OpenAI Agents SDK vs Claude Agent SDK

Overview

_Actualizado 2026-05-10 — refleja OpenAI Agents SDK v0.17.0 (7 de mayo) actualizando el modelo predeterminado de RealtimeAgent a `gpt-realtime-2`, y el lanzamiento del Claude Agent SDK del 8 de mayo añadiendo una decisión de permiso `defer` en hooks PreToolUse, una opción `strict` para MCP, `session_store_flush` por lotes/eager para seguimiento de transcripciones en vivo, y un nivel de esfuerzo `xhigh`._

Para 2026, tanto OpenAI como Anthropic han lanzado SDKs oficiales de agentes, y ambos han hecho elecciones deliberadas sobre lo que incluyen sus frameworks. El Agents SDK de OpenAI es intencionalmente mínimo — unas pocas primitivas centrales (Agent, Tool, Handoff, Runner) que se componen en flujos de trabajo arbitrariamente complejos sin la sobrecarga conceptual de los frameworks más antiguos. El Agent SDK de Claude toma el enfoque opuesto, incluyendo implementaciones de calidad de producción de primitivas de entorno comunes (uso de computadora, ejecución de código en sandbox, acceso al sistema de archivos, búsqueda web) para que el agente pueda tomar acción en entornos de computadora sin que cada equipo construya esas capas desde cero.

Ambos SDKs son agnósticos al modelo en la capa de orquestación — ninguno te encierra en los modelos hospedados del autor del framework. El OpenAI Agents SDK acepta cualquier endpoint HTTP compatible con OpenAI, lo que significa que Ollama, vLLM, LM Studio Server y otros runtimes auto-hospedados funcionan todos. El Claude Agent SDK proporciona una abstracción de proveedor de modelo que admite el mismo rango de backends. La elección entre ellos por lo tanto no es sobre la economía de la API — ambos pueden ejecutarse contra modelos locales ajustados — sino sobre qué forma del framework coincide con tu problema.

Esta comparación te ayuda a elegir el SDK correcto basado en los requisitos de entorno de tu agente, luego explica cómo un modelo entrenado con Ertas mejora la confiabilidad bajo cualquier framework.

Feature Comparison

Strengths

Which Should You Choose?

Verdict

Elige OpenAI Agents SDK cuando las acciones de tu agente sean en su mayoría llamadas a herramientas — búsquedas en CRM, solicitudes a APIs, salidas estructuradas, handoffs multi-agente. El conjunto mínimo de primitivas del framework mantiene la superficie de código pequeña y la latencia baja, y el compañero TypeScript lo convierte en la elección correcta para backends de aplicaciones móviles. Elige Claude Agent SDK cuando tu agente necesite tomar acción en un entorno de computadora — automatización de navegador, ejecución de código, manipulación del sistema de archivos, búsqueda web. Las primitivas de entorno del framework están probadas en batalla y serían un trabajo significativo construirlas tú mismo.

Ninguno de los frameworks requiere que uses el modelo hospedado del desarrollador. Ambos aceptan endpoints auto-hospedados, lo que hace que la pregunta de economía de API sea independiente de la elección del framework. Para equipos cuya preocupación principal es el coste por token en lugar de la complejidad de las primitivas de entorno, ambos frameworks se vuelven igualmente atractivos después de que el modelo se intercambia por uno local ajustado.

How Ertas Fits In

Ambos SDKs funcionan limpiamente con modelos ajustados servidos a través de Ollama, vLLM o Ertas Cloud. El `OpenAIChatCompletionsModel` del OpenAI Agents SDK se configura con una URL base y un nombre de modelo; el proveedor compatible con OpenAI del Claude Agent SDK hace lo mismo. Una vez configurados, cada agente — ya sea que esté llamando a herramientas, ejecutando código o coordinando handoffs — se ejecuta contra tu modelo ajustado.

La combinación es particularmente relevante para el precipicio de costes agéntico. Los agentes hacen muchas llamadas al modelo por tarea (5–30, dependiendo del flujo de trabajo), así que la factura por token escala con el bucle, no con los turnos visibles al usuario. Una aplicación con 1K MAU pagando $120/mes sobre APIs en la nube de línea base típicamente paga $3,000+/mes con 40K MAU. Cambiar el modelo subyacente a uno local entrenado con Ertas — sin cambiar el código del SDK — invierte la curva de variable a fija. Para los desarrolladores de aplicaciones móviles que envían funciones de IA, esta es la diferencia entre permanecer en el precipicio y bajarse de él. El Ertas Deployment CLI cierra el puente desde la exportación GGUF a una integración funcional de iOS, Android, Flutter o React Native en minutos.