モデル

Agents SDK は OpenAI モデルを 2 つの形態で即利用できます。

推奨: OpenAIResponsesModel は、新しい Responses API を使用して OpenAI API を呼び出します。
OpenAIChatCompletionsModel は、Chat Completions API を使用して OpenAI API を呼び出します。

非 OpenAI モデル

ほとんどの非 OpenAI モデルは LiteLLM インテグレーション経由で利用できます。まず、litellm 依存グループをインストールします:

pip install "openai-agents[litellm]"

次に、litellm/ 接頭辞を付けて任意のサポート対象モデルを使用します:

claude_agent = Agent(model="litellm/anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620", ...)
gemini_agent = Agent(model="litellm/gemini/gemini-2.5-flash-preview-04-17", ...)

非 OpenAI モデルを利用するその他の方法

他の LLM プロバイダーを統合する方法は、あと 3 つあります（こちらに例があります）。

set_default_openai_client
AsyncOpenAI インスタンスを LLM クライアントとしてグローバルに使用したい場合に便利です。LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持ち、base_url と api_key を設定できる場合に使用します。設定例は examples/model_providers/custom_example_global.py にあります。
ModelProvider
Runner.run レベルでカスタムモデルプロバイダーを指定できます。これにより「この run のすべてのエージェントでカスタムプロバイダーを使う」と宣言できます。設定例は examples/model_providers/custom_example_provider.py にあります。
Agent.model
特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。エージェントごとに異なるプロバイダーを組み合わせることが可能です。設定例は examples/model_providers/custom_example_agent.py にあります。ほとんどのモデルを簡単に利用する方法として LiteLLM インテグレーションを利用できます。

platform.openai.com の API キーを持っていない場合は、set_tracing_disabled() でトレーシングを無効化するか、別のトレーシングプロセッサーを設定することをお勧めします。

Note

これらの例では、Responses API をまだサポートしていない LLM プロバイダーが多いため、Chat Completions API/モデルを使用しています。LLM プロバイダーが Responses API をサポートしている場合は、Responses を使用することを推奨します。

モデルの組み合わせ

1 つのワークフロー内でエージェントごとに異なるモデルを使用したい場合があります。たとえば、振り分けには小さく高速なモデルを、複雑なタスクには大きく高性能なモデルを使用するといったケースです。Agent を設定する際、次のいずれかの方法でモデルを選択できます。

モデル名を直接指定する
任意のモデル名と、その名前を Model インスタンスへマッピングできる ModelProvider を指定する
Model 実装を直接渡す

Note

SDK は OpenAIResponsesModel と OpenAIChatCompletionsModel の両形態をサポートしていますが、各ワークフローで 1 つのモデル形態に統一することを推奨します。2 つの形態はサポートする機能とツールが異なるためです。混在させる場合は、使用する機能が双方で利用可能かを必ず確認してください。

from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel
import asyncio

spanish_agent = Agent(
    name="Spanish agent",
    instructions="You only speak Spanish.",
    model="o3-mini", # (1)!
)

english_agent = Agent(
    name="English agent",
    instructions="You only speak English",
    model=OpenAIChatCompletionsModel( # (2)!
        model="gpt-4o",
        openai_client=AsyncOpenAI()
    ),
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage agent",
    instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.",
    handoffs=[spanish_agent, english_agent],
    model="gpt-3.5-turbo",
)

async def main():
    result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?")
    print(result.final_output)

OpenAI のモデル名を直接設定
Model 実装を提供

エージェントで使用するモデルをさらに構成したい場合は、temperature などのオプションパラメーターを指定できる ModelSettings を渡せます。

from agents import Agent, ModelSettings

english_agent = Agent(
    name="English agent",
    instructions="You only speak English",
    model="gpt-4o",
    model_settings=ModelSettings(temperature=0.1),
)

OpenAI の Responses API を使用する場合、user や service_tier などその他のオプションパラメーターがあります。トップレベルで指定できない場合は、extra_args で渡してください。

from agents import Agent, ModelSettings

english_agent = Agent(
    name="English agent",
    instructions="You only speak English",
    model="gpt-4o",
    model_settings=ModelSettings(
        temperature=0.1,
        extra_args={"service_tier": "flex", "user": "user_12345"},
    ),
)

他の LLM プロバイダー使用時の一般的な問題

Tracing クライアントの 401 エラー

Tracing 関連のエラーが発生する場合、トレースは OpenAI サーバーへアップロードされるため、OpenAI API キーが必要です。対応方法は次の 3 つです。

トレーシングを完全に無効化する: set_tracing_disabled(True)
トレース用に OpenAI キーを設定する: set_tracing_export_api_key(...)
この API キーはトレースのアップロードのみに使用され、platform.openai.com で取得したものが必要です。
OpenAI 以外のトレースプロセッサーを使用する。詳細は tracing のドキュメントを参照してください。

Responses API のサポート

SDK はデフォルトで Responses API を使用しますが、ほとんどの LLM プロバイダーはまだ非対応です。その結果、404 などのエラーが発生することがあります。対処方法は次の 2 つです。

set_default_openai_api("chat_completions") を呼び出す
OPENAI_API_KEY と OPENAI_BASE_URL を環境変数で設定している場合に有効です。
OpenAIChatCompletionsModel を使用する
例はこちらにあります。

structured outputs のサポート

一部のモデルプロバイダーは structured outputs をサポートしていません。その場合、次のようなエラーが発生することがあります。

BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}}

これは一部プロバイダーの制限で、JSON 出力自体はサポートしていても json_schema を指定できないことが原因です。修正に向けて取り組んでいますが、JSON スキーマ出力をサポートしているプロバイダーを使用することをお勧めします。そうでないと、不正な JSON が返されてアプリが頻繁に壊れる可能性があります。

プロバイダーを跨いだモデルの組み合わせ

モデルプロバイダーごとの機能差に注意しないと、エラーが発生します。たとえば OpenAI は structured outputs、マルチモーダル入力、ホスト型の file search や web search をサポートしていますが、多くの他プロバイダーは非対応です。以下の制限に留意してください。

対応していないプロバイダーには未サポートの tools を送らない
テキストのみのモデルを呼び出す前にマルチモーダル入力を除外する
structured JSON 出力をサポートしていないプロバイダーでは、不正な JSON が返ることがある点に注意する