Comprendre l’écosystème développeur OpenAI

Développement avec OpenAI : API, Agents SDK, Codex

Vous connaissez ChatGPT côté utilisateur. Derrière, OpenAI propose toute une gamme d’outils pour les développeurs : une API brute, un framework pour construire des agents (Agents SDK), et un agent de code (Codex). Ce tutoriel vous permet de comprendre le principe pour en parler avec vos clients ou vos équipes techniques.

⏱ Durée : 40 min 🎯 Niveau : Découverte à Maîtrise 🧰 Outil : API OpenAI, Agents SDK, Codex

🎯 Objectif de ce module

À la fin de ce tutoriel, vous saurez expliquer ce qu’est l’API OpenAI, en quoi l’Agents SDK en simplifie l’usage pour construire des agents, ce qu’est Codex et ses différentes surfaces (CLI, cloud, IDE, GitHub), et reconnaître quel outil convient à quel besoin client.

⚠️ Avant de commencer

  • Ce module est conceptuel : ces outils s’adressent à des développeurs Python, TypeScript ou Rust, pas aux utilisateurs bureautiques. Vous n’aurez pas de code à écrire.
  • Il est recommandé d’avoir déjà suivi les modules Les principaux connecteurs ChatGPT et Catalogue des plugins ChatGPT, sur lesquels ce module s’appuie.
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L’API OpenAI : connecter GPT à vos propres outils

Découverte

Quand vous discutez avec ChatGPT sur chatgpt.com, vous utilisez une interface toute prête. L’API est la porte d’entrée technique derrière : elle permet à n’importe quel logiciel — site web, appli mobile, outil interne — d’envoyer une requête à un modèle GPT et de récupérer sa réponse, sans passer par le chat. Elle est accessible depuis platform.openai.com.

ConceptÀ quoi ça sert
Clé APIUn code secret (commence par sk-) qui identifie votre compte et sert à facturer l’usage. Se génère dans platform.openai.com/api-keys, affichée une seule fois.
ModèleLa version de GPT appelée (par ex. gpt-5.6-terra). Chaque palier a un rapport coût / intelligence / vitesse différent.
Responses APIL’endpoint principal actuel pour envoyer une requête et obtenir du texte, des sorties structurées, des outils ou du multimodal.
TokensL’unité de mesure du texte (environ ¾ de mot). La facturation se fait au nombre de tokens envoyés et reçus.
Exemple simplifié, langage Python (à titre d’illustration, pas à taper)from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.responses.create( model= »gpt-5.6-terra », input= »Rédige un objectif pédagogique pour Excel » ) print(response.output_text)
À retenir ChatGPT = interface grand public prête à l’emploi. API OpenAI = brique technique brute, pour intégrer GPT dans vos propres outils, facturée au token plutôt que par abonnement fixe.
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L’Agents SDK : construire des agents multi-étapes

Application

L’API seule répond à une question à la fois : si le modèle a besoin d’un outil, c’est le développeur qui doit écrire le code pour l’exécuter, renvoyer le résultat, puis rappeler l’API. L’Agents SDK (disponible en Python et en TypeScript) automatise cette boucle : le développeur donne un objectif, et le SDK exécute lui-même les outils jusqu’au résultat final.

Avec l’API seuleAvec l’Agents SDK
Le développeur envoie un message et reçoit une réponse.Le développeur donne un objectif à l’agent.
Si le modèle a besoin d’un outil, le développeur code lui-même son exécution et rappelle l’API.Le SDK exécute les outils (recherche web, lecture de fichiers, code interpreter…) et boucle automatiquement.
Le développeur pilote chaque étape.L’agent pilote sa trajectoire ; le développeur définit le cadre (outils autorisés, transferts possibles).

Trois notions structurent l’Agents SDK :

  • Tools : des fonctions du développeur, ou des outils hébergés par OpenAI (recherche web, recherche de fichiers, exécution de code).
  • Handoffs : un agent peut transférer entièrement la conversation à un autre agent plus spécialisé, qui reprend la main avec tout l’historique.
  • Guardrails : des garde-fous qui valident les entrées et sorties de l’agent pour rester dans un périmètre défini.
Exemple simplifié, langage Pythonfrom agents import Agent, Runner agent = Agent( name= »Assistant support », instructions= »Réponds aux questions sur nos formations bureautiques. », ) result = Runner.run_sync(agent, « Quels prérequis pour la formation Excel VBA ? ») print(result.final_output)
Astuce pour l’expliquer simplement Avec l’API seule, on donne au modèle une réponse à la fois, comme un échange de lettres. Avec l’Agents SDK, on lui confie un objectif et une boîte à outils, et il décide lui-même dans quel ordre s’en servir.
Attention L’Agents SDK est pensé en priorité pour les modèles GPT, mais il reste plus ouvert que certains concurrents : il peut s’interfacer avec d’autres fournisseurs de modèles compatibles avec une API de type Chat Completions. Vérifiez toujours la documentation à jour avant d’en faire un argument commercial.
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Codex : l’agent de code d’OpenAI

Maîtrise

Codex est la famille d’outils d’OpenAI dédiée au code : un même compte donne accès à un agent qui lit, écrit, teste et corrige du code, sur plusieurs surfaces.

SurfacePour quiCe qu’on en fait
Codex CLIUn développeur, en localAgent en ligne de commande, open source, qui lit le code existant et propose des modifications multi-fichiers directement dans le terminal.
Extension IDEUn développeur dans son éditeurMême agent, intégré directement dans l’environnement de développement habituel.
Agent cloudUne équipe qui veut paralléliserTravaille dans un environnement distant isolé : clone le dépôt, écrit le code, lance les tests, ouvre une pull request — sans mobiliser votre machine.
Bot GitHubUne équipe déjà sur GitHubSe déclenche par simple mention dans une issue ou une pull request.
Bon à savoir Codex CLI est distribué en open source (licence Apache 2.0) et peut aussi être invoqué comme plugin directement depuis ChatGPT — voir notre module Catalogue des plugins ChatGPT.
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ChatGPT, l’API, l’Agents SDK ou Codex : comment s’y retrouver

Maîtrise
OutilPour quiCe qu’on en fait
ChatGPTGrand public, usage quotidienDiscuter, produire des contenus, sans rien construire soi-même
API OpenAIUn développeur qui veut un contrôle totalEnvoyer une requête, recevoir une réponse, gérer soi-même chaque étape
Agents SDKUne équipe technique qui construit un logicielIntégrer un agent autonome (outils, transferts, garde-fous) dans un produit sous sa propre marque
CodexUn développeur ou une équipe techniqueDéléguer des tâches de code, en local ou dans le cloud
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Mini-glossaire

Agent (vs workflow)
Un workflow suit une structure fixe décidée à l’avance. Un agent reçoit un objectif et construit lui-même sa trajectoire pour l’atteindre.
Handoff
Le transfert complet d’une conversation d’un agent à un autre agent plus spécialisé, avec tout l’historique.
Guardrail
Un garde-fou qui valide les entrées ou sorties d’un agent pour le maintenir dans un périmètre défini.
Sandbox
Un environnement isolé dans lequel un agent de code (Codex) peut exécuter des commandes sans risque pour votre machine.

🛠️ Atelier A3I — Vérifier votre compréhension

Pas de code à écrire ici : l’objectif est de savoir expliquer ces outils à un client ou un collègue.

🟢 Niveau Découverte

Un client vous demande : « ChatGPT et l’API OpenAI, c’est la même chose ? » Rédigez en 3 phrases maximum la réponse que vous lui donneriez.

Voir le corrigé

Non. ChatGPT est l’interface prête à l’emploi qu’on utilise dans un navigateur ou une application. L’API OpenAI est la brique technique derrière, qui permet à n’importe quel logiciel d’envoyer une requête à un modèle GPT et de recevoir sa réponse, sans passer par l’interface de chat.

🔵 Niveau Application

Une entreprise veut créer un chatbot interne qui répond aux questions RH en allant chercher l’information dans ses propres documents, avec plusieurs étapes de vérification. Quel outil est le plus adapté : l’API seule, l’Agents SDK, ou Codex ? Justifiez.

Voir le corrigé

L’Agents SDK, car il faut un agent capable d’aller chercher l’information par lui-même (outils), de vérifier sa réponse (guardrails), et potentiellement de transférer la question à un agent plus spécialisé (handoff) — ce que l’API seule obligerait à coder à la main, et que Codex ne concerne pas puisqu’il est dédié au code, pas à un chatbot métier.

🔴 Niveau Maîtrise

Une équipe technique veut automatiser la relecture de pull requests sur son dépôt GitHub, sans mobiliser un développeur à chaque fois. Quel outil de la gamme OpenAI recommandez-vous, et pourquoi pas l’Agents SDK ?

Voir le corrigé

Codex, via son agent cloud ou son bot GitHub : la tâche est spécifiquement du code (lecture, tests, correction, ouverture de pull request), déjà prise en charge nativement par Codex. Reconstruire cela avec l’Agents SDK reviendrait à réinventer un outil qui existe déjà, en préproduction, chez OpenAI.

✅ Auto-évaluation

  • Je sais expliquer la différence entre ChatGPT, l’API OpenAI, l’Agents SDK et Codex.
  • Je comprends ce qu’apportent les tools, handoffs et guardrails dans l’Agents SDK.
  • Je peux citer les différentes surfaces de Codex (CLI, IDE, cloud, GitHub).
  • Je sais identifier, face à un besoin client, quel outil de la gamme OpenAI est adapté.

À retenir

L’API OpenAI est le socle technique commun à tout l’écosystème développeur. L’Agents SDK simplifie la construction d’agents autonomes au-dessus de cette API. Codex applique ce même principe agentique à une tâche précise : le code, sur quatre surfaces différentes. Trois outils, un même socle.