OpenAI Agents SDK बनाम Claude Agent SDK: किसे चुनें?

OpenAI Agents SDK और Claude Agent SDK के बीच चुनाव तब तक सिक्का उछालने जैसा लगता है, जब तक आप एक ही छोटा एजेंट दोनों से नहीं बनाते। उसके बाद फ़र्क जल्दी दिखने लगता है। एक SDK आपको कुछ गिने-चुने बिल्डिंग ब्लॉक देता है और उम्मीद करता है कि बाकी आप खुद जोड़ें। दूसरा आपको एक तैयार एजेंट रनटाइम देता है, जिसमें फ़ाइलें, शेल और सर्च पहले से जुड़े होते हैं। सिद्धांत में कोई भी नहीं जीतता। हर एक किसी खास तरह के प्रोजेक्ट के लिए बेहतर है, और गलत चुनाव से हफ़्तों का दोबारा काम करना पड़ता है।

यह लेख दोनों को उन बातों पर आमने-सामने रखता है जो असली प्रोजेक्ट तय करती हैं: एजेंट लूप कैसे काम करता है, मल्टी-एजेंट सेटअप कैसे बनते हैं, कौन से टूल साथ आते हैं, किन मॉडलों को जोड़ा जा सकता है, सुरक्षा जाँच कैसे काम करती है, और बिल कैसा दिखता है। अंत तक आपके पास अपने मामले के लिए एक सरल नियम होगा, साथ ही प्रतिबद्ध होने से पहले मॉडल फ़ैमिली को परखने का एक मुफ़्त तरीका भी।

💡 ध्यान दें: दोनों SDK बार-बार अपडेट होते हैं। क्लास के नाम और विकल्प रिलीज़ के साथ बदलते रहते हैं, इसलिए नीचे की अवधारणाओं को स्थिर मानें और कोड कॉपी करने से पहले हर प्रोजेक्ट के अपने दस्तावेज़ में सटीक सिंटैक्स जाँच लें।

पहले छोटा जवाब

अगर आप तर्क से पहले फ़ैसला चाहते हैं, तो यह रहा।

एक लाइन का नियम: जब आपका एजेंट राउटर और बातचीत करने वाला हो, तो OpenAI SDK चुनें। जब आपका एजेंट ऐसा कार्यकर्ता हो जो फ़ाइल सिस्टम को छूता है, तो Claude SDK चुनें।

अब भी पक्का नहीं? इन पाँच सवालों के ईमानदार जवाब दें:

1. क्या एजेंट को असली मशीन पर फ़ाइलें पढ़नी या कमांड चलानी होंगी? Claude Agent SDK.
2. क्या अगली तिमाही में आप मॉडल प्रोवाइडर बदल सकते हैं? OpenAI Agents SDK.
3. क्या उपयोगकर्ता एक ही बातचीत में कई विशेषज्ञों से बात करेंगे? OpenAI Agents SDK.
4. क्या आपकी टीम रोज़ाना Claude Code के भीतर ही काम करती है? Claude Agent SDK.
5. क्या आउटपुट संरचित डेटा के रूप में किसी दूसरे सिस्टम को जाता है? OpenAI Agents SDK.

किसी एक तरफ़ तीन या उससे ज़्यादा जवाब हों, तो आम तौर पर वही आपका फ़ैसला होता है। अगर नतीजा बँटा हुआ है, तो इसका मतलब है कि आपके प्रोजेक्ट में दो तरह का काम है, और दोनों SDK को जोड़ने वाला हिस्सा आपके लिए मायने रखेगा।

हर SDK कैसे बना है

दोनों प्रोजेक्ट एक ही मुख्य समस्या हल करते हैं, यानी भाषा मॉडल को टूल और एक लूप देना, बस अलग-अलग दिशाओं से।

OpenAI Agents SDK, सीधे शब्दों में

OpenAI Agents SDK Python और TypeScript के लिए एक छोटी, कोड-पहले लाइब्रेरी है। यह पहले के एक प्रयोग Swarm का प्रोडक्शन-तैयार उत्तराधिकारी है, और यह उसी भावना को बनाए रखता है: बहुत कम अवधारणाएँ, और उनमें से हर एक को जोड़ा जा सकता है। इसके बिल्डिंग ब्लॉक ये हैं:

• एजेंट: एक मॉडल, निर्देश और टूल की सूची
• हैंडऑफ़: एक एजेंट बातचीत को दूसरे एजेंट को सौंपता है
• गार्डरेल: इनपुट और आउटपुट पर जाँच, जो रन को रोक सकती है
• सेशन: कई टर्न में बातचीत की मेमोरी
• ट्रेसिंग: हर मॉडल कॉल, टूल कॉल और हैंडऑफ़ का अंतर्निहित रिकॉर्ड

आप सामान्य फ़ंक्शन लिखते हैं, उन्हें टूल के रूप में चिह्नित करते हैं, और SDK आपके टाइप हिंट से स्कीमा बना देता है। एक रनर तब तक लूप चलाता है जब तक एजेंट अंतिम उत्तर न दे, हैंडऑफ़ न करे, या टर्न की सीमा तक न पहुँच जाए।

Claude Agent SDK, सीधे शब्दों में

Claude Agent SDK, जिसे पहले Claude Code SDK कहा जाता था, Claude Code के पीछे चलने वाले रनटाइम को Python और TypeScript के लिए एक लाइब्रेरी के रूप में पैक करता है। प्रिमिटिव से एजेंट जोड़ने के बजाय, आप ऐसे एजेंट से शुरू करते हैं जो पहले से फ़ाइलें पढ़ सकता है, उन्हें संपादित कर सकता है, कोडबेस में खोज सकता है, शेल कमांड चला सकता है और वेब पेज ला सकता है। आप इसे इन चीज़ों से नियंत्रित करते हैं:

• बिल्ट-इन टूल फ़ाइलों, सर्च, शेल और वेब के लिए
• सबएजेंट जो अपनी अलग कॉन्टेक्स्ट विंडो में काम करते हैं
• हुक जो टूल कॉल से पहले या बाद में आपका कोड चलाते हैं
• MCP सर्वर कस्टम टूल और बाहरी सिस्टम के लिए
• परमिशन मोड जो तय करते हैं कि एजेंट बिना पूछे क्या कर सकता है
• प्रोजेक्ट मेमोरी निर्देश फ़ाइलों और फिर से शुरू होने वाले सेशन के ज़रिए

💡 मानसिक मॉडल: OpenAI SDK एक पार्ट्स बिन है। Claude SDK एक सजी हुई वर्कशॉप है, जहाँ आप तय करते हैं कि कौन से दरवाज़े बंद करने हैं।

नियंत्रण बनाम सुविधा

दोनों SDK एक ही बुनियादी चक्र चलाते हैं: मॉडल को कॉन्टेक्स्ट भेजो, टूल कॉल पढ़ो, उन्हें चलाओ, नतीजे वापस दो, और काम पूरा होने तक दोहराओ। असली फ़र्क यह है कि उस चक्र का कितना हिस्सा आपके पास है।

OpenAI SDK के साथ आपके पास ज़्यादा नियंत्रण रहता है। आप टूल चुनते हैं, टर्न की अधिकतम संख्या तय करते हैं, अंतिम आउटपुट का आकार परिभाषित करते हैं, और ठीक तय करते हैं कि हैंडऑफ़ कहाँ होंगे। लूप इतना छोटा है कि एक दोपहर में पढ़ा जा सकता है, इसलिए डिबगिंग ईमानदार लगती है: कुछ टूटे तो आप लाइन की ओर इशारा कर सकते हैं। यह टाइप्ड आउटपुट पर भी टिका है। आप एक स्कीमा घोषित करते हैं, और अंतिम उत्तर एक सत्यापित ऑब्जेक्ट के रूप में लौटता है जिसे आपका ऐप सीधे उपयोग कर सकता है। यह उन एजेंटों के लिए ठीक है जिनका काम संरचित डेटा पर खत्म होता है, जैसे टिकट वर्गीकरण या ऑर्डर सारांश।

Claude SDK के साथ लूप पहले से ट्यून होकर आता है। कॉन्टेक्स्ट मैनेजमेंट, टूल-रिज़ल्ट हैंडलिंग और रिट्राई उस रनटाइम के भीतर रहते हैं जो पहले से एक चल रहे कोडिंग प्रोडक्ट को चलाता है। आप उसे असेंबल करने के बजाय कॉन्फ़िगर करते हैं। इससे शुरुआत में कई दिन बचते हैं, पर बाद में कुछ दृश्यता कम हो जाती है, क्योंकि आप अपने लूप कोड के बजाय विकल्पों और हुक के ज़रिए नियंत्रण रखते हैं। यह टाइप्ड संदेशों का क्रम स्ट्रीम करता है: असिस्टेंट टेक्स्ट, टूल कॉल, टूल नतीजे, और एक अंतिम रिज़ल्ट संदेश जो उपयोग और लागत बताता है। यह उन एजेंटों के लिए ठीक है जिनका काम साइड इफ़ेक्ट पर खत्म होता है, जैसे संपादित फ़ाइलें, पास होते टेस्ट, या डिस्क पर लिखी रिपोर्ट।

हैंडऑफ़, सबएजेंट और टूल

OpenAI SDK में हैंडऑफ़

हैंडऑफ़ नियंत्रण सौंपता है। एक ट्रायज एजेंट आने वाला संदेश पढ़ता है, तय करता है कि यह बिलिंग का सवाल है, और बातचीत को पूरे इतिहास के साथ एक बिलिंग एजेंट को सौंप देता है, जो उसे आगे संभालता है। इसे रिले बैटन की तरह सोचें: एक धावक अपना चरण पूरा करता है, दूसरा अगला चरण दौड़ता है।

SDK टूल के रूप में एजेंट को भी सपोर्ट करता है। इस पैटर्न में एक मैनेजर एजेंट नियंत्रण अपने पास रखता है, विशेषज्ञों को फ़ंक्शन की तरह कॉल करता है, और फिर उनके जवाब मिलाता है। हैंडऑफ़ उन बातचीतों के लिए ठीक हैं जहाँ उपयोगकर्ता को अंत में विशेषज्ञ से ही बात करनी हो। टूल के रूप में एजेंट उन पाइपलाइनों के लिए ठीक हैं जहाँ एक समन्वयक अंतिम उत्तर का मालिक हो।

Claude SDK में सबएजेंट

सबएजेंट अलग तरह से काम करते हैं। मुख्य एजेंट एक कार्य को एक सहायक को सौंपता है, जो नई कॉन्टेक्स्ट विंडो में चलता है और केवल सारांश लौटाता है। यह जितना सुनने में लगता है उससे ज़्यादा मायने रखता है। एक सर्च सबएजेंट पचास फ़ाइलें पढ़ सकता है, बिना मुख्य एजेंट की मेमोरी को उनसे भरे।

आप हर सबएजेंट को एक छोटे विवरण, उसके अपने प्रॉम्प्ट और टूल की सीमित सूची के साथ परिभाषित करते हैं। एक केवल-पढ़ने वाला रिव्यूअर उस राइटर के साथ रह सकता है जिसे संपादन की अनुमति है, और दोनों में से कोई भी दूसरे की परमिशन में दखल नहीं दे सकता।

बिल्ट-इन टूल गणित बदल देते हैं

OpenAI के होस्टेड टूल, जैसे वेब सर्च, फ़ाइल सर्च और कोड इंटरप्रेटर, Responses API के ज़रिए OpenAI की ओर चलते हैं। आपको कोई इंफ़्रास्ट्रक्चर नहीं जोड़ना पड़ता, पर एजेंट आपकी डिस्क नहीं देख सकता। Claude के बिल्ट-इन टूल आपके वातावरण में चलते हैं। वे आपकी फ़ाइलें पढ़ते हैं, आपका कोड संपादित करते हैं और आपके शेल में कमांड चलाते हैं। यह शक्तिशाली है, और इसका मतलब है कि आपको एजेंट को किसी भरोसेमंद कंटेनर या सैंडबॉक्स के भीतर चलाना चाहिए।

मॉडल, वेंडर-लॉक-इन और लागत

आप कौन से मॉडल इस्तेमाल कर सकते हैं

OpenAI SDK डिफ़ॉल्ट रूप से OpenAI मॉडल का उपयोग करता है, फिर भी इसे संगत एंडपॉइंट और एडेप्टर के ज़रिए दूसरे प्रोवाइडरों से बात करने के लिए बनाया गया है। रूटिंग के लिए एक सस्ता थर्ड-पार्टी मॉडल और अंतिम उत्तर के लिए एक ज़्यादा मज़बूत मॉडल जोड़ना एक व्यावहारिक सेटअप है, कोई जुगाड़ नहीं।

Claude SDK Claude मॉडल चलाता है। आप इन्हें Anthropic के API के ज़रिए, या उन बड़े क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए पहुँच सकते हैं जो Claude देते हैं, और यह तब काम आता है जब खरीद नियम कहते हों कि "कोई नया वेंडर नहीं।" इसमें एक असली समझौता है: रनटाइम और मॉडल एक साथ ट्यून किए गए हैं, इसलिए यह इतना अच्छा चलता है, और इसी वजह से आप मॉडल को नहीं बदल सकते।

बिल कहाँ से आता है

दोनों SDK मुफ़्त लाइब्रेरी हैं। आपका बिल टोकन और किसी भी होस्टेड टूल की फ़ीस होता है। एजेंट लूप टोकन उपयोग को बढ़ाते हैं, क्योंकि हर टर्न पूरा कॉन्टेक्स्ट फिर से भेजता है, इसलिए दस-टर्न वाला रन दस अलग-अलग कॉल से कहीं ज़्यादा महँगा पड़ता है।

दोनों तरफ़ की वे आदतें जो बिल घटाती हैं:

1. टर्न की संख्या सीमित करें, ताकि भ्रमित एजेंट पूरी रात न घूमता रहे
2. छोटे मॉडल से रूट करें और सबसे मज़बूत मॉडल को कठिन चरण के लिए रखें
3. सबएजेंट को सस्ते मॉडल दें जब वे केवल खोजते और सारांश बनाते हैं
4. टूल आउटपुट को कॉन्टेक्स्ट में वापस आने से पहले छोटा करें
5. पहले दिन से हर रन की लागत लॉग करें, चौंकाने वाले पहले इनवॉइस के बाद नहीं

💡 अनुभव का नियम: एक अच्छा मल्टी-एजेंट डिज़ाइन अक्सर एक विशाल एजेंट से सस्ता पड़ता है, क्योंकि हर एजेंट पूरे इतिहास के बजाय छोटा कॉन्टेक्स्ट लेकर चलता है।

सुरक्षा, गार्डरेल और परमिशन

OpenAI SDK में गार्डरेल

गार्डरेल जाँचते हैं कि क्या अंदर जा रहा है और क्या बाहर आ रहा है। एक इनपुट गार्डरेल ऐसे संदेश को अस्वीकार कर सकता है जो एजेंट को विषय से भटकाने की कोशिश करे या निजी डेटा लीक करे। एक आउटपुट गार्डरेल ऐसा उत्तर रोक सकता है जो उपयोगकर्ता तक पहुँचने से पहले किसी नीति का उल्लंघन करे। जब कोई गार्डरेल ट्रिगर होता है, तो रन एक साफ़ संकेत के साथ रुक जाता है, जिसे आप कोड में संभाल सकते हैं। इनपुट जाँच मुख्य मॉडल कॉल के साथ-साथ चल सकती है, जिससे लेटेंसी कम रहती है।

Claude SDK में परमिशन और हुक

Claude का SDK इस पर केंद्रित है कि एजेंट क्या करता है, केवल यह नहीं कि वह क्या कहता है। आप एक परमिशन मोड चुनते हैं, विशिष्ट टूल की अनुमति या मनाही तय करते हैं, और ऐसे हुक लगाते हैं जो टूल कॉल चलने से पहले उसकी जाँच करें। एक हुक किसी ऐसे शेल कमांड को मना कर सकता है जिसमें कोई विनाशकारी पैटर्न हो, हर फ़ाइल लिखने को लॉग कर सकता है, या किसी जोखिम भरे कदम को मंज़ूरी के लिए इंसान से पूछ सकता है।

अपने जोखिम के आधार पर चुनें। अगर सबसे बुरा नतीजा एक गलत वाक्य है, तो गार्डरेल बेहतर मेल हैं। अगर सबसे बुरा नतीजा एक मिटाई गई डायरेक्टरी है, तो परमिशन और हुक बेहतर हैं।

असली प्रोजेक्ट, असली चुनाव

ग्राहक सपोर्ट ट्रायज

OpenAI SDK चुनें। आपके पास बिलिंग, शिपिंग और तकनीकी सहायता जैसे कई विशेषज्ञ हैं, एक ऐसी बातचीत है जिसे नियंत्रण बदलने पर भी सहज रहना है, और निजी डेटा को फ़िल्टर करने की ज़रूरत है। हैंडऑफ़, गार्डरेल और अंतर्निहित ट्रेसिंग इसी सूची से मेल खाते हैं। ट्रेसिंग से सपोर्ट लीड किसी खराब बातचीत को कदम-दर-कदम दोबारा भी देख सकता है।

कोड और फ़ाइल ऑटोमेशन

Claude SDK चुनें। किसी कोडबेस का माइग्रेशन करना, दो सौ फ़ाइलों में लिंट एरर ठीक करना, छूटे हुए टेस्ट लिखना, या अव्यवस्थित दस्तावेज़ों से भरे एक फ़ोल्डर को साफ़-सुथरे सारांशों में बदलना, इन सबके लिए असली फ़ाइल एक्सेस और शेल चाहिए। इन टूल को किसी दूसरे SDK पर दोबारा बनाना संभव है, पर आप वही चीज़ दोबारा बना रहे होंगे जो पहले से तैयार मिलती है।

रिसर्च पाइपलाइन

दोनों चल सकते हैं, और आउटपुट तय करता है। अगर आपका ऐप संरचित परिणाम चाहता है, जैसे JSON में प्रतिस्पर्धियों की तालिका, तो OpenAI SDK के टाइप्ड आउटपुट बेहतर बैठते हैं। अगर डिलीवरेबल दर्जनों सर्च और फ़ाइल रीड के बाद डिस्क पर सहेजी गई लंबी रिपोर्ट है, तो Claude SDK के सबएजेंट और फ़ाइल टूल बेहतर बैठते हैं।

क्या आप दोनों इस्तेमाल कर सकते हैं? हाँ, और कई टीमें ऐसा करती हैं। एक आम बँटवारे में फ़्रंट डेस्क (रूटिंग, गार्डरेल, वॉइस) OpenAI SDK पर होती है और भारी कार्यकर्ता (रिपॉज़िटरी बदलाव, दस्तावेज़ प्रोसेसिंग) Claude SDK पर, और दोनों एक MCP सर्वर या सादे HTTP एंडपॉइंट से जुड़े होते हैं। इसकी कीमत दो सेट लॉग और दो सेट अपग्रेड हैं, इसलिए तभी बाँटें जब वर्कलोड सच में अलग हों।

वे गलतियाँ जो हफ़्तों की कीमत लेती हैं

• हाइप देखकर चुनना। बेंचमार्क और सोशल पोस्ट आपके वर्कलोड को नहीं जानते। पहले अपना पाँच-प्रॉम्प्ट वाला टेस्ट चलाएँ।
• सैंडबॉक्स छोड़ देना। बिना कंटेनर के फ़ाइल संपादित करने वाला एजेंट एक ऐसा जोखिम है जिसकी आपको ज़रूरत नहीं। उसे अलग रखें।
• लूप को असीमित छोड़ना। हमेशा टर्न लिमिट और बजट अलर्ट सेट करें।
• बहुत जल्दी एजेंट जोड़ना। अच्छे टूल वाला एक एजेंट, बहस करने वाले तीन एजेंटों से बेहतर है। तभी बाँटें जब कॉन्टेक्स्ट सच में बहुत बड़े होने लगें।
• लॉन्च तक ट्रेसिंग को नज़रअंदाज़ करना। पहले हफ़्ते में लॉगिंग जोड़ें। तीसरे हफ़्ते में आपको इसकी ज़रूरत पड़ेगी।
• केवल सामान्य रास्ते की जाँच करना। उपयोगकर्ताओं से पहले एजेंट को अस्पष्ट, रूखे और विषय से हटे इनपुट दें।

PicassoIA पर दोनों मॉडल फ़ैमिली परखें

किसी भी SDK को जोड़ने से पहले जाँचें कि उसके नीचे का मॉडल आपके प्रॉम्प्ट संभाल पाता है या नहीं। PicassoIA पर दोनों फ़ैमिली के मॉडल होस्ट होते हैं, इसलिए आप एक ही जगह से एक ही इनपुट हर मॉडल पर चला सकते हैं और नतीजों की आमने-सामने तुलना कर सकते हैं।

एक ही प्रॉम्प्ट दो बार चलाएँ

1. कोडिंग-भारी एजेंट कार्य के लिए Claude Sonnet 5 खोलें, या कठिन मल्टी-स्टेप कोडिंग कार्यों के लिए Claude Fable 5 खोलें।
2. जटिल कोडिंग के लिए GPT 5.6 Sol खोलें, प्रोडक्शन-तैयार टेक्स्ट के लिए GPT 5.6 Terra खोलें, या तेज़ जवाबों के लिए GPT 5.6 Luna खोलें।
3. आपका एजेंट जो सटीक सिस्टम प्रॉम्प्ट इस्तेमाल करेगा उसे चिपकाएँ, उसके बाद तीन असली उपयोगकर्ता संदेश दें, जिनमें एक अस्पष्ट और एक रूखा हो।
4. हर मॉडल से कहें कि वह हर संदेश के लिए जो टूल कॉल करेगा, उसका JSON लिखे।
5. उत्तरों को फ़ॉर्मेट की सटीकता, टूल चुनाव, इनकार के व्यवहार और गति पर अंक दें।

तीन कॉलम की एक तालिका रखें (प्रॉम्प्ट, Claude का उत्तर, OpenAI का उत्तर) और हर पंक्ति में विजेता चिह्नित करें। अगर आपके डेटा पर एक फ़ैमिली ज़्यादातर पंक्तियाँ जीतती है, तो वह आपको मिलते-जुलते SDK की ओर इशारा करती है। अगर बराबरी है, तो इंफ़्रास्ट्रक्चर के आधार पर चुनें: प्रोवाइडर की लचीलापन OpenAI के पक्ष में है, फ़ाइल सिस्टम का काम Claude के पक्ष में।

💡 ईमानदार रहें कि यह क्या परखता है। यह मॉडल को परखता है, SDK को नहीं। टूल लूप, हैंडऑफ़ और परमिशन के लिए अब भी असली SDK रन चाहिए। PicassoIA को एक तेज़ स्क्रीनिंग राउंड समझें, जो आपको ऐसे मॉडल पर अपना एजेंट बनाने से रोकता है जो आपके प्रॉम्प्ट गलत समझता है।

आपका अगला कदम: अपने विज़ुअल बनाएँ

एजेंट प्रोजेक्ट को भी किसी भी प्रोडक्ट जितने ही विज़ुअल चाहिए: डॉक्स के लिए आर्किटेक्चर स्केच, लॉन्च पोस्ट के लिए हीरो इमेज, डेमो वीडियो के लिए थंबनेल। PicassoIA टेक्स्ट-टू-इमेज और टेक्स्ट-टू-वीडियो मॉडल एक ही जगह देता है, ताकि आप विवरण से मिनटों में तैयार तस्वीर तक पहुँच सकें।

फ़ोटोरियलिस्टिक दृश्य के लिए Seedream 5 Pro आज़माएँ, जो साफ़ और विस्तृत आउटपुट देता है, या जब आप लिखी हुई संक्षिप्त बात को सीधे इमेज में बदलना चाहें तब GPT Image 2 आज़माएँ। सब्जेक्ट, रोशनी, लेंस और मूड बताएँ, फिर कुछ वैरिएशन बनाएँ और अपनी पसंदीदा रखें।

आपको डिज़ाइन टीम की ज़रूरत नहीं है। आपको एक साफ़ विवरण और कुछ मिनट चाहिए। PicassoIA खोलें, एक मॉडल चुनें, और आज ही अपनी पहली इमेज बनाएँ। अगर पहला नतीजा करीब है पर सही नहीं, तो प्रॉम्प्ट में एक विवरण बदलें और फिर चलाएँ। वर्णन करना, जनरेट करना और समायोजित करना, यह लूप सबसे तेज़ तरीका है सहज होने का, और यही वह लूप है जिसे आप अपने एजेंट में ट्यून करेंगे।