「OpenAI Agents APIの代替」は、実は同じコートを着た2つの検索です。同じ形のエージェントを別のモデルで動かしたいのか、1つのモデルに縛られること自体をやめたいのか、のどちらかです。この区別が見えれば、候補は自然に絞られます。
別のプロバイダーのモデルを使いたい場合、本命の競合はClaude Agent SDK、GoogleのADKとGemini Enterprise Agent Platform、Foundryを備えたMicrosoft Agent Framework、Amazon Bedrock AgentCore、そしてMistralです。モデルの選択の自由を保ちたい場合、モデルに依存しないフレームワークはLangChain / LangGraph、CrewAI、LlamaIndexです。
最後まで頭に置いておいてほしいことが1つあります。ここにある選択肢はどれも、結局はインフラだということです。どのループ、どの評価ハーネス、どの監視スタックを自分で構築して所有するかを選んでいるのです。エージェントが優れたカスタマーサービスのような目的への手段にすぎないなら、正直な代替案は「作らない」ことであり、それがeeselの提案するトレードオフです。500クレジットで月額$299からの固定料金です。
なぜOpenAI Agents APIを離れるのか
まず公平に言っておくと、乗り換えを考える人の多くは、離れようとしているものを実は気に入っています。OpenAI Agents APIはエージェントを作るのに良い場所です。Responses APIはすっきりしたプリミティブで、Agents SDKはループとハンドオフをうまく扱い、ホスト型ツールは実際の手間を省き、GPTモデルも強力です。GPTが使いたいモデルなら、おそらくそのまま使い続けるべきです。
他を見る理由は、たいてい漠然としたものではなく具体的です。
- モデルのロックイン。 スタック全体がOpenAIモデルを前提にしています。自分のタスクでClaudeやGeminiが勝つと評価で分かった瞬間から、エージェントを書き直さずにモデルを切り替えたくなります。
- データを置かなければならない場所。 購入側がEU内限定のデータ所在地やセルフホストのデプロイを求める場合、米国でホストされたAPIは好みではなく厳格な制約になります。
- すでに使っているスタック。 Azure、AWS、GCPに深く入り込んだチームは、エージェントを既存のIDや課金、ガバナンスの内側に置きたいと考えます。
- 終了のシグナル。 OpenAIはノーコードのAgent BuilderとEvalsを2026年11月30日に終了する予定で、ノーコードのチームはChatGPTのWorkspace Agentsか、まったく別のものへ向かうことになります。
私はこれらのAPIの上でeeselの連携を作って生計を立てているので、本音を言います。これらのツールに魔法はありません。エージェントとは、仕事とツール一式を与えられ、仕事が終わるまで自分自身を呼び出し続ける許可を得たモデルです。以下の各選択肢は、誰が、どのモデルで、どこでそのループを実行するかへの別々の答えにすぎません。
2つの陣営を一目で
個別のレビューに入る前に、私が頭の中に置いている地図を示します。代替は2つの山に分かれ、どちらを選ぶかで知るべきことのほとんどが決まります。
モデルプロバイダーを変える場合は、ホスト型のオールインワンスタックに留まり、使うモデルとクラウドが変わるだけです。オーケストレーション層を変える場合は、利便性の一部を手放す代わりに、同じエージェントコードをどのモデルにも向けられる自由を得ます。どちらが抽象的に優れているわけではありません。すでにClaudeを選んだチームは前者を、モデルを永遠にA/Bテストしたいチームは後者を望みます。
購入者が実際に比較する観点で、8つを並べると次のとおりです。
| ツール | 陣営 | モデル選択 | オープンソース | 言語 | マネージドランタイム | 開始価格 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | LangChain / LangGraph | オーケストレーション | 任意のプロバイダー | あり（MIT） | Python, JS/TS | LangGraph Platform | フレームワーク無料；LangSmith Plus $39/席 | | Claude Agent SDK | モデルプロバイダー | Claudeのみ | あり（SDK） | Python, TS | Managed Agents（別製品） | モデルトークン；Sonnet 5 100万あたり$2/$10 | | Google ADK | モデルプロバイダー | Gemini + 200以上のカタログ | あり（ADK） | Python, TS, Go, Java, Kotlin | Agent Runtime | モデルトークン；Gemini Flash 約$0.75/$3.75 | | Microsoft Agent Framework | モデルプロバイダー | 11,000以上のカタログ | あり（SDK） | .NET, Python, Go | Foundry Agent Service | 従量課金；ACUパックは$19,000から | | Bedrock AgentCore | モデルプロバイダー | 任意のモデル、任意のフレームワーク | なし（マネージド） | 任意 | AgentCore Runtime | ハーネス無料；$0.0895/vCPU時間 | | CrewAI | オーケストレーション | 任意のプロバイダー | あり（MIT） | Python | Control Plane | 無料（月50回実行）；Enterpriseは個別見積もり | | LlamaIndex | オーケストレーション | 任意のプロバイダー | あり | Python, TS | LlamaCloud | 月1万クレジット無料；以降1,000クレジットあたり$1.25 | | Mistral Agents API | モデルプロバイダー | Mistral（オープンウェイト） | ウェイト（Apache 2.0） | 任意（API） | Mistral Studio | モデルトークン；Small 4 $0.15/$0.60 |
では個別の見解です。どの項目も、それが何か、何が際立つか、価格、誰が選ぶべきかの率直な結論、という同じ形で書いています。
1. LangChain / LangGraph
こんな人におすすめ： モデルの選択の自由を保ちたく、自前でスタックを運用する覚悟があるチーム。
LangChainは、単一プロバイダーのAPIを離れる人にとっての定番の答えで、徹底した中立性でその座を得ています。売りは、アプリを書き直さずにモデル、ツール、データベースを入れ替えられることで、1000以上の連携に支えられています。同じエージェントコードが今日はGPTで、明日はClaudeで動かせます。まさにOpenAI Agents APIでは外せないロックインです。おすすめAIエージェントのまとめ記事で最もよく挙がる名前の1つです。
マーケティングが混同させるので、部品を分けて理解すると役立ちます。LangChainは高レベルのフレームワークで、主力のプリミティブcreate_agentは数行で実績のあるReActパターンを提供します。LangGraphはその下にある低レベルのオーケストレーションランタイムで、永続化、チェックポイント、ヒューマンインザループを備えたマルチエージェントや階層型の制御フローではここに降りて使います。どちらもMITライセンスで無料です。LangSmithは商用レイヤーで、トレーシング、評価、デプロイを担い、お金がかかるのはここです。
価格。 フレームワークは無料で、LangSmithを導入すると料金が発生します。Developerは席あたり$0で月5,000トレース、Plusは席あたり$39で1万トレースと小規模デプロイ1つが無料、Enterpriseは個別見積もりです。内部では2つの単位で計測され、LangChain Compute Unitが$1.50、Storage Unitが$1.00で、追加トレースは1件あたり0.005 LSUです。
私たちの見解： モデルの自由がOpenAIを離れる理由なら、ここから始めてください。ただし、「無料のフレームワーク」と「大規模な本番運用まで無料」は同じ文ではなく、運用面のプラットフォームは従量制の本物のSaaS請求だと理解した上で臨んでください。OpenAIのノーコードの道と直接比べるなら、LangGraphとAgentKitの比較も読む価値があります。
2. Claude Agent SDK
こんな人におすすめ： Claudeに標準化するチーム、特にコーディングやエージェント的な運用。
Claude Agent SDKはClaude Code SDKの改名で、その系譜がすべてを物語ります。Claude Codeを動かしているのと同じエージェントループとコンテキスト管理を、自分のプロセス内でループを実行するライブラリとして提供します。多くのエージェントフレームワークと違い、これは実際に出荷された本物のコーディングエージェントを製品化したもので、新しい抽象ではありません。そのため、ファイルとbashのツール、サブエージェント、フック、権限、セッション、そして第一級のMCPがすでに組み込まれています。
PythonとTypeScriptのみで、別の言語から同じループを動かすには、サブプロセスとしてCLIを実行します。ループを自分で動かす代わりに完全ホスト型を望むなら、Anthropicは別製品のManaged Agentsを案内しています。
価格。 標準のClaude APIトークン料金を支払います。Claude Opus 5は100万トークンあたり入力$5 / 出力$25、Claude Sonnet 5は$2 / $10（旧Sonnet 4.6の$3 / $15よりかなり安い）、Claude Haiku 4.5は$1 / $5です。エージェントは毎ターンシステムプロンプトと履歴を再送するため、ここではプロンプトキャッシュが重要で、キャッシュヒットは標準入力価格の10%です。
私たちの見解： Claudeが自分の評価で勝つとすでに決めているなら最有力で、エージェント的なコーディング作業の自然な居場所です。正直な制約が2つあります。Claudeに縛られること、そしてサードパーティ製品はAPIキー認証を使う必要があり、ユーザーに渡せるclaude.aiのログインはないことです。OpenAIとの直接のコスト比較は、OpenAI API vs Anthropic APIの記事で数字を検証しています。
3. GoogleのADKとGemini Enterprise Agent Platform
こんな人におすすめ： すでにGoogle Cloudを使っているチーム。
Googleは最近Vertex AI Agent BuilderをGemini Enterprise Agent Platformに改名しました。検索用に旧名も覚えておいてください。ただし現在の製品は別物です。オープンソース部分はAgent Development Kit（ADK）で、想像より幅広く、Python、TypeScript、Go、Java、Kotlinで利用できます。最小のADKエージェントは数行で、モデル、指示、google_searchのようなツールのリストを持つAgentです。ADK 2.0は、決定的なコードとモデルの推論を混ぜるためのグラフベースのワークフローを追加します。
ADKの周りにはマネージドプラットフォームがあります。ローコードのAgent Studio、REST優先のManaged Agents API、ADKや他のフレームワークで作ったエージェントをホストする1つのマネージドAgent Runtime、そして状態管理用のSessionsとMemory Bankです。Geminiに縛られることもなく、Model GardenにはClaudeやGemmaを含む200以上のモデルがあります。Googleはさらに、ツール向けのMCPとエージェント間通信向けのA2Aという2つのオープンプロトコルにも力を入れています。
価格。 Geminiトークン代に加え、ランタイムの計算料金が別にかかります。料金ページによると、Gemini 3.1 Proは100万トークンあたり$2 / $12、現行のFlashモデルは2026年12月31日まで導入価格の$0.75 / $3.75で、2027年に$1.50 / $7.50へ上がります。Google検索によるグラウンディングは月5,000クエリまで無料で、その後は1,000件あたり$14です。
私たちの見解： データ、ID、課金がすでにGCPにあるなら明らかな選択で、Pythonファーストのフレームワークが取りこぼすJavaやGoのチームにとって、多言語対応のADKは本当の強みです。落とし穴はクラウド特有の引力で、マネージドランタイムの計算料金はトークンとは別に課金されるため、両方を予算に入れてください。
4. Microsoft Agent FrameworkとFoundry
こんな人におすすめ： 最も幅広いモデルカタログを求めるMicrosoftおよび.NETの企業。
Microsoftの答えは、組み合わせて使う2つの製品です。Microsoft Agent Frameworkは**.NET、Python、Go**のオープンソースSDKで、AutoGenのマルチエージェントオーケストレーションとSemantic Kernelのエンタープライズ機能を、サポート付きの1つのライブラリに統合したものです。新しく、.NETパッケージはまだ--prereleaseフラグ付きでインストールするため、定着したものではなく安定化途中のものとして扱ってください。Foundry Agent Serviceはデプロイ先となるマネージドランタイムで、手早く使えるプロンプトエージェントと、完全な制御のためのホスト型エージェントがあります。
目玉はモデルの幅広さです。Foundryは、OpenAI、Anthropic、Meta、Google、xAIにまたがる11,000以上のモデルへのアクセスと、タスクごとに選ぶモデルルーターを打ち出しています。競合にはない点でも言及に値します。Foundryは、OpenAI Agents SDKやAnthropic Agent SDKで作られたエージェントをホストできるため、それらのSDKの競合であるだけでなく、下に置くランタイムにもなります。.NETのサポートは、Pythonファーストのツールが見落とす大規模なMicrosoft開発者層にとっての本当の差別化要因です。
価格。 従量課金で、エージェントごとの定額は公開されておらず、基盤モデルのトークン代にツールとコンテナの計算料金を加えて支払います。唯一の具体的な数字はAgent Commit Unitの事前購入で、20,000ユニットが$19,000（5%割引）、100,000が$90,000（10%）、500,000が$425,000（15%）で、100ユニットが小売利用額およそ$100に相当します。
私たちの見解： Azureと.NETの組織なら正しい選択で、エージェントごとのEntra ID、VNet分離、Purviewガバナンスは、フレームワークでは得られないものです。ただし、このリストで最も新しい選択肢であり、トークン単価の正確な数字が必要以上に深い階層の先にあることは知っておいてください。
5. Amazon Bedrock AgentCore
こんな人におすすめ： すでにエージェントを作り、本番運用が必要になったAWSのチーム。
Bedrock AgentCoreは問題の捉え方を変えます。エージェントを作るのは速く、遅いのは自社システムへの接続、ツール呼び出しの保護、作り直さずにスケールさせることだ、という主張です。そのため意図的にフレームワークにもモデルにも依存しません。LangGraph、CrewAI、Strands、Google ADK、さらにはOpenAI Agents SDKまで、Claude、Nova、Llama、Mistral、Gemini、OpenAIのモデル上で動かせます。エージェントはあなたが持ち込み、配管はAWSが用意します。
その配管は単品で選べるサービス群です。真のセッション分離を備えたサーバーレスのRuntime、短期・長期のMemory、APIやLambdaをMCPツールに変えるGateway、CognitoやOkta、Entraと連携するIdentity、ヘッドレスのBrowserツール、Code Interpreter、CloudWatchへのObservabilityです。注目点として、旧Bedrock Agentsは現在「Classic」となり新規顧客の受付を終了しており、AWSは全員にAgentCoreを案内しています。
価格。 ハーネスは無料で、その下のリソースに対して支払います。RuntimeはvCPU時間あたり$0.0895、GB時間あたり$0.00945で秒単位の課金です。AWSはI/O待ちのアイドル時間は無料だと強調しており、これは重要です。エージェントのワークロードは時間の大半をモデルとツールの呼び出し待ちに費やすからです。Web検索は1,000クエリあたり$7、短期メモリは1,000イベントあたり$0.25で、新規顧客には$200の無料クレジットがあります。
私たちの見解： すでにAWSを使っていて、エージェントの周りにエンタープライズ級のインフラが必要なときに最適で、IAM級のIdentityやCedarポリシーによるガードレールは、多くのフレームワークでは自分で組み立てるものです。引き換えに複雑さがあり、個別課金のサービスが十数個あり、いくつかのサブサービスはまだプレビューなので、料金表をよく読んでください。
6. CrewAI
こんな人におすすめ： マルチエージェントのワークフローを素早く立ち上げたい人、特にデモやプロトタイプ。
CrewAIはマルチエージェントの角度からエージェントに取り組みます。協力し、委任し合う役割を持つエージェントのCrewと、明示的に制御したい手順のための決定的なFlowsを定義でき、実際のカスタマーサービスのワークフローにうまく対応します。Pythonのオープンソースフレームワークで、モデルに依存せず、LangChainとは独立して作られています。勢いは本物で、GitHubスターは約58,000、Fortune 500の65%が利用と主張しており、さらに1,800万ドルの資金調達も行っています。商用プラットフォームには、ビジュアルのStudioと、トレーシングとガバナンスのために実行経路に入るControl Planeが加わります。
コミュニティは、デモを超えたときにどこで苦労するかを率直に語っており、導入前に欲しいまさにそのシグナルです。
"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."
価格。 公開されているプランは2つだけです。Basicは月50回のワークフロー実行まで無料で、これは上限でもあり、オートメーションは2つまでです。Enterpriseは見積もりのみで、SSO、RBAC、PIIのマスキング、VPCデプロイ、柔軟な超過分が加わります。セルフサービスの中間プランはありません。
私たちの見解： マルチエージェントのフローを最速で動かせる方法で、プロトタイピングには最適です。ただし本番に関する注意は真剣に受け止めてください。無料プランの乏しい可観測性と50回の上限は、大規模運用の本当のコストが見積もり制のEnterpriseプランになることを意味するので、決める前に織り込んでください。
7. LlamaIndex
こんな人におすすめ： 自社の雑多なドキュメントからの検索が成否を分けるエージェント。
LlamaIndexは、エージェントで難しいのがループではなく、適切なコンテキストを入れることである場合の選択肢です。オープンソースでモデルに依存しないデータフレームワークで、RAGに最も強く、重心は取り込みと検索にあります。複雑なドキュメントを解析し、インデックスを作り、エージェントがツールとして呼び出すクエリエンジンを公開します。エージェント側では、FunctionAgent、マルチエージェントのオーケストレーション用のAgentWorkflow、分岐、並列実行、ヒューマンインザループを備えたWorkflowsエンジンが提供されます。
商用レイヤーはLlamaCloudとLlamaParseで、マネージドのドキュメント解析とインデックス作成です。スキャンされたPDF、表、マルチモーダルなファイルを扱う人にとって、本当の差別化はここにあります。PythonとTypeScriptで提供され、リポジトリには約52,000のGitHubスターがあります。
価格。 クレジット制で、1,000クレジットが$1.25です。Freeは月10,000クレジット（およそ1,000ページ）、Starterは月$500までの従量課金、Proは月$5,000までで上限が高くなります。基本的な解析は1ページ1クレジットと低く抑えられますが、レイアウトを理解するエージェント型解析はより高くなります。
私たちの見解： エージェントの仕事が実質的に「この書類の山から正確に答える」ことなら、LlamaIndexはここで最も鋭いツールで、他のフレームワークを置き換えるのではなく、うまく組み合わせられます。正直に言えば、まずデータと検索の層であり、エージェントランタイムはその次なので、多くのチームはすべてをそこで動かすのではなく、別のものと組み合わせています。
8. Mistral Agents API
こんな人におすすめ： EUのデータ所在地、オープンウェイト、より安い請求が必要なチーム。
Mistral Agents APIはヨーロッパの選択肢で、売りは本当に地理です。Chat Completionsの上に構築され、永続的なサーバー側の状態が加わっています。組み込みコネクタが4つあり、コード実行、Web検索、FLUXによる画像生成、RAG用のドキュメントライブラリです。さらにMCPのサポートと、マルチエージェント作業のためのエージェントのハンドオフがあります。紙の上ではOpenAIに期待するプリミティブと一致するため、移行は主にモデル、リージョン、コストの判断になります。
差別化要因は具体的です。Mistralのモデルはオープンウェイトでライセンスは Apache 2.0なので、セルフホストしてデータを自社の境界内に置くことができ、10%の割増でEUエンドポイントに推論を固定することもできます。この組み合わせは、EU内限定データが必要な購入者に対して、米国でホストされたAPIが標準では実現できないものです。ある実務者は、この戦略をうまく言い表しています。
"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."
価格。 モデルは安価です。APIの料金ページによると、Mistral Medium 3.5は100万トークンあたり$1.5 / $7.5、Mistral Large 3は$0.5 / $1.5、Mistral Small 4は$0.15 / $0.60です。組み込みコネクタは別料金で、Web検索とコード実行は1,000回の呼び出しあたり$30、画像生成は1,000件あたり$100なので、ツールを多用すると、低いトークン料金から想像するより早く積み上がります。
私たちの見解： EUのデータ所在地と、自分で動かせるオープンウェイトを求める人にとって明確な選択で、実際に低いトークン価格で使えます。コネクタの呼び出し単位の料金には注意してください。安く見える請求が静かに膨らむのはそこです。
どれを選ぶべきか
短く知りたいなら、あなたにとって最も重要なことから逆算してください。
- モデルの選択の自由を保ちたい？ LangChain / LangGraph。マルチエージェントやRAGならCrewAIやLlamaIndexも。
- Claudeを好む？ Claude Agent SDK。特にコーディングやエージェント的な運用に。
- すでにクラウドを使っている？ GCPならGoogle ADK、AzureならMicrosoft Foundry、AWSならBedrock AgentCore。
- EUのデータ所在地やオープンウェイトが必要？ Mistral。
- ドキュメントに対するエージェントを作る？ LlamaIndex。
ただし、これらすべての底には、リスト自体では答えられない問いがあり、はっきり言う価値があります。
本当の答えが「作らない」ときとは
上のツールはどれもインフラです。1つを選ぶことは、エージェントループ、評価ハーネス、監視スタックを、ずっと自分で構築し所有し続けることに同意するということです。エージェントが自社の製品そのもので、トークン単位まで制御したいなら、それが正しい選択です。
エージェントが目的への手段にすぎないなら、それは間違った選択です。本当に必要なのがカスタマーサービスの対応や動くAIヘルプデスクエージェントなら、フレームワークは、採用すればよかった仕事への遠回りです。覚えておくべき違いはこれです。これらのAPIは原材料であり、完成した従業員にあたる、まったく別の製品カテゴリが存在します。
eeselを試す：ツールキットではなくチームメイトを
最後に、率直な整理をします。OpenAI Agents APIとこのリストのすべての代替は、エージェントを組み立てる部品であるインフラであり、自分で保守するループ、評価、監視がセットになっています。
eeselは、そのトレードオフの反対側です。AIチームメイトのプラットフォームで、部品から作るのではなく、特定の仕事のためにすぐに働けるチームメイトを採用します。現在のラインナップは、あなたのヘルプデスクに接続するAIサポートチームメイトと、AIブログライターです。それぞれが過去のチケットやヘルプセンターから、最初から会社のことを理解した状態で届くので、あなたが構築するループはありません。私たちは何年もAIエージェントを実際のサポートキューに投入してきたため、すべての導入は、実際の顧客に1件でも回答する前に過去のチケットでシミュレーションされます。価格は固定で、500クレジットで月額$299から、1クレジットはチケットまたはチャット1件分で、モデル呼び出しやツールの経由回数がいくつであっても変わりません。予測しにくいループは私たちの問題であり、あなたの問題ではありません。
そして、エージェントAPIに惹かれた理由がプログラムによる制御だったなら、eeselはそれも残しています。公開されている本物のCLI（@eesel/cli）に加え、MCPサーバー、Webhook、ネットワークアクセスがあり、ターミナルやスクリプトから、連携の接続、チームメイトの指示の編集、ヒューマンインザループのアクションの一覧表示と承認、実行ごとのアクティビティログの閲覧ができます。ドキュメントははっきり述べています。サイト上のすべてをターミナルから行え、Claude CodeやCursorのようなコーディングエージェントが直接操作できます。その下のエージェントを自分で作って面倒を見ることなく、エージェントに優しいインターフェースが手に入ります。
すべてのトークンを自分で所有したくてエージェントを作るなら、上の8つのどれかを選んで楽しんでください。カスタマーサービスを任せたいからエージェントを作るなら、無料トライアルを始めて、チームメイトに仕事を任せてください。