Las "alternativas a la OpenAI Agents API" son en realidad dos búsquedas con el mismo abrigo. O quiere conservar la misma forma de agente pero ejecutarla en otro modelo, o quiere dejar de depender de un único modelo. Una vez que ve esa división, la lista corta se ordena sola.
Si quiere los modelos de otro proveedor, los rivales reales son el Claude Agent SDK, el ADK de Google y la Gemini Enterprise Agent Platform, el Microsoft Agent Framework con Foundry, Amazon Bedrock AgentCore y Mistral. Si quiere conservar la libertad de elegir modelo, los frameworks independientes del modelo son LangChain / LangGraph, CrewAI y LlamaIndex.
Una cosa que conviene tener presente todo el rato: cada opción aquí sigue siendo infraestructura. Está eligiendo qué bucle, qué arnés de evaluación y qué stack de monitorización quiere construir y mantener. Si el agente es un medio para un fin, como un buen servicio al cliente, la alternativa honesta es no construir ninguno, que es el intercambio que hace eesel, a un precio mensual fijo desde $299 por 500 créditos.
Por qué la gente deja la OpenAI Agents API
Seamos justos primero, porque la mayoría de quienes buscan cambiar en realidad aprecian lo que dejan. La OpenAI Agents API es un buen sitio para construir un agente. La Responses API es una primitiva limpia, el Agents SDK maneja bien el bucle y los handoffs, las herramientas alojadas ahorran trabajo real y los modelos GPT son sólidos. Si GPT es donde quiere vivir, probablemente debería quedarse.
Los motivos para mirar fuera suelen ser concretos, no generales:
- Dependencia del modelo. Todo el stack asume modelos de OpenAI. En cuanto sus evaluaciones dicen que Claude o Gemini ganan en su tarea, quiere poder cambiar de modelo sin reescribir el agente.
- Dónde deben vivir sus datos. Si su comprador exige residencia de datos solo en la UE o un despliegue autoalojado, una API alojada en EE. UU. es una restricción dura, no una preferencia.
- El stack que ya usa. Un equipo metido de lleno en Azure, AWS o GCP quiere que el agente viva dentro de la misma identidad, facturación y gobernanza que ya tiene.
- La señal de cierre. OpenAI retira su Agent Builder sin código y las Evals el 30 de noviembre de 2026, lo que empuja a los equipos sin código hacia Workspace Agents en ChatGPT o hacia otra cosa por completo.
Construyo sobre estas APIs para ganarme la vida, entregando las integraciones de eesel, así que diré lo que casi nadie dice: ninguna de estas herramientas es magia. Un agente es un modelo al que se le ha dado un trabajo, un conjunto de herramientas y permiso para seguir llamándose a sí mismo hasta terminarlo. Cada opción de abajo es solo una respuesta distinta a quién ejecuta ese bucle, en qué modelo y dónde.
Los dos bandos, de un vistazo
Antes de las reseñas individuales, este es el mapa que llevo en la cabeza. Las alternativas caen en dos montones, y cuál quiere le dice casi todo lo que necesita saber.
Cambiar de proveedor de modelos le mantiene en un stack alojado con todo incluido; solo cambia de quién son los modelos y la nube. Cambiar la capa de orquestación sacrifica algo de comodidad a cambio de la libertad de apuntar el mismo código de agente a cualquier modelo. Ninguna es mejor en abstracto. Un equipo que ya eligió Claude quiere la primera; uno que quiere comparar modelos para siempre quiere la segunda.
Así se comparan los ocho en las dimensiones que un comprador realmente pondera.
| Herramienta | Bando | Elección de modelo | Código abierto | Lenguajes | Runtime gestionado | Precio inicial | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | LangChain / LangGraph | Orquestación | Cualquier proveedor | Sí (MIT) | Python, JS/TS | LangGraph Platform | Framework gratis; LangSmith Plus $39/usuario | | Claude Agent SDK | Proveedor de modelos | Solo Claude | Sí (SDK) | Python, TS | Managed Agents (aparte) | Tokens del modelo; Sonnet 5 $2/$10 por 1M | | Google ADK | Proveedor de modelos | Gemini + catálogo de 200+ | Sí (ADK) | Python, TS, Go, Java, Kotlin | Agent Runtime | Tokens del modelo; Gemini Flash ~$0,75/$3,75 | | Microsoft Agent Framework | Proveedor de modelos | Catálogo de 11.000+ | Sí (SDK) | .NET, Python, Go | Foundry Agent Service | Consumo; paquetes ACU desde $19.000 | | Bedrock AgentCore | Proveedor de modelos | Cualquier modelo, cualquier framework | No (gestionado) | Cualquiera | AgentCore Runtime | Harness gratis; $0,0895/vCPU-hora | | CrewAI | Orquestación | Cualquier proveedor | Sí (MIT) | Python | Control Plane | Gratis (50 ejecuciones/mes); Enterprise a medida | | LlamaIndex | Orquestación | Cualquier proveedor | Sí | Python, TS | LlamaCloud | Gratis 10k créditos/mes; luego $1,25/1k créditos | | Mistral Agents API | Proveedor de modelos | Mistral (pesos abiertos) | Pesos (Apache 2.0) | Cualquiera (API) | Mistral Studio | Tokens del modelo; Small 4 $0,15/$0,60 |
Ahora las opiniones individuales. Cada punto sigue la misma forma: qué es, qué destaca, precio y un veredicto claro sobre quién debería elegirla.
1. LangChain / LangGraph
Ideal para: equipos que quieren conservar la libertad de elegir modelo y están dispuestos a operar su propio stack.
LangChain es la respuesta por defecto cuando alguien deja una API de un solo proveedor, y se gana ese lugar siendo agresivamente neutral. Su propuesta es cambiar modelos, herramientas y bases de datos sin reescribir la aplicación, respaldada por más de 1000 integraciones. El mismo código de agente puede ejecutarse hoy en GPT y mañana en Claude, justo el bloqueo que la OpenAI Agents API no puede desbloquear. Es uno de los nombres más citados en cualquier recopilación de los mejores agentes de IA.
Conviene separar las piezas, porque el marketing las mezcla. LangChain es el framework de alto nivel, y su primitiva principal create_agent le da un patrón ReAct probado en pocas líneas. LangGraph es el runtime de orquestación de nivel más bajo que hay debajo, al que recurre para flujos de control multiagente y jerárquicos con persistencia, checkpoints y human-in-the-loop integrados. Ambos son de licencia MIT y gratuitos. LangSmith es la capa comercial, trazabilidad, evaluaciones y despliegue, y ahí está todo el dinero.
Precio. Los frameworks son gratis; se paga al adoptar LangSmith. Developer cuesta $0 por usuario con 5.000 trazas al mes, Plus cuesta $39 por usuario con 10.000 trazas y un despliegue pequeño gratis, y Enterprise es a medida. Por debajo mide en dos unidades: una LangChain Compute Unit a $1,50 y una Storage Unit a $1,00, con trazas extra a 0,005 LSU cada una.
Nuestra opinión: si la libertad de modelo es el motivo para dejar OpenAI, empiece aquí. Pero vaya con los ojos abiertos: "framework gratis" y "gratis para ejecutar en producción a escala" no son la misma frase, la plataforma del día a día es una factura SaaS real y medida. Vale la pena leer la comparativa LangGraph vs AgentKit si lo está sopesando directamente frente a la vía sin código de OpenAI.
2. Claude Agent SDK
Ideal para: equipos que estandarizan en Claude, sobre todo para programación y operaciones agénticas.
El Claude Agent SDK es el cambio de nombre del Claude Code SDK, y ese linaje lo explica todo. Le da el mismo bucle de agente y la misma gestión de contexto que impulsan Claude Code, como una biblioteca que ejecuta el bucle en su propio proceso. A diferencia de la mayoría de los frameworks de agentes, este es la versión productizada de un agente de programación real y ya entregado, no una abstracción nueva, así que llega con herramientas de archivos y bash, subagentes, hooks, permisos, sesiones y MCP de primera clase ya integrado.
Es solo Python y TypeScript; para manejar el mismo bucle desde otro lenguaje se ejecuta la CLI como subproceso. Si quiere una versión totalmente alojada en lugar de ejecutar el bucle usted mismo, Anthropic señala su producto aparte Managed Agents.
Precio. Se paga la tarifa estándar de tokens de la API de Claude. Claude Opus 5 cuesta $5 de entrada / $25 de salida por millón de tokens, Claude Sonnet 5 $2 / $10 (notablemente más barato que el anterior Sonnet 4.6 a $3 / $15) y Claude Haiku 4.5 $1 / $5. Como un agente reenvía su prompt de sistema y su historial en cada turno, el prompt caching importa aquí; un acierto de caché cuesta el 10 % del precio de entrada estándar.
Nuestra opinión: la opción más fuerte si ya decidió que Claude gana en sus evaluaciones, y el hogar natural para el trabajo de programación agéntica. Dos límites honestos: queda atado a Claude, y los productos de terceros deben usar autenticación por clave de API, no hay un inicio de sesión de claude.ai que pueda ofrecer a sus usuarios. Para una lectura directa de costes frente a OpenAI, nuestro artículo OpenAI API vs Anthropic API hace las cuentas.
3. ADK de Google y la Gemini Enterprise Agent Platform
Ideal para: equipos que ya viven dentro de Google Cloud.
Google renombró hace poco Vertex AI Agent Builder como Gemini Enterprise Agent Platform, así que tenga presente el nombre antiguo para buscar, pero el producto actual es distinto. La pieza de código abierto es el Agent Development Kit (ADK), y es más amplio de lo que la gente espera, disponible en Python, TypeScript, Go, Java y Kotlin. Un agente ADK mínimo son un puñado de líneas: un Agent con un modelo, una instrucción y una lista de herramientas como google_search. ADK 2.0 añade flujos de trabajo basados en grafos para mezclar código determinista con razonamiento del modelo.
Alrededor de ADK está la plataforma gestionada: un Agent Studio low-code, una Managed Agents API con REST como prioridad y un Agent Runtime gestionado que aloja agentes creados con ADK u otros frameworks, con Sessions y un Memory Bank para el estado. Tampoco queda atado a Gemini: el Model Garden incluye más de 200 modelos, entre ellos Claude y Gemma. Google también se apoya en dos protocolos abiertos, MCP para herramientas y A2A para la comunicación entre agentes.
Precio. Se pagan tokens de Gemini más cómputo de runtime aparte. Según la página de precios: Gemini 3.1 Pro cuesta $2 / $12 por millón de tokens, y los modelos Flash actuales tienen un precio introductorio de $0,75 / $3,75 hasta el 31 de diciembre de 2026, subiendo a $1,50 / $7,50 en 2027. El grounding con Google Search incluye 5.000 consultas gratis al mes y luego $14 por 1.000.
Nuestra opinión: la opción obvia si sus datos, identidad y facturación ya viven en GCP, y el ADK multilenguaje es una ventaja real para los equipos de Java y Go que los frameworks centrados en Python dejan fuera. El inconveniente es la gravedad habitual de la nube: el cómputo del runtime gestionado se factura aparte de los tokens, así que presupueste ambos.
4. Microsoft Agent Framework y Foundry
Ideal para: empresas Microsoft y .NET que quieren el catálogo de modelos más amplio.
La respuesta de Microsoft son dos productos que encajan entre sí. El Microsoft Agent Framework es un SDK de código abierto en .NET, Python y Go, y es la fusión de la orquestación multiagente de AutoGen con las funciones empresariales de Semantic Kernel en una biblioteca con soporte. Es nuevo, el paquete .NET aún se instala con la opción --prerelease, así que trátelo como algo que se estabiliza, no como algo asentado. El Foundry Agent Service es el runtime gestionado sobre el que se despliega, con agentes de prompt para el camino rápido y agentes alojados para control total.
Lo principal es la amplitud de modelos. Foundry anuncia acceso a más de 11.000 modelos de OpenAI, Anthropic, Meta, Google y xAI, además de un model router que elige según la tarea. También merece mención de una forma que sus rivales no igualan: Foundry aloja agentes creados con el OpenAI Agents SDK y el Anthropic Agent SDK, así que es un runtime debajo de esos SDK, no solo un competidor. El soporte de .NET es el verdadero diferenciador para la gran base de desarrolladores de Microsoft que las herramientas centradas en Python ignoran.
Precio. Basado en consumo, sin una cifra fija por agente publicada, se pagan los tokens del modelo subyacente más el cómputo de herramientas y contenedores. La única cifra concreta es la compra anticipada de Agent Commit Units: 20.000 unidades por $19.000 (5 % de descuento), 100.000 por $90.000 (10 %) o 500.000 por $425.000 (15 %), donde 100 unidades equivalen aproximadamente a $100 de uso al precio de lista.
Nuestra opinión: la opción correcta si es un equipo Azure y .NET, la identidad Entra por agente, el aislamiento VNet y la gobernanza de Purview son cosas que un framework no puede dar. Solo sepa que es la opción más nueva de esta lista, y que las tarifas exactas por token están detrás de más clics de los que deberían.
5. Amazon Bedrock AgentCore
Ideal para: equipos de AWS que ya construyeron un agente y ahora necesitan ejecutarlo en producción.
Bedrock AgentCore replantea el problema. Su planteamiento es que construir un agente es rápido, y lo lento es conectarlo con sus sistemas, asegurar las llamadas a herramientas y escalar sin reconstruir. Por eso es deliberadamente independiente del framework y del modelo: ejecuta LangGraph, CrewAI, Strands, Google ADK e incluso el OpenAI Agents SDK, sobre modelos Claude, Nova, Llama, Mistral, Gemini u OpenAI. Usted pone el agente; AWS pone la fontanería.
Esa fontanería es un conjunto de servicios a la carta: un Runtime sin servidor con aislamiento real de sesiones, memoria a corto y largo plazo, un Gateway que convierte APIs y Lambdas en herramientas MCP, Identity que se integra con Cognito, Okta o Entra, una herramienta de navegador headless, un Code Interpreter y Observability en CloudWatch. Cabe destacar: el antiguo Bedrock Agents ahora es "Classic" y está cerrado a nuevos clientes, y AWS dirige a todos a AgentCore.
Precio. El harness es gratis; se pagan los recursos que hay debajo. El Runtime cuesta $0,0895 por vCPU-hora y $0,00945 por GB-hora, facturado por segundo, y AWS destaca que el tiempo de espera de E/S inactivo es gratis, lo cual importa porque las cargas de agentes pasan la mayor parte del tiempo esperando llamadas a modelos y herramientas. La búsqueda web cuesta $7 por 1.000 consultas, la memoria a corto plazo $0,25 por 1.000 eventos, y los clientes nuevos reciben $200 en créditos gratis.
Nuestra opinión: la mejor opción cuando ya está en AWS y el agente necesita infraestructura empresarial alrededor, la Identity de nivel IAM y los guardrails de políticas Cedar son cosas que la mayoría de los frameworks le obligan a ensamblar usted mismo. La contrapartida es la complejidad: son una docena de servicios facturados por separado y varios subservicios siguen en preview, así que lea con atención la tarifa.
6. CrewAI
Ideal para: montar rápidamente un flujo multiagente, sobre todo para una demo o un prototipo.
CrewAI aborda los agentes desde el ángulo multiagente. Usted define una Crew de agentes con roles que colaboran y delegan, más Flows deterministas para los pasos que quiere bajo control explícito, lo que encaja bien con un flujo de servicio al cliente real. Es un framework Python de código abierto, independiente del modelo y creado de forma independiente a LangChain. La tracción es real: unas 58.000 estrellas en GitHub y la afirmación de que lo usa el 65 % de las Fortune 500, además de una ronda de $18M. La plataforma comercial añade un Studio visual y un Control Plane que se sitúa en la ruta de ejecución para trazabilidad y gobernanza.
La comunidad es sincera sobre dónde falla al pasar de una demo, que es justo la señal que se quiere antes de adoptarlo:
"I started with langgraph and always felt its too manual (in the age of AI)... while CrewAI felt like a fast way to get something up and running especially for a demo."
"With CrewAI, it honestly feels like an immature framework right now: No proper out-of-the-box observability (at least in the free version)... Debugging is painful because engineers don't know what's being sent to the LLM."
Precio. Solo dos niveles publicados. Basic es gratis con 50 ejecuciones de flujo al mes, que además es el tope duro, y 2 automatizaciones. Enterprise es solo bajo presupuesto y añade SSO, RBAC, redacción de PII, despliegue en VPC y excedente flexible. No hay un nivel intermedio de autoservicio.
Nuestra opinión: la forma más rápida de poner en marcha un flujo multiagente, y excelente para prototipar. Pero tome en serio las advertencias de producción, la escasa observabilidad del nivel gratuito y el tope de 50 ejecuciones significan que el coste real a escala es el plan Enterprise bajo presupuesto, téngalo en cuenta antes de comprometerse.
7. LlamaIndex
Ideal para: agentes que viven o mueren por recuperar información de sus propios documentos desordenados.
LlamaIndex es la elección cuando lo difícil de su agente no es el bucle, sino meter buen contexto en él. Es un framework de datos de código abierto, independiente del modelo y más fuerte en RAG, y su gravedad está en la ingesta y la recuperación: analizar documentos complejos, indexarlos y exponer motores de consulta que un agente llama como herramientas. Del lado del agente obtiene FunctionAgent, AgentWorkflow para orquestación multiagente y un motor de Workflows con ramificación, paralelismo y human-in-the-loop.
La capa comercial es LlamaCloud y LlamaParse, su análisis e indexación de documentos gestionados, que es donde está la verdadera diferenciación para quien trata con PDF escaneados, tablas y archivos multimodales. Está disponible en Python y TypeScript, y el repositorio tiene unas 52.000 estrellas en GitHub.
Precio. Basado en créditos, donde 1.000 créditos equivalen a $1,25. Free da 10.000 créditos al mes (unas 1.000 páginas), Starter añade pago por uso hasta $500 al mes, y Pro llega hasta $5.000 al mes con límites más altos. El análisis básico puede costar tan poco como 1 crédito por página; el análisis agéntico con conciencia de diseño cuesta más.
Nuestra opinión: si el trabajo de su agente es en realidad "responder con precisión a partir de esta pila de documentos", LlamaIndex es la herramienta más afilada aquí, y se combina bien con otros frameworks en lugar de reemplazarlos. El planteamiento honesto es que es primero una capa de datos y recuperación y después un runtime de agentes, así que muchos equipos lo combinan con otra cosa en lugar de ejecutarlo todo sobre él.
8. Mistral Agents API
Ideal para: equipos que necesitan residencia de datos en la UE, pesos abiertos o una factura más barata.
La Mistral Agents API es la opción europea, y la geografía es el verdadero argumento. Está construida sobre Chat Completions con estado persistente del lado del servidor, e incluye cuatro conectores integrados: ejecución de código, búsqueda web, generación de imágenes con FLUX y una biblioteca de documentos para RAG, además de soporte MCP y handoffs entre agentes para trabajo multiagente. Sobre el papel, las primitivas coinciden con lo que esperaría de OpenAI, así que el cambio es en gran parte una decisión de modelo, región y coste.
Los diferenciadores son concretos. Los modelos de Mistral son de pesos abiertos y con licencia Apache 2.0, así que puede autoalojarlos y mantener los datos dentro de su perímetro, y puede fijar la inferencia en endpoints de la UE con un recargo del 10 %. Esa combinación es algo que una API alojada en EE. UU. no puede igualar de forma nativa para compradores con datos solo en la UE. Un profesional resumió bien la estrategia:
"Their strategy doesn't make sense to you because you're looking for a technical feature that differentiates them... geography is their key differentiator. They'll get a lot of contracts in Europe simply because they're European."
Precio. Los modelos son baratos. Según la página de precios de la API: Mistral Medium 3.5 cuesta $1,5 / $7,5 por millón de tokens, Mistral Large 3 $0,5 / $1,5 y Mistral Small 4 $0,15 / $0,60. Los conectores integrados se facturan aparte, la búsqueda web y la ejecución de código cuestan $30 por 1.000 llamadas y la generación de imágenes $100 por 1.000, así que el uso intensivo de herramientas suma más rápido de lo que sugieren las bajas tarifas de tokens.
Nuestra opinión: la elección clara para la residencia de datos en la UE y para quien quiera pesos abiertos que pueda ejecutar por su cuenta, a un precio de tokens real y más bajo. Vigile las tarifas por llamada de los conectores, ahí es donde una factura de apariencia barata crece en silencio.
¿Cuál debería elegir?
Si quiere la versión corta, trabaje hacia atrás desde lo que más le importa.
- ¿Quiere conservar la libertad de elegir modelo? LangChain / LangGraph, con CrewAI o LlamaIndex si su caso es multiagente o RAG.
- ¿Prefiere Claude? El Claude Agent SDK, sobre todo para programación y operaciones agénticas.
- ¿Ya está en una nube? Google ADK en GCP, Microsoft Foundry en Azure, Bedrock AgentCore en AWS.
- ¿Necesita residencia de datos en la UE o pesos abiertos? Mistral.
- ¿Construye un agente sobre documentos? LlamaIndex.
Pero hay una pregunta debajo de todas estas que la lista por sí sola no puede responder, y vale la pena decirla con claridad.
Cuando la respuesta real es "no construya uno"
Cada herramienta de arriba es infraestructura. Elegir una significa comprometerse a construir y mantener para siempre un bucle de agente, un arnés de evaluación y un stack de monitorización. Es la decisión correcta cuando el agente es su producto y quiere control hasta el último token.
Es la decisión equivocada cuando el agente es un medio para un fin. Si lo que realmente necesita es servicio al cliente resuelto o un agente de IA para el helpdesk que funcione, un framework es el camino pintoresco hacia un trabajo que podría haber contratado sin más. Esa es la distinción que debe retener: estas APIs son la materia prima, y existe toda otra categoría de producto que es el empleado terminado.
Pruebe eesel, el compañero en lugar de la caja de herramientas
Este es el planteamiento honesto con el que terminar. La OpenAI Agents API y todas las alternativas de esta lista son infraestructura, las piezas con las que ensambla un agente, además del bucle, las evaluaciones y la monitorización que mantiene usted mismo.
eesel es el otro extremo de ese intercambio. Es una plataforma de compañeros de IA, y usted contrata compañeros listos para trabajar para tareas concretas en lugar de construir uno con piezas. La plantilla actual es un compañero de IA para soporte que se conecta a su helpdesk y un redactor de blog con IA. Cada uno llega ya conociendo su empresa, a partir de sus tickets anteriores y su centro de ayuda, así que no hay bucle que construir. Llevamos años poniendo agentes de IA en colas de soporte reales, por eso cada despliegue se simula con sus tickets históricos antes de responder a un solo cliente real. El precio es fijo, desde $299 al mes por 500 créditos, donde 1 crédito es un ticket o chat sin importar cuántas llamadas al modelo o saltos de herramienta hicieran falta. El bucle impredecible es nuestro problema, no el suyo.
Y si lo que le atrajo de una API de agentes fue el control programático, eesel lo conserva. Hay una CLI pública real (@eesel/cli) además de un servidor MCP, webhooks y acceso de red, así que puede conectar una integración, editar las instrucciones del compañero, listar y aprobar acciones con human-in-the-loop y leer el registro de actividad ejecución por ejecución desde una terminal o un script. La documentación lo dice claro: todo lo que hay en el sitio se puede hacer desde la terminal, y agentes de programación como Claude Code y Cursor pueden manejarlo directamente. Obtiene la superficie amigable para agentes sin construir ni vigilar el agente que hay debajo.
Si está construyendo un agente porque quiere ser dueño de cada token, elija uno de los ocho de arriba y disfrútelo. Si lo construye porque necesita servicio al cliente resuelto, empiece una prueba gratuita y deje que el compañero haga el trabajo.