms des endpoints. C’est la même classe de modèles que Jev de TypeSafe, dont nous avons parlé dans l’article TypeSafe Jev et System One.

Bedrock Managed Agents d’Amazon

Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI est la version Agents API pour AWS. Le harness OpenAI et l’inférence des modèles fonctionnent dans Amazon Bedrock, et les commandes et outils sont exécutés par AgentCore Runtime ou votre propre infrastructure. L’authentification se fait via IAM et les signatures SigV4, et non via une clé OpenAI. AWS indique que les données ne quittent pas AWS, et le service est en aperçu limité. OpenAI précise que les concepts communs ne signifient pas une API identique, donc les exemples de la documentation OpenAI ne peuvent pas être transférés un pour un. Les régions, limites et prix doivent être vérifiés auprès d’AWS.

Questions fréquentes

Combien coûte l’Agents API ?

L’API elle-même ne coûte rien. Vous payez pour les tokens du modèle (par exemple GPT-6.1 Sol : 1,79 EUR (2 USD) entrée et 8,94 EUR (10 USD) sortie par million de tokens), les outils et les conteneurs selon la tarification d’OpenAI.

L’Agents API prend-elle en charge Zero Data Retention ?

Non. La documentation indique qu’Agents API ne prend en charge la résidence des données qu’aux États-Unis et n’est pas couvert par ZDR, même avec votre propre sandbox.

Un agent avec computer use peut-il acheter quelque chose lui-même ?

Oui, si le site le permet. Le consentement concerne le domaine, pas l’action individuelle, c’est pourquoi OpenAI conseille de limiter le navigateur ou d’utiliser votre propre environnement avec des confirmations.

Quand Decisions API sera-t-il disponible pour tous ?

OpenAI annonce une disponibilité large dans les prochains jours. Le 29 septembre 2026, l’API était en aperçu limité, sans tarification.

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