AI 에이전트 런타임 선택: OpenAI Agents API와 Agents SDK 비교

OpenAI가 2026년 9월 10일 관리형 Agents API를 출시했습니다. AI 에이전트의 세션 상태, 컨텍스트 압축, 복구를 직접 운영하는 부담이 크다면 Agents API가 맞습니다. 반대로 애플리케이션이 런타임, 배포, 데이터 경로를 직접 소유해야 한다면 Agents SDK를 선택해야 합니다. OpenAI Agents API와 Agents SDK 중 무엇을 택할지는 결국 제어권과 운영 부담에 달려 있습니다. 관리형 서비스에는 별도의 하네스 요금이 없기 때문입니다.

어떤 AI 에이전트 방식을 선택해야 할까요?

장시간 실행되는 에이전트를 출시하려는 소규모 플랫폼 팀이라면 OpenAI Agents API를 기본 선택지로 삼는 편이 낫습니다. OpenAI가 Codex 하네스를 실행하고, 세션과 저장된 작업을 유지하며, 컨텍스트를 압축하고, 하위 에이전트를 조율하고, 비동기 턴 사이의 복구까지 지원합니다. 제품의 차별화와 거리가 먼 인프라 업무를 한 덩어리 덜어낼 수 있습니다. OpenAI는 이를 2026년 9월 10일 공개 베타로 출시했으며, 모든 개발자가 이용할 수 있다고 밝혔습니다.

소규모 백엔드 팀을 둔 투자 유치 창업자가 승인 대기 시간이 몇 시간에 이를 수 있는 문서 검토 에이전트를 만든다고 해보겠습니다. 이때는 루프를 직접 소유하는 것보다 관리형 세션에서 얻는 가치가 큽니다. 한정된 제품팀의 시간은 정책, 툴, 평가, 사용자 경험에 써야 합니다.

OpenAI Agents SDK는 런타임 제어가 단순한 선호가 아니라 필수 조건일 때 더 좋은 선택입니다. SDK는 애플리케이션 안에서 실행되므로 배포, 스토리지, 승인 로직, 툴 구현, 상태 전략을 모두 직접 소유합니다. Zero Data Retention 정책이 필수인 중견기업 CTO라면 현재는 이 경로를 선택해야 합니다. Agents API 공개 베타가 ZDR을 지원하지 않기 때문입니다.

이미 안정적인 워커 집합과 맞춤형 텔레메트리, 검증된 복구 경로를 갖춘 숙련된 개발자라면 작은 루프의 유지보수를 피하겠다는 이유만으로 옮기는 것은 득보다 실이 큽니다. SDK는 이런 제어권을 유지하면서도 에이전트, 툴, 핸드오프, 가드레일, 세션, 사람의 검토, 트레이싱을 제공합니다.

OpenAI Agents API와 Agents SDK 한눈에 비교하기

공식적으로 가장 큰 차이는 오케스트레이션이 어디에서 실행되고, 작업 사이의 상태를 누가 소유하느냐입니다. 두 선택지 모두 OpenAI 모델과 툴을 호출할 수 있으며, 어느 쪽도 모델 토큰을 무료로 만들어주지는 않습니다.

실무에서 기준이 뒤집히는 지점은 간단합니다. 에이전트가 기존 서비스 안에서 짧은 요청 하나를 처리하고 끝난다면 SDK의 소유 부담은 작을 수 있습니다. 반면 파일을 수정하고, 승인을 기다리며, 연결 끊김을 견디고, 작업을 위임한 뒤 다음 날 재개한다면 관리형 API는 생명주기 상태가 추가될수록 더 많은 장치를 없애줍니다.

하네스와 샌드박스는 별개의 선택입니다

Agents API는 두뇌 역할을 하는 루프를 관리하지만, 모든 툴을 OpenAI 컴퓨팅에서 실행하도록 강제하지는 않습니다. OpenAI는 이 관리형 루프를 Codex 하네스라고 부릅니다. 모델 호출, 툴 사용, 컨텍스트, 세션, 하위 에이전트를 조율하는 계층입니다. 명령이 실행되고 파일이 존재하는 실행 환경은 별도의 리소스입니다.

실행 환경은 아예 두지 않거나, OpenAI 호스팅 또는 자체 호스팅 방식으로 구성할 수 있습니다. 환경이 없어도 하네스는 원격 MCP 서버를 호출하고 애플리케이션에 함수 호출을 보낼 수 있지만, 내장 Bash, apply-patch 툴, 워크스페이스 파일은 사용할 수 없습니다. OpenAI 호스팅 샌드박스를 선택하면 OpenAI가 Linux 워크스페이스를 프로비저닝합니다. 자체 호스팅 환경에서는 관리형 하네스가 요청한 명령과 파일 작업을 사용자의 실행기가 처리합니다. 아키텍처 가이드는 이 구분을 명확히 설명합니다.

이 차이를 이해하면 비용이 큰 두 가지 실수를 막을 수 있습니다. 먼저 코드가 VPC에서 실행되어야 한다는 이유만으로 Agents SDK를 선택하기에는 이릅니다. Agents API도 자체 호스팅 환경에 연결할 수 있습니다. 반대로 OpenAI가 모든 것을 실행해주길 바라며 Agents API를 고르는 것도 성급합니다. 애플리케이션 함수 핸들러는 여전히 사용자 코드에서 실행되며, 자체 호스팅 실행기를 쓰면 프로비저닝, 재연결, 종료, 파일 지속성도 직접 책임져야 합니다.

비공개 데이터 분석 워크플로에서는 관리형 하네스가 범용 셸을 받지 않고도 애플리케이션 서비스에 SQL 함수 호출을 보낼 수 있습니다. 코딩 에이전트라면 OpenAI 호스팅 샌드박스를 쓸 수 있습니다. 독점 빌드 시스템이라면 자체 격리 워커를 연결할 수 있습니다. 하나의 관리형 오케스트레이션 계층 아래에서 가능한 세 가지 실행 패턴입니다.

세션 소유권: 장시간 실행되는 AI 에이전트에는 Agents API

작업의 생명주기가 애플리케이션 요청 하나보다 길다면 Agents API가 유리합니다. 세션에는 에이전트 설정, 대화, 저장된 작업이 유지됩니다. 세션이 유휴 상태일 때 새 입력이 들어오면 비동기 턴이 시작되고, 작업 중이라면 활성 턴의 방향을 조정합니다. 애플리케이션은 스트림을 따라가거나 웹훅으로 상태 변경을 받을 수 있습니다.

세션이 컨텍스트 한도에 가까워지면 OpenAI가 컨텍스트 압축도 관리합니다. 압축은 오래된 세부 정보를 더 작은 보존 표현으로 대체해 에이전트가 여러 컨텍스트 창에 걸쳐 계속 작업하게 하는 과정입니다. 말로 설명하기는 쉽지만 제대로 운영하기는 어렵습니다. 보존된 요약에는 결정 사항, 툴 결과, 미완료 작업이 남아야 하면서도 이전의 모든 토큰을 끝없이 담아서는 안 됩니다.

더 조용하지만 중요한 장점은 복구입니다. 이벤트 스트림은 놓친 이벤트를 다시 재생하지 않습니다. 연결이 끊긴 뒤 애플리케이션은 세션과 저장된 항목을 가져온 다음, 프로세스 메모리에서 에이전트 턴을 재구성하는 대신 지속성 레코드에서 이어갑니다. 세션 가이드는 완료된 턴, 실패한 턴, 취소, 단순 유휴 세션의 차이를 설명합니다.

투자 유치 창업자를 위한 계약서 검토 에이전트를 생각해보십시오. 문서를 읽고, 전문 하위 에이전트에게 조항 비교를 맡기고, 법률 승인을 기다렸다가, 나중에 수정 의견을 받아 결과물을 만듭니다. 제품의 가치는 검토에 있습니다. 세션 재생, 컨텍스트 압축, 중단된 스트림, 턴 복구는 운영 비용입니다. 관리형 API는 바로 이런 업무를 흡수하도록 설계됐습니다.

솔직히 말해 비용 집계의 정밀도에는 한계가 있습니다. 에이전트는 모델을 여러 번 호출할 수 있고, 루트 에이전트, 하위 에이전트, 재시도, 툴, 샌드박스가 모두 비용에 영향을 줍니다. OpenAI는 Agents API 사용량 필드가 최선 추정치이며 null일 수 있고 나중에 변경될 수 있어 최종 청구서로 볼 수 없다고 설명합니다. 추론 토큰은 출력 토큰으로 계산되고, 캐시된 입력도 과금됩니다. 디버깅에는 사용량 가이드를 활용하고, 재무 통제에는 청구 데이터와 대조하십시오.

대시보드 역시 관측 가능성의 경계를 이룹니다. 공개 베타 고객 API에서는 상세 트레이스 조회와 외부 트레이스 내보내기를 사용할 수 없습니다. 텔레메트리 파이프라인에 모든 트레이스를 프로그래밍 방식으로 내보내야 한다면, 세련된 관리형 대시보드보다 이 공백이 더 중요합니다.

런타임과 배포 제어: Agents SDK가 앞섭니다

애플리케이션이 실행의 시작, 일시 중지, 재개, 상태 저장, 툴 디스패치, 실패 방식을 정확히 결정해야 한다면 Agents SDK가 유리합니다. SDK 러너가 에이전트 루프와 핸드오프를 처리하지만, 루프 자체는 서비스 안에 존재합니다. 따라서 제품 코드가 모든 전환 지점에 자체 트랜잭션, 큐, 속도 제한, 승인 기록, 텔레메트리를 둘러쌀 수 있습니다.

SDK는 TypeScript와 Python용으로 제공되며, Python 저장소에는 MIT License가 적용됩니다. 따라서 패키지에는 좌석당 라이선스 비용이 없습니다. OpenAI 모델 호출, 호스팅 툴, 샌드박스 제공업체, 애플리케이션을 실행하는 컴퓨팅 비용은 별도입니다. SDK 가이드는 배포, 스토리지, 승인, 런타임 통합을 직접 소유하는 코드 중심 애플리케이션에 SDK를 권합니다.

상태는 자동 관리되는 대신 유연합니다. SDK 애플리케이션은 result.history를 재생하거나, 자체 스토리지에 SDK 세션을 저장하거나, OpenAI Conversations ID를 연결하거나, 이전 Responses API 응답 ID에서 체이닝할 수 있습니다. 각각 유용하지만, 에이전트 실행 가이드는 로컬 재생과 서버 관리 상태를 함께 쓸 때 두 계층을 의도적으로 조정하지 않으면 컨텍스트가 중복될 수 있다고 경고합니다.

이런 유연성은 규제를 받는 내부 서비스에서 제값을 합니다. 승인과 그에 따른 에이전트 재개를 같은 데이터베이스 트랜잭션에 포함하고, 승인된 리전에 상태를 저장하며, 비공개 네트워크 통제 뒤에서 툴을 실행하고, 기존 작업 시스템에 에이전트 실행을 맞출 수 있습니다. 관리형 Codex 하네스를 영구적인 오케스트레이션 경계로 삼는 대신 SDK의 모델 계층을 통해 다른 모델이나 제공업체를 통합할 수도 있습니다.

그 대가는 운영 책임입니다. 프로세스가 충돌하면 재개는 직접 해결해야 할 문제가 됩니다. 큐가 중복 전달되면 멱등성을 직접 보장해야 합니다. 기록 증가, 압축 정책, 툴 재시도, 상태 마이그레이션, 배포 롤백도 모두 직접 책임져야 합니다. SDK는 이 모든 것에 대한 제어권을 주지만, 애플리케이션이 실제로 그 제어권을 활용할 때만 가치가 있습니다.

비용 비교: 별도 하네스 요금은 없습니다

두 런타임에서 같은 OpenAI 모델, 토큰 구성, 툴 호출을 사용한다면 토큰과 호스팅 툴 청구액은 같습니다. 가격은 2026년 9월 11일 OpenAI 라이브 페이지에서 확인했습니다. GPT-6 Astra의 표준 짧은 컨텍스트 가격은 입력 토큰 100만 개당 $10.00, 출력 토큰 100만 개당 $50.00입니다. 웹 검색은 1,000회 호출당 $10.00에 검색 콘텐츠 토큰을 선택한 모델 요율로 더합니다. 관리형 Agents API 자체에는 별도 요금이 붙지 않습니다.

다음은 정규화한 워크로드 한 가지입니다. 관측된 운영 데이터가 아니라 가정입니다.

• 월 에이전트 작업 1,000건.
• 각 작업은 GPT-6 Astra에서 캐시되지 않은 입력 토큰 총 10,000개와 출력 토큰 2,000개를 사용합니다. 반환된 검색 콘텐츠는 입력 할당량에 포함합니다.
• 각 작업에서 웹 검색을 한 번 호출합니다.
• Agents API 호스팅 사례에서는 작업마다 게시된 $0.03 요율로 새로운 1 GB 컨테이너 과금 세션을 하나 엽니다. 샌드박스를 재사용하면 이 항목은 줄어듭니다.
• SDK 사례에서는 용량이 충분하고 월 $40가 든다고 가정한 공유 워커 하나를 사용합니다. 스토리지, 네트워크, 인건비는 제외합니다.

모델 비용은 작업당 입력 $0.10과 출력 $0.10, 합계 $0.20입니다. 가정한 총 12,000개 토큰 구성으로 환산하면 혼합 모델 토큰 1,000개당 $0.0167입니다. 웹 검색 한 번에 $0.01가 추가되므로 공통 OpenAI 비용은 작업당 $0.21입니다.

작업 1,000건 기준으로 매번 새로운 1 GB 호스팅 컨테이너를 여는 Agents API 비용은 $240입니다. 공통 모델·검색 사용료 $210에 컨테이너 비용 $30을 더한 값입니다. SDK 사례는 같은 OpenAI 사용료 $210에 가정한 워커 비용 $40를 더해 $250입니다. 직접 비용만 보면 이처럼 물량이 적을 때는 호스팅 컨테이너가 더 저렴합니다.

작업 10,000건이면 관리형 호스팅 사례는 $2,400에 이릅니다. 공통 비용 $2,100에 컨테이너 비용 $300을 합한 값입니다. SDK 사례는 가정한 공유 워커를 사용할 때 $2,140입니다. 직접 컴퓨팅 비용의 손익분기점은 월간 신규 컨테이너 세션 1,334개입니다. 세션당 $0.03의 합계가 $40를 처음 넘어서는 정수 세션 수입니다.

가장 중요한 행은 자체 호스팅 Agents API 사례입니다. Agents API가 같은 $40 워커를 사용한다면 작업 10,000건의 총비용 역시 $2,140입니다. Codex 하네스는 계속 관리형이지만 OpenAI가 하네스 요금을 따로 추가하지 않으므로 실행 비용은 SDK 사례와 같습니다.

현금 지출에는 여전히 가장 큰 변수인 엔지니어링 시간이 빠져 있습니다. 손익분기점을 넘은 뒤에도 SDK 때문에 플랫폼 업무가 몇 시간 더 든다면 월 컴퓨팅 비용 $260 절감은 중요하지 않습니다. 반대로 이미 성숙한 SDK 시스템은 손익분기점 아래에서 유지비가 거의 들지 않을 수 있습니다.

어느 아키텍처에서든 예산을 엄격하게 통제하려면 워크로드 추정치를 AI Agent API Budget Controls 2026의 프로젝트 수준 안전장치와 함께 사용하십시오. 추정치는 계획 도구일 뿐, 지출을 강제하는 장치는 아닙니다.

Agents API 마이그레이션: SDK에서 옮길 때 드는 비용

Agents SDK에서 Agents API로 옮기는 일은 패키지 이름만 바꾸는 작업이 아니라 런타임 마이그레이션입니다. 에이전트 정의와 툴 스키마는 비슷해 보일 수 있지만, 세션 ID, SDK 세션, Responses 대화, Agents API 세션, 샌드박스는 서로 다른 리소스입니다. 상태를 그대로 이식할 식별자가 아니라 경계를 넘어 이동하는 데이터로 다뤄야 합니다.

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   동작 계약 확정하기

   현재 에이전트 지침, 툴 스키마, 승인 지점, 출력 형태, 토큰 예산, 실패 정책을 기록합니다. 비교 중에는 모델과 툴을 고정해 품질 변화가 런타임 개선으로 오인되지 않게 합니다.

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   에이전트와 툴 설정 매핑하기

   모델, 지침, MCP 연결, 함수 정의를 Agents API 설정으로 옮깁니다. 애플리케이션 함수 핸들러에는 호출을 받아 결과를 반환할 서비스가 여전히 필요합니다. 오케스트레이션을 옮겼다는 이유만으로 핸들러까지 호스팅되는 것은 아닙니다.

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   상태 경계 그리기

   새 대화는 Agents API 세션으로 시작하고 그 ID를 애플리케이션의 대화 레코드 옆에 저장합니다. 전환 중에도 기존 SDK 기록을 읽을 수 있게 유지합니다. 이전 컨텍스트를 이어가야 한다면 SDK 세션을 Agents API 세션인 것처럼 취급하지 말고, 필요한 비즈니스 상태만 명시적 입력으로 변환합니다.

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   생명주기 연결부 교체하기

   인프로세스 러너 진입점을 세션 생성, 이벤트, 저장 항목, 필수 작업, 웹훅, 취소, 삭제로 교체합니다. 관리형 상태를 사용해도 애플리케이션 경계의 중복 전달 위험은 사라지지 않으므로 모든 웹훅과 함수 결과에 멱등성을 적용합니다.

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   섀도 테스트와 회귀 검증하기

   같은 평가 세트를 두 경로에서 실행합니다. 작업 성공률, 총 입력·출력 토큰, 툴 호출, 경과 시간, 복구 동작, 사람의 개입을 비교합니다. 새 경로가 기존 계약을 충족한 뒤에만 트래픽을 옮깁니다.

예시 마이그레이션 예산으로 이 선택의 무게를 구체화해보겠습니다. 기존 워크플로에 함수 툴 세 개, 지속 세션, 사람의 승인이 있다고 가정합니다. 시간당 $150로 엔지니어링 시간 24시간을 배정합니다. 설정과 툴 매핑에 6시간, 세션과 생명주기 작업에 8시간, 웹훅·복구·멱등성 처리에 6시간, 회귀 및 비용 점검에 4시간입니다. 일회성 마이그레이션 비용은 $3,600입니다.

관리형 컨텍스트 압축, 복구, 세션, 오케스트레이션 덕분에 매월 엔지니어링 시간 6시간을 절약한다고 가정하면, 인건비 절감액은 월 $900이며 회수 기간은 4개월입니다. 기존 SDK 경로에 가끔 손을 대는 정도라면 투자 회수가 불가능할 수도 있습니다. 가정 자체가 핵심입니다. 마이그레이션의 근거는 토큰 가격 인하가 아니라 운영 업무 감소여야 합니다.

Agents API로 전환하면 안 되는 팀

공개 베타의 데이터 통제가 조달 요건을 충족하지 못한다면 전환하지 마십시오. 현재 Agents API 개요에 따르면 데이터 레지던시는 미국으로 제한되고 Zero Data Retention은 지원되지 않습니다. 하네스와 세션은 계속 관리형 서비스에 있으므로 자체 호스팅 샌드박스를 써도 이 정책은 달라지지 않습니다.

다음 조건 중 하나라도 해당하면 Agents SDK를 유지하는 편이 낫습니다.

• 런타임이 애플리케이션에서 직접 제어하는 맞춤형 스케줄러, 트랜잭션 경계, 지연 시간 범위 안에서 실행되어야 합니다.
• 스토리지, 트레이스 내보내기, 데이터 레지던시 정책이 관리형 공개 베타에 맞지 않습니다.
• 에이전트에 제공업체 유연성이나 Codex 하네스에 종속되지 않아야 할 모델 추상화가 필요합니다.
• SDK 시스템에 이미 안정적인 컨텍스트 압축, 복구, 관측 가능성, 배포 체계가 있고 지속적인 유지보수가 거의 필요하지 않습니다.
• 작업 대부분이 짧고 상태가 없어 상태를 유지하는 관리형 세션을 도입해도 줄어드는 인프라가 적습니다.

공개 베타라는 출시 단계 자체도 판단 요소입니다. OpenAI는 정식 출시 전까지 빠르게 개선할 것이라고 밝히고 있습니다. 변경 통제 일정이 엄격한 팀이라면 지금 평가하되 계약이 안정된 뒤 마이그레이션하는 편이 나을 수 있습니다.

SDK도 피해야 할 경우가 있습니다. 소규모 스타트업이 이론적인 종속성만 피하려고 SDK를 선택한 뒤 세션, 복구, 샌드박스 생명주기, 오케스트레이션을 남몰래 다시 구축해서는 안 됩니다. 제품이 사용하지 않는 제어권은 유지보수 부채일 뿐입니다.

코드 실행이 필요한 에이전트라면 실행 환경 계층을 Best AI Agent Code Sandboxes 2026과 별도로 비교하십시오. 샌드박스 선택만으로 오케스트레이션 상태를 누가 소유해야 하는지는 답할 수 없습니다.

고객 성과는 참고 지표일 뿐 그대로 적용할 수 없습니다

초기 수치는 관리형 경로에 유리하지만, 독립적으로 통제된 벤치마크가 아니라 OpenAI가 9월 10일 출시 게시물에서 공개한 고객 보고입니다. SafetyKit은 사례당 비용이 60% 감소했다고 밝혔습니다. Hypha는 관리형 하네스와 샌드박스를 분리한 뒤 에이전트 응답 실패가 86% 줄었다고 보고했습니다. Ciridae는 평가 점수가 0.71에서 0.85로 올랐고 지연 시간이 4x 단축됐다고 밝혔습니다.

이 결과는 런타임 경계가 중요할 수 있음을 보여줍니다. 그러나 해당 게시물은 고객의 이전 아키텍처, 모델 구성, 토큰 양, 작업 난이도, 엔지니어링 노동을 정규화하지 않았으므로 마이그레이션으로 절약할 수치를 입증하지는 않습니다. 이 보고서는 예측치가 아니라 섀도 평가의 근거로 활용해야 합니다.

OpenAI Agents API와 Agents SDK FAQ

OpenAI Agents SDK를 사용하는 이유는 무엇인가요?

배포, 스토리지, 승인 결정, 툴 구현, 런타임 루프를 애플리케이션이 직접 소유해야 할 때 OpenAI Agents SDK를 사용합니다. OpenAI의 에이전트 구성 요소를 활용하면서 오케스트레이션을 관리형 Agents API로 옮기지 않을 수 있습니다.

OpenAI Agents SDK와 PydanticAI 중 어느 쪽이 더 좋은가요?

이는 별도의 프레임워크 비교입니다. 먼저 Agents API의 Codex 하네스를 OpenAI에 맡길지, SDK 런타임을 애플리케이션이 직접 소유할지 결정해야 합니다. 그다음 두 번째 경로 안에서 SDK 프레임워크를 비교하십시오.

최고의 AI 에이전트 SDK는 무엇인가요?

모든 아키텍처에 가장 좋은 SDK는 없습니다. TypeScript 또는 Python 루프, 툴, 핸드오프, 가드레일, 세션, OpenAI 통합이 애플리케이션에 잘 맞고 배포를 직접 소유하려 한다면 OpenAI Agents SDK가 좋은 선택입니다.

OpenAI Agents SDK는 무료인가요?

Python Agents SDK에는 MIT 라이선스가 적용되므로 패키지 라이선스 비용은 없습니다. 모델 호출, 유료 툴, 샌드박스 서비스, 애플리케이션 실행 인프라 비용은 여전히 지불해야 합니다.

OpenAI Agents SDK는 어떻게 사용하나요?

공식 TypeScript 또는 Python 패키지를 설치하고, 지침과 툴을 넣어 에이전트를 정의한 뒤, 상태 전략 하나를 골라 애플리케이션 안에서 실행합니다. 승인, 지속성, 트레이싱, 샌드박스는 워크플로에 필요한 곳에만 추가합니다.

OpenAI 기반 AI 에이전트 비용은 얼마인가요?

모델 입력, 캐시된 입력, 출력, 툴 호출, 샌드박스 또는 애플리케이션 컴퓨팅, 서드파티 서비스, 운영 인건비를 모두 더해야 합니다. Agents API에는 별도 하네스 요금이 없습니다. 이 글의 가정에서는 월 $40 공유 워커와 비교할 때 새로운 1 GB 컨테이너 세션 1,334개에서 직접 실행 환경 비용이 역전됩니다.

OpenAI API는 무료인가요, 유료인가요?

OpenAI API 모델과 유료 툴 사용량은 API 가격 정책에 따라 측정 과금됩니다. ChatGPT 요금제는 별도의 제품 계약이며, Agents API 또는 Agents SDK 애플리케이션의 API 사용료를 포함하지 않습니다.

ChatGPT에 $20를 지불하는 이유는 무엇인가요?

이는 Agents API와 SDK 중 무엇을 고를지의 문제가 아니라 ChatGPT 구독에 관한 결정입니다. ChatGPT 구독은 해당 요금제 조건에 따라 ChatGPT 제품을 이용할 권리를 제공하며, OpenAI API 사용료는 별도로 청구됩니다.

OpenAI Agent Builder는 무료인가요, 유료인가요?

Agent Builder는 표준 API 모델 가격에 포함됐지만 여기서 비교하는 두 런타임 중 어느 쪽도 아닙니다. OpenAI는 Agent Builder를 단계적으로 종료하고 있으며, 2026년 11월 30일에 서비스를 종료할 예정이라고 밝혔습니다.

다음 주 월요일에 할 일

다음 주에는 장시간 실행되는 워크플로 하나를 골라 섀도 비교를 진행하십시오. 모델, 지침, 토큰 예산, 툴, 평가 세트를 동일하게 유지합니다. 새 테스트 대화는 Agents API에 배치하고 기존 사용자 기록은 SDK 경로에 둡니다. 관리형 하네스의 가치만 분리해 보고 싶다면 두 경로에 같은 실행 환경을 선택하십시오.

작업 성공률, 총 토큰, 유료 툴 호출, 샌드박스 과금 세션, 복구 사고, 사람의 개입, 엔지니어링 시간을 기록합니다. 줄어든 세션·복구 업무의 가치가 포기하는 제어권보다 크다면 Agents API를 선택하십시오. 관리형 서비스가 데이터 요건을 충족하지 못하거나 절약되는 운영 시간으로 마이그레이션 비용을 회수하기 어렵다면 Agents SDK를 유지하십시오.

에이전트 런타임을 바꾸기 전에 AI Business Workflow Audit Checklist를 받아보십시오.