据 OpenAI 2026 年 4 月 22 日发布的技术文章显示，其围绕 Codex 智能体循环进行了一次性能层面的拆解：通过在 Responses API 中使用 WebSockets，并结合连接作用域缓存（connection-scoped caching），可以降低 API 调用过程中的额外开销，并改善模型响应延迟。对于依赖多轮工具调用、代码编辑、文件读取与环境反馈的 agentic workflows 来说，这类优化并不只是“传输协议替换”，而是直接影响智能体能否更快完成连续任务。
从本站关注的 API 接入和中转视角看，这条更新的关键点在于：模型能力之外，连接管理、上下文复用和请求链路开销正在成为开发者体验的重要变量。尤其是在 Codex 这类需要反复“思考—调用工具—读取结果—继续生成”的智能体场景中，单次请求耗时可能不是唯一瓶颈，多轮交互累计出的网络与协议成本同样会显著影响最终体验。
WebSockets 在智能体循环中的价值
传统 HTTP 请求模式适合一次性问答或相对独立的模型调用，但智能体工作流往往不是单轮完成。以代码类智能体为例，系统可能需要持续向模型提交上下文、接收中间结果、调用工具，再把工具返回交给模型继续处理。每一轮如果都重新建立请求、传递重复信息，就会形成额外负担。
来源显示，OpenAI 这篇文章重点分析了 Codex agent loop，并指出 WebSockets 与连接作用域缓存有助于减少 API overhead。简单理解，WebSockets 提供的是更持久的双向通信通道，而连接作用域缓存则有利于在同一连接生命周期内复用部分信息，避免重复传递或重复准备。对于开发者来说，这意味着在某些长流程任务中，稳定连接本身可能成为性能优化的一部分。
- 适合多轮、连续、状态相关的智能体任务，而不只是单次文本生成。
- 有助于降低重复请求带来的协议与上下文处理开销。
- 对代码智能体、自动化运维、数据分析助理等场景更有参考价值。
- 对 API 网关、中转层和 SDK 的连接保持能力提出更高要求。
对 API 使用者和中转服务的影响
对于直接接入 OpenAI API 的团队，这一方向提示他们重新审视客户端架构：如果业务已经从普通聊天升级为智能体执行器，就不能只关注模型选择、提示词和 token 成本，还要关注连接方式、并发模型、超时策略与缓存边界。尤其当任务包含连续工具调用时，延迟优化应从端到端链路入手。
对于使用 API 中转、额度池或统一模型网关的开发者，这类变化也很重要。中转层如果只按短连接请求转发设计，可能无法充分发挥 WebSockets 的长连接优势；如果支持连接保持、会话隔离和缓存策略，则更可能在高频智能体调用中体现价值。换句话说，未来评估一个 API 服务商，不应只看“能否调通模型”，还要看其是否支持长连接、并发调度、连接级状态管理等能力。
成本与稳定性：优化不止是更快
降低 API overhead 往往也会间接影响成本结构。虽然来源摘要未给出具体价格或节省比例，但从工程逻辑看，重复上下文传输减少、连接复用增强、等待时间缩短，都可能让同一任务更高效地完成。对大规模部署的智能体应用而言，即使单次改善有限，累积到大量会话和任务后，也会成为值得关注的基础设施问题。
不过，WebSockets 也带来新的接入挑战。例如连接生命周期管理、断线重连、鉴权刷新、代理兼容、负载均衡和日志追踪都需要更精细的工程设计。开发者在采用相关能力时，应确认 SDK、服务端框架以及中转通道是否能够稳定处理长连接，并为异常中断准备降级方案。
总体来看，OpenAI 这次围绕 Responses API 的说明释放了一个信号：智能体应用的竞争不只发生在模型能力层，也发生在 API 协议、连接缓存和运行时链路上。对开发者而言，接入下一代 agentic workflows 时，低延迟、低开销、可持续连接将成为与模型质量同等重要的选型指标。