Comparamos el OpenAI Agents SDK y el Claude Agent SDK: cómo ejecuta cada uno su bucle de agente, cómo gestiona handoffs y subagentes, qué herramientas incluye, cómo limita riesgos con guardrails o permisos y cómo te cobra, con recomendaciones claras para proyectos reales.
Elegir entre el OpenAI Agents SDK y el Claude Agent SDK parece cuestión de cara o cruz hasta que construyes dos veces el mismo agente pequeño. Entonces las diferencias aparecen rápido. Un SDK te da un conjunto ligero de bloques de construcción y espera que conectes el resto. El otro te entrega un runtime de agente ya funcional, con archivos, una shell y búsqueda incluidos. Ninguno gana en abstracto. Cada uno gana para un tipo concreto de proyecto, y elegir mal cuesta semanas de rehacer trabajo.
Este artículo pone los dos lado a lado en los aspectos que deciden los proyectos reales: cómo funciona el bucle del agente, cómo se construyen las configuraciones multiagente, qué herramientas vienen incluidas, qué modelos puedes conectar, cómo funcionan las comprobaciones de seguridad y cómo es la factura. Al final tendrás una regla sencilla para tu caso, además de una forma gratuita de probar las familias de modelos antes de comprometerte.
💡 Ojo: ambos SDK publican actualizaciones con frecuencia. Los nombres de clase y las opciones cambian entre versiones, así que trata los conceptos de abajo como estables y revisa la sintaxis exacta en la documentación de cada proyecto antes de copiar código.
Si quieres el veredicto antes del razonamiento, aquí está.
| Tu situación | Mejor opción | Por qué |
|---|---|---|
| Agentes de soporte o ventas que derivan casos a especialistas | OpenAI Agents SDK | Los handoffs y los guardrails son de primer nivel |
| Agentes que leen, editan y ejecutan archivos o código | Claude Agent SDK | Las herramientas de archivos y shell vienen integradas |
| Quieres libertad para cambiar de proveedor de modelos | OpenAI Agents SDK | Diseñado para funcionar más allá de los modelos de un solo proveedor |
| Quieres el comportamiento de Claude Code dentro de tu propia app | Claude Agent SDK | El mismo runtime, las mismas herramientas |
| Asistentes de voz o en tiempo real | OpenAI Agents SDK | Soporte para agentes en tiempo real |
| Tareas autónomas largas en todo un repositorio | Claude Agent SDK | Subagentes, gestión de contexto, modos de permisos |
El resumen en una línea: elige el SDK de OpenAI cuando tu agente sea un enrutador y conversador. Elige el SDK de Claude cuando tu agente sea un ejecutor que toca un sistema de archivos.
¿Todavía no lo tienes claro? Responde con honestidad estas cinco preguntas:
Tres o más respuestas del mismo lado suelen indicar tu decisión. Un resultado dividido significa que tu proyecto tiene dos tipos de trabajo, y la sección sobre combinar ambos SDK te será útil.
Los dos proyectos resuelven el mismo problema principal, dar a un modelo de lenguaje herramientas y un bucle, pero desde direcciones opuestas.
El OpenAI Agents SDK es una biblioteca pequeña, centrada en código, para Python y TypeScript. Es el sucesor listo para producción de un experimento anterior llamado Swarm, y conserva su mismo espíritu: muy pocos conceptos, todos componibles. Los bloques de construcción son:
Escribes funciones normales, las marcas como herramientas, y el SDK genera los esquemas a partir de tus anotaciones de tipo. Luego un runner repite el bucle hasta que el agente devuelve una respuesta final, hace un handoff o alcanza un límite de turnos.
El Claude Agent SDK, antes llamado Claude Code SDK, empaqueta el runtime que impulsa Claude Code como biblioteca para Python y TypeScript. En lugar de ensamblar un agente a partir de primitivas, empiezas con uno que ya puede leer archivos, editarlos, buscar en una base de código, ejecutar comandos de shell y consultar páginas web. Lo diriges con:
💡 Modelo mental: el SDK de OpenAI es un cajón de piezas. El SDK de Claude es un taller equipado donde decides qué puertas cerrar con llave.
Ambos SDK ejecutan el mismo ciclo básico: envían el contexto al modelo, leen las llamadas a herramientas, las ejecutan, devuelven los resultados y repiten hasta terminar el trabajo. La diferencia real está en cuánto de ese ciclo controlas tú.
Con el SDK de OpenAI controlas más. Eliges las herramientas, fijas el número máximo de turnos, defines la forma de la salida final y decides exactamente dónde ocurren los handoffs. El bucle es lo bastante pequeño como para leerlo en una tarde, lo que hace que depurar resulte transparente: cuando algo falla, puedes señalar la línea. También se apoya en salidas tipadas. Declaras un esquema, y la respuesta final llega como un objeto validado que tu aplicación puede usar directamente. Eso encaja con agentes cuyo trabajo termina en datos estructurados, como la clasificación de un ticket o el resumen de un pedido.
Con el SDK de Claude, el bucle llega ya ajustado. La gestión del contexto, el manejo de resultados de herramientas y los reintentos viven dentro del runtime que ya impulsa un producto de programación ya en producción. Lo configuras en lugar de ensamblarlo. Eso ahorra días al principio y cuesta algo de visibilidad más adelante, porque diriges mediante opciones y hooks en lugar de hacerlo con tu propio código de bucle. Transmite una secuencia de mensajes tipados: texto del asistente, llamadas a herramientas, resultados de herramientas y un mensaje final que informa del uso y el costo. Eso encaja con agentes cuyo trabajo termina en efectos secundarios, como archivos editados, pruebas que pasan o un informe escrito en disco.
Un handoff transfiere el control. Un agente de triaje lee un mensaje entrante, decide que es una consulta de facturación y pasa la conversación a un agente de facturación que se hace cargo con el historial completo. Piensa en un testigo de relevo: un corredor termina su tramo y otro sale a por el siguiente.
El SDK también admite agentes como herramientas. En ese patrón, un agente gestor conserva el control, llama a los especialistas como si fueran funciones y luego combina sus respuestas. Los handoffs encajan en conversaciones en las que el usuario debe acabar hablando con el especialista. Los agentes como herramientas encajan en flujos en los que un coordinador es dueño de la respuesta final.
Los subagentes funcionan de otra manera. El agente principal delega una tarea en un ayudante que se ejecuta en una ventana de contexto nueva y devuelve solo un resumen. Eso importa más de lo que parece. Un subagente de búsqueda puede leer cincuenta archivos sin llenar la memoria del agente principal con ellos.
Defines cada subagente con una descripción breve, su propio prompt y una lista limitada de herramientas. Un revisor de solo lectura puede estar junto a un redactor autorizado a editar, y ninguno de los dos puede invadir los permisos del otro.
Las herramientas alojadas de OpenAI, como la búsqueda web, la búsqueda de archivos y un intérprete de código, se ejecutan en el lado de OpenAI a través de la Responses API. No añades infraestructura, pero el agente tampoco puede ver tu disco. Las herramientas integradas de Claude se ejecutan en tu entorno. Leen tus archivos, editan tu código y ejecutan comandos en tu shell. Eso es potente, y significa que debes ejecutar el agente dentro de un contenedor o sandbox en el que confíes.
| Capacidad | OpenAI Agents SDK | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| Lenguajes | Python, TypeScript | Python, TypeScript |
| Elección de modelo | OpenAI por defecto, otros mediante adaptadores | Modelos de Claude |
| Patrón multiagente | Handoffs, agentes como herramientas | Subagentes con contexto aislado |
| Herramientas integradas | Búsqueda web, búsqueda de archivos e intérprete de código alojados | Lectura, escritura y edición de archivos, shell, búsqueda, web |
| Herramientas personalizadas | Funciones decoradas, servidores MCP | Servidores MCP, herramientas en proceso |
| Capa de seguridad | Guardrails de entrada y de salida | Modos de permisos, hooks |
| Observabilidad | Tracing integrado | Flujo de mensajes y hooks |
| Dónde se ejecutan las herramientas | Sobre todo en el lado del proveedor | En tu máquina o contenedor |
| Mejor conocido por | Orquestación y voz | Programación autónoma y trabajo con archivos |
El SDK de OpenAI usa por defecto modelos de OpenAI, pero está pensado para conectarse con otros proveedores a través de endpoints compatibles y adaptadores. Combinar un modelo de terceros más barato para el enrutamiento con un modelo más potente para la respuesta final es una configuración realista, no un truco.
El SDK de Claude funciona con modelos de Claude. Puedes llegar a ellos a través de la API de Anthropic o de las grandes plataformas en la nube que ofrecen Claude, lo que resulta útil cuando las normas de compras dicen «nada de proveedores nuevos». La contrapartida es real: el runtime y el modelo se ajustan juntos, y por eso funciona tan bien, pero también por eso no puedes cambiar el cerebro.
Ambos SDK son bibliotecas gratuitas. Tu factura son tokens más las tarifas de cualquier herramienta alojada. Los bucles de agentes multiplican el uso de tokens porque cada turno vuelve a enviar el contexto, así que una ejecución de diez turnos cuesta mucho más que diez llamadas simples.
Hábitos que reducen la factura en cualquiera de los dos lados:
💡 Regla general: un buen diseño multiagente suele costar menos que un agente gigante, porque cada agente lleva un contexto corto en lugar de todo el historial.
Los guardrails comprueban qué entra y qué sale. Un guardrail de entrada puede rechazar un mensaje que intente desviar al agente del tema o que filtre datos personales. Un guardrail de salida puede bloquear una respuesta que incumpla una política antes de que el usuario la vea. Cuando uno se activa, la ejecución se detiene con una señal clara que puedes gestionar en el código. Las comprobaciones de entrada pueden ejecutarse junto a la llamada principal al modelo, lo que mantiene baja la latencia.
El SDK de Claude se centra en lo que hace el agente, no solo en lo que dice. Eliges un modo de permisos, permites o deniegas herramientas concretas y añades hooks que inspeccionan una llamada a herramienta antes de que se ejecute. Un hook puede rechazar cualquier comando de shell que contenga un patrón destructivo, registrar cada escritura de archivo o pedir a una persona que apruebe un paso arriesgado.
Elige según tu riesgo. Si lo peor que puede pasar es una frase incorrecta, los guardrails son la mejor opción. Si lo peor es que se borre un directorio, los permisos y los hooks son los adecuados.
Elige el SDK de OpenAI. Tienes varios especialistas, como facturación, envíos y soporte técnico, una conversación que debe seguir fluida cuando el control cambia de manos y la necesidad de filtrar datos personales. Los handoffs, los guardrails y el tracing integrado encajan con esa lista. El tracing también permite que un responsable de soporte reproduzca paso a paso una mala conversación.
Elige el SDK de Claude. Migrar una base de código, corregir errores de lint en doscientos archivos, escribir pruebas que faltan o convertir una carpeta de documentos desordenados en resúmenes limpios requiere acceso real a archivos y a una shell. Reconstruir esas herramientas sobre otro SDK es posible, pero estarías recreando lo que ya viene integrado.
Cualquiera de los dos funciona, y el formato de salida decide. Si tu app quiere recibir un resultado estructurado, como una tabla de competidores en JSON, las salidas tipadas del SDK de OpenAI encajan mejor. Si el entregable es un informe largo guardado en disco después de decenas de búsquedas y lecturas de archivos, los subagentes y las herramientas de archivos del SDK de Claude encajan mejor.
¿Puedes usar los dos? Sí, y muchos equipos lo hacen. Una división habitual pone la recepción (enrutamiento, guardrails, voz) en el SDK de OpenAI y un trabajador pesado (cambios en el repositorio, procesamiento de documentos) en el SDK de Claude, conectados mediante un servidor MCP o un endpoint HTTP sencillo. El costo son dos conjuntos de registros y dos conjuntos de actualizaciones, así que divide solo cuando las cargas de trabajo sean realmente distintas.
Antes de conectar cualquiera de los dos SDK, comprueba que el modelo subyacente maneja bien tus prompts. PicassoIA aloja modelos de ambas familias, así que puedes pasar la misma entrada por cada uno en un solo lugar y comparar los resultados lado a lado.
Guarda una tabla de tres columnas (prompt, respuesta de Claude, respuesta de OpenAI) y marca el ganador de cada fila. Si una familia gana en la mayoría de las filas con tus datos, eso te orienta hacia el SDK correspondiente. Si hay empate, decide según la infraestructura: la flexibilidad de proveedor favorece a OpenAI, y el trabajo con sistema de archivos favorece a Claude.
💡 Sé honesto sobre lo que esto prueba. Prueba el modelo, no el SDK. El bucle de herramientas, los handoffs y los permisos siguen necesitando una ejecución real del SDK. Piensa en PicassoIA como una ronda de cribado rápida que te evita construir sobre un modelo que malinterpreta tus prompts.
Los proyectos de agentes necesitan imágenes tanto como cualquier producto: bocetos de arquitectura para la documentación, imágenes principales para una publicación de lanzamiento, una miniatura para un video de demostración. PicassoIA reúne en un mismo lugar modelos de texto a imagen y de texto a video, así que puedes pasar de una descripción a una imagen terminada en minutos.
Prueba una escena fotorrealista con Seedream 5 Pro para un resultado nítido y detallado, o con GPT Image 2 cuando quieras convertir un encargo escrito directamente en una imagen. Describe el sujeto, la luz, el objetivo y el ambiente, luego genera algunas variaciones y quédate con la que más te guste.
No necesitas un equipo de diseño. Necesitas una descripción clara y unos minutos. Abre PicassoIA, elige un modelo y crea tu primera imagen hoy. Si el primer resultado se acerca pero no es exacto, cambia un detalle del prompt y vuelve a ejecutarlo. Ese ciclo de describir, generar y ajustar es la forma más rápida de acostumbrarte, y es el mismo ciclo que afinarás en tu agente.
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