"Alternativas à OpenAI Agents API" são, na verdade, duas buscas com o mesmo casaco. Ou você quer manter o mesmo formato de agente rodando em outro modelo, ou quer deixar de depender de um único modelo. Quando você enxerga essa divisão, a lista curta se organiza sozinha.
Se você quer os modelos de outro provedor, os rivais reais são o Claude Agent SDK, o ADK do Google e a Gemini Enterprise Agent Platform, o Microsoft Agent Framework com Foundry, o Amazon Bedrock AgentCore e a Mistral. Se você quer manter a escolha de modelo, os frameworks independentes de modelo são LangChain / LangGraph, CrewAI e LlamaIndex.
Uma coisa para ter à frente o tempo todo: toda opção aqui ainda é infraestrutura. Você está escolhendo qual loop, qual harness de avaliação e qual stack de monitoramento quer construir e manter. Se o agente é um meio para um fim, como um bom atendimento ao cliente, a alternativa honesta é não construir nenhum, que é a troca que a eesel faz, a um preço mensal fixo a partir de $299 por 500 créditos.
Por que as pessoas saem da OpenAI Agents API
Sejamos justos primeiro, porque a maioria de quem procura trocar gosta do que está deixando. A OpenAI Agents API é um bom lugar para construir um agente. A Responses API é uma primitiva limpa, o Agents SDK cuida bem do loop e dos handoffs, as ferramentas hospedadas poupam trabalho de verdade e os modelos GPT são fortes. Se o GPT é onde você quer ficar, provavelmente deveria ficar.
Os motivos para olhar para outro lado costumam ser específicos, não gerais:
- Dependência de modelo. O stack inteiro assume modelos da OpenAI. No momento em que suas avaliações dizem que Claude ou Gemini vencem na sua tarefa, você quer poder trocar o modelo sem reescrever o agente.
- Onde seus dados precisam ficar. Se o seu comprador exige residência de dados apenas na UE ou um deploy auto-hospedado, uma API hospedada nos EUA é uma restrição rígida, não uma preferência.
- O stack que você já usa. Uma equipe com Azure, AWS ou GCP no centro quer que o agente fique dentro da mesma identidade, cobrança e governança que já tem.
- O sinal de encerramento. A OpenAI está aposentando o Agent Builder sem código e as Evals em 30 de novembro de 2026, o que empurra equipes sem código para os Workspace Agents no ChatGPT ou para algo totalmente diferente.
Eu construo sobre essas APIs profissionalmente, entregando as integrações da eesel, então vou dizer o que ninguém diz: nenhuma dessas ferramentas é mágica. Um agente é um modelo ao qual você deu uma tarefa, um conjunto de ferramentas e permissão para continuar se chamando até a tarefa acabar. Cada opção abaixo é apenas uma resposta diferente para quem executa esse loop, em qual modelo e onde.
Os dois campos, em resumo
Antes das análises individuais, aqui está o mapa que carrego na cabeça. As alternativas caem em duas pilhas, e qual pilha você quer diz quase tudo o que precisa saber.
Trocar o provedor de modelos mantém você em um stack hospedado e completo, você só muda de quem são os modelos e a nuvem. Trocar a camada de orquestração abre mão de parte da conveniência pela liberdade de apontar o mesmo código de agente para qualquer modelo. Nenhuma é melhor em abstrato. Uma equipe que já escolheu Claude quer a primeira; uma que quer fazer testes A/B de modelos para sempre quer a segunda.
Veja como os oito se comparam nas dimensões que um comprador realmente pesa.
| Ferramenta | Campo | Escolha de modelo | Código aberto | Linguagens | Runtime gerenciado | Preço inicial | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | LangChain / LangGraph | Orquestração | Qualquer provedor | Sim (MIT) | Python, JS/TS | LangGraph Platform | Framework grátis; LangSmith Plus $39/usuário | | Claude Agent SDK | Provedor de modelos | Só Claude | Sim (SDK) | Python, TS | Managed Agents (separado) | Tokens do modelo; Sonnet 5 $2/$10 por 1M | | Google ADK | Provedor de modelos | Gemini + catálogo de 200+ | Sim (ADK) | Python, TS, Go, Java, Kotlin | Agent Runtime | Tokens do modelo; Gemini Flash ~$0,75/$3,75 | | Microsoft Agent Framework | Provedor de modelos | Catálogo de 11.000+ | Sim (SDK) | .NET, Python, Go | Foundry Agent Service | Consumo; pacotes ACU a partir de $19.000 | | Bedrock AgentCore | Provedor de modelos | Qualquer modelo, qualquer framework | Não (gerenciado) | Qualquer | AgentCore Runtime | Harness grátis; $0,0895/vCPU-hora | | CrewAI | Orquestração | Qualquer provedor | Sim (MIT) | Python | Control Plane | Grátis (50 execuções/mês); Enterprise sob consulta | | LlamaIndex | Orquestração | Qualquer provedor | Sim | Python, TS | LlamaCloud | Grátis 10k créditos/mês; depois $1,25/1k créditos | | Mistral Agents API | Provedor de modelos | Mistral (pesos abertos) | Pesos (Apache 2.0) | Qualquer (API) | Mistral Studio | Tokens do modelo; Small 4 $0,15/$0,60 |
Agora as opiniões individuais. Cada item segue o mesmo formato: o que é, o que se destaca, preço e um veredito direto sobre quem deve escolhê-lo.
1. LangChain / LangGraph
Melhor para: equipes que querem manter a escolha de modelo e estão dispostas a operar o próprio stack.
O LangChain é a resposta padrão quando alguém deixa uma API de um único provedor, e ganha esse lugar sendo agressivamente neutro. A proposta é trocar modelos, ferramentas e bancos de dados sem reescrever o app, apoiada em mais de 1000 integrações. O mesmo código de agente pode rodar em GPT hoje e em Claude amanhã, exatamente a trava que a OpenAI Agents API não consegue destravar. É um dos nomes mais citados em qualquer lista dos melhores agentes de IA.
Ajuda separar as peças, porque o marketing as mistura. LangChain é o framework de alto nível, e sua primitiva principal create_agent entrega um padrão ReAct comprovado em poucas linhas. LangGraph é o runtime de orquestração de nível mais baixo por baixo, onde você desce para fluxos de controle multiagente e hierárquicos com persistência, checkpoints e human-in-the-loop embutidos. Ambos são licenciados sob MIT e gratuitos. LangSmith é a camada comercial, rastreamento, avaliações e deploy, e é onde está todo o dinheiro.
Preço. Os frameworks são grátis; você paga ao adotar o LangSmith. Developer custa $0 por usuário com 5.000 traces por mês, Plus custa $39 por usuário com 10.000 traces e um deploy pequeno grátis, e Enterprise é sob consulta. Por baixo, ele mede em duas unidades: uma LangChain Compute Unit a $1,50 e uma Storage Unit a $1,00, com traces extras a 0,005 LSU cada.
Nossa opinião: se a liberdade de modelo é o motivo de sair da OpenAI, comece aqui. Só vá com os olhos abertos: "framework grátis" e "grátis para rodar em produção em escala" não são a mesma frase, a plataforma do dia a dia é uma conta de SaaS real e medida. Vale ler a comparação LangGraph vs AgentKit se você está pesando diretamente contra o caminho sem código da OpenAI.
2. Claude Agent SDK
Melhor para: equipes que padronizam em Claude, especialmente para programação e operações agênticas.
O Claude Agent SDK é a mudança de nome do Claude Code SDK, e essa linhagem é a história toda. Ele entrega o mesmo loop de agente e o mesmo gerenciamento de contexto que movem o Claude Code, como uma biblioteca que executa o loop no seu próprio processo. Ao contrário da maioria dos frameworks de agentes, este é a versão produtizada de um agente de programação real e já entregue, não uma abstração nova, então já vem com ferramentas de arquivo e bash, subagentes, hooks, permissões, sessões e MCP de primeira classe já integrado.
É só Python e TypeScript; para conduzir o mesmo loop de outra linguagem você executa a CLI como subprocesso. Se quiser uma versão totalmente hospedada em vez de executar o loop você mesmo, a Anthropic aponta para o produto separado Managed Agents.
Preço. Você paga as tarifas padrão de tokens da API do Claude. O Claude Opus 5 custa $5 de entrada / $25 de saída por milhão de tokens, o Claude Sonnet 5 custa $2 / $10 (bem mais barato que o antigo Sonnet 4.6 a $3 / $15) e o Claude Haiku 4.5 custa $1 / $5. Como um agente reenvia seu prompt de sistema e histórico a cada turno, o prompt caching importa aqui; um acerto de cache custa 10% do preço padrão de entrada.
Nossa opinião: a escolha mais forte se você já decidiu que o Claude vence nas suas avaliações, e o lar natural para trabalho de programação agêntica. Dois limites honestos: você fica preso ao Claude, e produtos de terceiros precisam usar autenticação por chave de API, não há login do claude.ai para entregar aos seus usuários. Para uma leitura direta de custo contra a OpenAI, nosso artigo OpenAI API vs Anthropic API faz as contas.
3. ADK do Google e a Gemini Enterprise Agent Platform
Melhor para: equipes que já vivem dentro do Google Cloud.
O Google renomeou recentemente o Vertex AI Agent Builder para Gemini Enterprise Agent Platform, então guarde o nome antigo para pesquisar, mas o produto atual é diferente. A peça de código aberto é o Agent Development Kit (ADK), e é mais amplo do que as pessoas esperam, disponível em Python, TypeScript, Go, Java e Kotlin. Um agente ADK mínimo tem poucas linhas: um Agent com um modelo, uma instrução e uma lista de ferramentas como google_search. O ADK 2.0 adiciona fluxos de trabalho baseados em grafos para misturar código determinístico com raciocínio do modelo.
Em volta do ADK fica a plataforma gerenciada: um Agent Studio low-code, uma Managed Agents API com REST em primeiro lugar e um Agent Runtime gerenciado que hospeda agentes criados com ADK ou outros frameworks, com Sessions e um Memory Bank para estado. Você também não fica preso ao Gemini, o Model Garden traz mais de 200 modelos, incluindo Claude e Gemma. O Google também aposta em dois protocolos abertos, MCP para ferramentas e A2A para comunicação entre agentes.
Preço. Você paga tokens do Gemini mais computação de runtime separada. Pela página de preços: o Gemini 3.1 Pro custa $2 / $12 por milhão de tokens, e os modelos Flash atuais saem a $0,75 / $3,75 de preço de lançamento até 31 de dezembro de 2026, subindo para $1,50 / $7,50 em 2027. O grounding com Google Search inclui 5.000 consultas grátis por mês, depois $14 por 1.000.
Nossa opinião: a escolha óbvia se seus dados, identidade e cobrança já vivem no GCP, e o ADK multilíngue é uma vantagem real para equipes de Java e Go que os frameworks focados em Python deixam de fora. O porém é a gravidade habitual da nuvem: a computação do runtime gerenciado é cobrada à parte dos tokens, então oriente o orçamento para os dois.
4. Microsoft Agent Framework e Foundry
Melhor para: empresas Microsoft e .NET que querem o catálogo de modelos mais amplo.
A resposta da Microsoft são dois produtos que se encaixam. O Microsoft Agent Framework é um SDK de código aberto em .NET, Python e Go, e é a fusão da orquestração multiagente do AutoGen com os recursos corporativos do Semantic Kernel em uma biblioteca com suporte. É novo, o pacote .NET ainda é instalado com a flag --prerelease, então trate-o como algo que está se estabilizando, não como algo assentado. O Foundry Agent Service é o runtime gerenciado onde você faz o deploy, com agentes de prompt para o caminho rápido e agentes hospedados para controle total.
O destaque é a amplitude de modelos. O Foundry anuncia acesso a mais de 11.000 modelos de OpenAI, Anthropic, Meta, Google e xAI, além de um model router que escolhe por tarefa. Ele também merece menção de um jeito que os rivais não têm: o Foundry hospeda agentes criados com o OpenAI Agents SDK e o Anthropic Agent SDK, então é um runtime por baixo desses SDKs, não apenas um concorrente. O suporte a .NET é o verdadeiro diferencial para a grande base de desenvolvedores Microsoft que as ferramentas focadas em Python ignoram.
Preço. Baseado em consumo, sem um valor fixo por agente publicado, você paga os tokens do modelo subjacente mais computação de ferramentas e contêineres. O único número concreto é a pré-compra de Agent Commit Units: 20.000 unidades por $19.000 (5% de desconto), 100.000 por $90.000 (10%) ou 500.000 por $425.000 (15%), onde 100 unidades equivalem aproximadamente a $100 de uso no varejo.
Nossa opinião: a escolha certa se você é uma equipe Azure e .NET, a identidade Entra por agente, o isolamento de VNet e a governança do Purview são coisas que um framework não entrega. Só saiba que é a opção mais nova da lista, e as tarifas exatas por token ficam atrás de mais cliques do que deveriam.
5. Amazon Bedrock AgentCore
Melhor para: equipes AWS que já construíram um agente e agora precisam rodá-lo em produção.
O Bedrock AgentCore reformula o problema. A tese é que construir um agente é rápido, e a parte lenta é conectá-lo aos seus sistemas, proteger as chamadas de ferramentas e escalar sem reconstruir. Por isso ele é deliberadamente independente de framework e de modelo: executa LangGraph, CrewAI, Strands, Google ADK e até o OpenAI Agents SDK, em modelos Claude, Nova, Llama, Mistral, Gemini ou OpenAI. Você traz o agente; a AWS traz o encanamento.
Esse encanamento é um conjunto de serviços à la carte: um Runtime serverless com isolamento real de sessão, memória de curto e longo prazo, um Gateway que transforma APIs e Lambdas em ferramentas MCP, Identity que se integra com Cognito, Okta ou Entra, uma ferramenta de navegador headless, um Code Interpreter e Observability no CloudWatch. Vale notar: o antigo Bedrock Agents agora é "Classic" e está fechado para novos clientes, com a AWS apontando todos para o AgentCore.
Preço. O harness é grátis; você paga pelos recursos por baixo dele. O Runtime custa $0,0895 por vCPU-hora e $0,00945 por GB-hora, cobrado por segundo, e a AWS destaca que o tempo ocioso de espera de E/S é gratuito, o que importa porque cargas de agentes passam a maior parte do tempo esperando chamadas de modelo e ferramenta. A busca na web custa $7 por 1.000 consultas, a memória de curto prazo $0,25 por 1.000 eventos, e novos clientes ganham $200 em créditos grátis.
Nossa opinião: a melhor opção quando você já está na AWS e o agente precisa de infraestrutura corporativa ao redor, a Identity no nível do IAM e os guardrails de política Cedar são coisas que a maioria dos frameworks obriga você a montar sozinho. A contrapartida é a complexidade: são uma dúzia de serviços cobrados separadamente e vários subserviços ainda estão em preview, então leia a tabela de tarifas com atenção.
6. CrewAI
Melhor para: montar rapidamente um fluxo multiagente, especialmente para uma demo ou protótipo.
O CrewAI aborda os agentes pelo ângulo multiagente. Você define uma Crew de agentes com papéis que colaboram e delegam, mais Flows determinísticos para as etapas que você quer sob controle explícito, o que se encaixa bem em um fluxo de atendimento ao cliente real. É um framework Python de código aberto, independente de modelo e construído de forma independente do LangChain. A tração é real: cerca de 58.000 estrelas no GitHub e a afirmação de ser usado por 65% das Fortune 500, além de uma rodada de $18M. A plataforma comercial adiciona um Studio visual e um Control Plane que fica no caminho de execução para rastreamento e governança.
A comunidade é franca sobre onde ele falha depois da demo, exatamente o sinal que você quer antes de adotar:
"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."
Preço. Só dois planos publicados. O Basic é grátis com 50 execuções de fluxo por mês, que também é o limite rígido, e 2 automações. O Enterprise é só sob cotação e adiciona SSO, RBAC, redação de PII, deploy em VPC e excedente flexível. Não existe plano intermediário de autoatendimento.
Nossa opinião: a forma mais rápida de colocar um fluxo multiagente para rodar, e ótimo para prototipar. Mas leve a sério as ressalvas de produção, a observabilidade fraca do plano grátis e o limite de 50 execuções significam que o custo real em escala é o plano Enterprise sob cotação, então considere isso antes de se comprometer.
7. LlamaIndex
Melhor para: agentes que vivem ou morrem de recuperar informação dos seus próprios documentos bagunçados.
O LlamaIndex é a escolha quando a parte difícil do seu agente não é o loop, é colocar bom contexto nele. É um framework de dados de código aberto, independente de modelo e mais forte em RAG, e sua gravidade está na ingestão e na recuperação: fazer parsing de documentos complexos, indexá-los e expor motores de consulta que um agente chama como ferramentas. Do lado do agente você tem FunctionAgent, AgentWorkflow para orquestração multiagente e um motor de Workflows com ramificação, paralelismo e human-in-the-loop.
A camada comercial é o LlamaCloud e o LlamaParse, seu parsing e indexação de documentos gerenciados, que é onde está a verdadeira diferenciação para quem lida com PDFs escaneados, tabelas e arquivos multimodais. Ele existe em Python e TypeScript, e o repositório tem cerca de 52.000 estrelas no GitHub.
Preço. Baseado em créditos, onde 1.000 créditos equivalem a $1,25. O Free dá 10.000 créditos por mês (cerca de 1.000 páginas), o Starter adiciona pagamento por uso até $500 por mês, e o Pro vai até $5.000 por mês com limites maiores. O parsing básico pode custar apenas 1 crédito por página; o parsing agêntico com reconhecimento de layout custa mais.
Nossa opinião: se o trabalho do seu agente é, no fundo, "responder com precisão a partir desta pilha de documentos", o LlamaIndex é a ferramenta mais afiada aqui, e combina bem com outros frameworks em vez de substituí-los. O enquadramento honesto é que ele é primeiro uma camada de dados e recuperação e só depois um runtime de agentes, então muitas equipes o combinam com outra coisa em vez de rodar tudo nele.
8. Mistral Agents API
Melhor para: equipes que precisam de residência de dados na UE, pesos abertos ou uma conta mais barata.
A Mistral Agents API é a opção europeia, e a geografia é o verdadeiro argumento. Ela é construída sobre o Chat Completions com estado persistente no servidor, e traz quatro conectores embutidos: execução de código, busca na web, geração de imagens via FLUX e uma biblioteca de documentos para RAG, além de suporte a MCP e handoffs entre agentes para trabalho multiagente. No papel, as primitivas combinam com o que você esperaria da OpenAI, então a mudança é em grande parte uma decisão de modelo, região e custo.
Os diferenciais são concretos. Os modelos da Mistral têm pesos abertos e licença Apache 2.0, então você pode hospedar por conta própria e manter os dados no seu perímetro, e pode fixar a inferência em endpoints da UE por um acréscimo de 10%. Essa combinação é algo que uma API hospedada nos EUA não consegue oferecer nativamente para compradores com dados apenas na UE. Um profissional resumiu bem a estratégia:
"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."
Preço. Os modelos são baratos. Pela página de preços da API: o Mistral Medium 3.5 custa $1,5 / $7,5 por milhão de tokens, o Mistral Large 3 custa $0,5 / $1,5 e o Mistral Small 4 custa $0,15 / $0,60. Os conectores embutidos são cobrados à parte, busca na web e execução de código custam $30 por 1.000 chamadas e geração de imagens $100 por 1.000, então o uso intenso de ferramentas soma mais rápido do que as baixas tarifas de tokens sugerem.
Nossa opinião: a escolha clara para residência de dados na UE e para quem quer pesos abertos que possa rodar por conta própria, a um preço de tokens real e mais baixo. Fique de olho nas tarifas por chamada dos conectores, é onde uma conta de aparência barata cresce em silêncio.
Qual você deve escolher?
Se quiser a versão curta, trabalhe de trás para frente a partir do que mais importa para você.
- Quer manter a escolha de modelo? LangChain / LangGraph, com CrewAI ou LlamaIndex se o seu caso for multiagente ou RAG.
- Prefere Claude? O Claude Agent SDK, especialmente para programação e operações agênticas.
- Já está em uma nuvem? Google ADK no GCP, Microsoft Foundry no Azure, Bedrock AgentCore na AWS.
- Precisa de residência de dados na UE ou pesos abertos? Mistral.
- Está construindo um agente sobre documentos? LlamaIndex.
Mas existe uma pergunta por baixo de todas essas que a lista em si não consegue responder, e vale dizê-la com clareza.
Quando a resposta real é "não construa um"
Toda ferramenta acima é infraestrutura. Escolher uma significa se comprometer a construir e manter, para sempre, um loop de agente, um harness de avaliação e um stack de monitoramento. Essa é a decisão certa quando o agente é o seu produto e você quer controle até o último token.
É a decisão errada quando o agente é um meio para um fim. Se o que você realmente precisa é de atendimento ao cliente resolvido ou de um agente de IA para helpdesk funcionando, um framework é o caminho pitoresco para um trabalho que você poderia simplesmente ter contratado. Essa é a distinção a guardar: essas APIs são a matéria-prima, e existe toda outra categoria de produto que é o funcionário pronto.
Experimente a eesel, a colega em vez do kit de ferramentas
Eis o enquadramento honesto para terminar. A OpenAI Agents API e todas as alternativas desta lista são infraestrutura, as peças com que você monta um agente, mais o loop, as avaliações e o monitoramento que você mesmo mantém.
A eesel é a outra ponta dessa troca. É uma plataforma de colegas de IA, e você contrata colegas prontas para trabalhar em tarefas específicas em vez de construir uma a partir de peças. O elenco atual é uma colega de IA para suporte que se conecta ao seu helpdesk e um redator de blog com IA. Cada uma chega já conhecendo a sua empresa, a partir dos seus tickets anteriores e da central de ajuda, então não há loop para você construir. Passamos anos colocando agentes de IA em filas de suporte reais, por isso cada implantação é simulada com os seus tickets históricos antes de responder a um único cliente real. O preço é fixo, a partir de $299 por mês por 500 créditos, em que 1 crédito é um ticket ou chat, não importa quantas chamadas de modelo ou saltos de ferramenta tenham sido necessários. O loop imprevisível é problema nosso, não seu.
E se o que atraiu você a uma API de agentes foi o controle programático, a eesel o mantém. Há uma CLI pública de verdade (@eesel/cli) além de um servidor MCP, webhooks e acesso de rede, então você pode conectar uma integração, editar as instruções da colega, listar e aprovar ações com human-in-the-loop e ler o log de atividade execução por execução a partir de um terminal ou script. A documentação diz com clareza: tudo no site pode ser feito pelo terminal, e agentes de programação como Claude Code e Cursor podem conduzi-lo diretamente. Você ganha a superfície amigável para agentes sem construir e cuidar do agente por baixo dela.
Se você está construindo um agente porque quer ser dono de cada token, escolha um dos oito acima e aproveite. Se está construindo um porque precisa de atendimento ao cliente resolvido, comece um teste grátis e deixe a colega fazer o trabalho.