Modèles et fournisseurs

À chaque exécution, le SDK détermine quel modèle et quel mode de transport utiliser. Pour la plupart des applications, gardez une configuration simple. Choisissez explicitement vos modèles et utilisez l’intégration OpenAI standard par défaut. Changez de fournisseur ou de mode de transport uniquement si le workflow l’exige.

Choisissez d’abord le modèle explicitement

En production, choisissez explicitement le modèle au lieu de vous en remettre au modèle que votre version du SDK utilise par défaut à l’exécution.

• Définissez model sur un agent spécialisé lorsque sa tâche impose systématiquement des exigences différentes en matière de qualité, de latence ou de coût.
• Définissez un modèle par défaut pour l’exécution lorsqu’un workflow doit remplacer le modèle de plusieurs agents à la fois.
• Définissez OPENAI_DEFAULT_MODEL pour que tous les agents du processus qui omettent model utilisent le même modèle de repli.

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24import { Agent, Runner } from "@openai/agents";

const fastAgent = new Agent({
  name: "Fast support agent",
  instructions: "Handle routine support questions.",
  model: "gpt-5.6-terra",
});

const generalAgent = new Agent({
  name: "General support agent",
  instructions: "Handle support questions carefully.",
});

const runner = new Runner({
  model: "gpt-6-astra",
});

await runner.run(fastAgent, "Summarize ticket 123.");
const result = await runner.run(
  generalAgent,
  "Investigate the billing issue on account 456."
);

console.log(result.finalOutput);

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29import asyncio

from agents import Agent, RunConfig, Runner

fast_agent = Agent(
    name="Fast support agent",
    instructions="Handle routine support questions.",
    model="gpt-5.6-terra",
)

general_agent = Agent(
    name="General support agent",
    instructions="Handle support questions carefully.",
)


async def main() -> None:
    await Runner.run(fast_agent, "Summarize ticket 123.")

    result = await Runner.run(
        general_agent,
        "Investigate the billing issue on account 456.",
        run_config=RunConfig(model="gpt-6-astra"),
    )
    print(result.final_output)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Pour la plupart des nouveaux workflows qui utilisent le SDK, commencez par gpt-6-astra et ne passez à une variante plus petite que si vos contraintes de latence ou de coût le justifient. Consultez la page Recommandations sur le choix des modèles pour connaître les recommandations actuelles applicables à toute la plateforme.

Choisissez la stratégie par défaut la plus simple

Si votre équipe doit utiliser un modèle précis par défaut, définissez-le vous-même au lieu de vous en remettre au modèle de repli du SDK.

Fournisseurs et modes de transport

Deux distinctions sont importantes.

• Avec le transport WebSocket de l’API Responses, l’agent utilise toujours sa boucle habituelle pour traiter le texte et appeler les outils. Les sessions vocales utilisent un mécanisme distinct.
• Les sessions audio en direct via WebRTC ou WebSocket permettent des interactions à faible latence par la voix ou avec des images. Pour ces sessions, consultez le guide des agents vocaux et le guide de l’API audio en direct.

La configuration précise des fournisseurs, la gestion de leur cycle de vie et les API utilitaires de transport dépendent du langage. Réservez ces détails à la documentation du SDK pour éviter de les répéter ici.

Paramètres des modèles, prompts et fonctionnalités prises en charge

Le choix du modèle n’est qu’un des éléments qui déterminent le comportement de l’agent à l’exécution.

• Utilisez modelSettings pour ajuster notamment l’effort de raisonnement, le niveau de détail des réponses et le comportement des outils.
• Utilisez prompt pour piloter l’exécution à partir d’une configuration de prompt enregistrée, sans avoir à intégrer le prompt système complet dans le code.
• Certaines fonctionnalités du SDK nécessitent l’API Responses d’OpenAI et ne sont pas disponibles via les anciennes interfaces de compatibilité. Consultez la documentation du SDK si vous avez besoin de fonctionnalités avancées de chargement des outils ou de transport.

Lorsque le choix du modèle et de ses paramètres découle du rôle d’un agent spécialisé, gardez ces réglages près de sa définition. Définissez-les par défaut pour tout le workflow uniquement si plusieurs agents doivent utiliser les mêmes réglages à l’exécution.

Étapes suivantes

Une fois le comportement à l’exécution défini, choisissez le guide qui correspond à la prochaine étape de conception de votre workflow.