モデル

すべての エージェント は最終的に LLM を呼び出します。SDK はモデルを 2 つの軽量なインターフェースの背後に抽象化します:

• Model – 特定の API に対して 1 回 のリクエストを実行する方法を知っています
• ModelProvider – 人間が読めるモデルの名前（例: 'gpt‑4o'）を Model インスタンスに解決します

日常的には、通常はモデルの名前と、必要に応じて ModelSettings のみを扱います。

エージェントごとのモデル指定

import { Agent } from '@openai/agents';

const agent = new Agent({
  name: 'Creative writer',
  model: 'gpt-4.1',
});

既定モデル

Agent を初期化する際にモデルを指定しない場合は、既定のモデルが使用されます。現在の既定は gpt-4.1 で、エージェントワークフローにおける予測可能性と低レイテンシのバランスに優れています。

gpt-5 のような他のモデルに切り替えたい場合は、エージェントを構成する方法が 2 つあります。

まず、カスタムモデルを設定していないすべてのエージェントで一貫して特定のモデルを使いたい場合は、エージェントを実行する前に環境変数 OPENAI_DEFAULT_MODEL を設定します。

export OPENAI_DEFAULT_MODEL=gpt-5
node my-awesome-agent.js

次に、Runner インスタンスに既定のモデルを設定できます。エージェント側でモデルを設定しない場合、この Runner の既定モデルが使用されます。

Runner の既定モデルを設定

import { Runner } from '@openai/agents';

const runner = new Runner({ model: 'gpt‑4.1-mini' });

GPT‑5 モデル

この方法で GPT‑5 の reasoning モデル（gpt-5、gpt-5-mini、または gpt-5-nano）を使用する場合、SDK は妥当な modelSettings を既定で適用します。具体的には、reasoning.effort と verbosity をともに "low" に設定します。既定モデルの reasoning effort を調整するには、独自の modelSettings を渡します:

import { Agent } from '@openai/agents';

const myAgent = new Agent({
  name: 'My Agent',
  instructions: "You're a helpful agent.",
  modelSettings: {
    providerData: {
      reasoning: { effort: 'minimal' },
      text: { verbosity: 'low' },
    },
  // If OPENAI_DEFAULT_MODEL=gpt-5 is set, passing only modelSettings works.
  // It's also fine to pass a GPT-5 model name explicitly:
  // model: 'gpt-5',
});

より低レイテンシを求める場合、gpt-5-mini または gpt-5-nano において reasoning.effort="minimal" を使うと、既定設定よりも速く応答が返ることがよくあります。ただし、Responses API の一部の組み込みツール（ファイル検索や画像生成など）は "minimal" の reasoning effort をサポートしていないため、この Agents SDK では既定を "low" にしています。

非 GPT‑5 モデル

カスタムの modelSettings なしで非 GPT‑5 のモデル名を渡した場合、SDK はあらゆるモデルと互換性のある汎用的な modelSettings にフォールバックします。

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OpenAI プロバイダー

既定の ModelProvider は OpenAI の API を使って名前を解決します。2 つの異なるエンドポイントをサポートします:

API	使用方法	setOpenAIAPI() の呼び出し
Chat Completions	標準的なチャットと関数呼び出し	setOpenAIAPI('chat_completions')
Responses	新しい ストリーミング ファーストの生成 API（ツール呼び出し、柔軟な出力）	setOpenAIAPI('responses') (default)

認証

既定の OpenAI キーを設定

import { setDefaultOpenAIKey } from '@openai/agents';

setDefaultOpenAIKey(process.env.OPENAI_API_KEY!); // sk-...

カスタムのネットワーク設定が必要な場合は、setDefaultOpenAIClient(client) を使って独自の OpenAI クライアントを差し込むこともできます。

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ModelSettings

ModelSettings は OpenAI のパラメーターを反映しつつ、プロバイダーに依存しません。

項目	型	注記
temperature	number	創造性と決定性のトレードオフ
topP	number	Nucleus sampling
frequencyPenalty	number	繰り返し出現するトークンを抑制
presencePenalty	number	新しいトークンの出現を促進
toolChoice	'auto' | 'required' | 'none' | string	ツール使用の強制 を参照
parallelToolCalls	boolean	サポートされる場合に関数呼び出しの並列実行を許可
truncation	'auto' | 'disabled'	トークンの切り捨て戦略
maxTokens	number	応答の最大トークン数
store	boolean	応答を保存して取得 / RAG ワークフローに利用
reasoning.effort	'minimal' | 'low' | 'medium' | 'high'	gpt-5 などの reasoning effort
text.verbosity	'low' | 'medium' | 'high'	gpt-5 などのテキストの冗長度

設定はどちらのレベルにも付与できます:

モデル設定

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

const agent = new Agent({
  name: 'Creative writer',
  // ...
  modelSettings: { temperature: 0.7, toolChoice: 'auto' },
});

// or globally
new Runner({ modelSettings: { temperature: 0.3 } });

Runner レベルの設定は、競合するエージェントごとの設定を上書きします。

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プロンプト

エージェントは prompt パラメーターで構成でき、エージェントの挙動を制御するために使用すべき サーバー保存のプロンプト構成 を指示します。現在、このオプションは OpenAI の Responses API を使用する場合にのみサポートされています。

項目	型	注記
promptId	string	プロンプトの一意の識別子
version	string	使用したいプロンプトのバージョン
variables	object	プロンプトに代入する変数のキー/値ペア。値は文字列またはテキスト・画像・ファイルなどのコンテンツ入力タイプが可能

プロンプト付きのエージェント

import { Agent, run } from '@openai/agents';

async function main() {
  const agent = new Agent({
    name: 'Assistant',
    prompt: {
      promptId: 'pmpt_684b3b772e648193b92404d7d0101d8a07f7a7903e519946',
      version: '1',
      variables: {
        poem_style: 'limerick',
      },
    },
  });

  const result = await run(agent, 'Write about unrequited love.');
  console.log(result.finalOutput);
}

if (require.main === module) {
  main().catch(console.error);
}

tools や instructions など、追加のエージェント構成は、保存済みプロンプトで設定した値を上書きします。

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カスタムモデルプロバイダー

独自のプロバイダーの実装は簡単です。ModelProvider と Model を実装し、プロバイダーを Runner のコンストラクタに渡します:

最小のカスタムプロバイダー

import {
  ModelProvider,
  Model,
  ModelRequest,
  ModelResponse,
  ResponseStreamEvent,
} from '@openai/agents-core';

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

class EchoModel implements Model {
  name: string;
  constructor() {
    this.name = 'Echo';
  }
  async getResponse(request: ModelRequest): Promise<ModelResponse> {
    return {
      usage: {},
      output: [{ role: 'assistant', content: request.input as string }],
    } as any;
  }
  async *getStreamedResponse(
    _request: ModelRequest,
  ): AsyncIterable<ResponseStreamEvent> {
    yield {
      type: 'response.completed',
      response: { output: [], usage: {} },
    } as any;
  }
}

class EchoProvider implements ModelProvider {
  getModel(_modelName?: string): Promise<Model> | Model {
    return new EchoModel();
  }
}

const runner = new Runner({ modelProvider: new EchoProvider() });
console.log(runner.config.modelProvider.getModel());
const agent = new Agent({
  name: 'Test Agent',
  instructions: 'You are a helpful assistant.',
  model: new EchoModel(),
  modelSettings: { temperature: 0.7, toolChoice: 'auto' },
});
console.log(agent.model);

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トレーシングエクスポーター

OpenAI プロバイダーを使用する場合、API キーを指定して自動トレースエクスポートを有効化できます:

トレーシングエクスポーター

import { setTracingExportApiKey } from '@openai/agents';

setTracingExportApiKey('sk-...');

これによりトレースが OpenAI dashboard に送信され、ワークフローの完全な実行グラフを検査できます。

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次のステップ

• エージェントの実行 を参照
• ツール でモデルに超能力を付与
• 必要に応じて ガードレール や トレーシング を追加