OpenAI Agents SDK vs Claude Agent SDK — เลือกใช้ตัวไหน

ถ้าคุณกำลังจะสร้าง AI Agent จริงๆ ในปี 2026 คำถามที่หลีกเลี่ยงไม่ได้คือ: ควรใช้ OpenAI Agents SDK หรือ Claude Agent SDK?

ทั้งสองตัวเป็น framework ระดับ production ที่ออกแบบมาสำหรับ agentic workloads โดยเฉพาะ ไม่ใช่แค่ chatbot wrapper ธรรมดา แต่วิธีคิดและ architecture ต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

บทความนี้จะเปรียบเทียบทั้งสองตัวแบบ developer-to-developer ไม่ใช่ marketing copy ถ้ายังไม่รู้ว่า AI Agent คืออะไร แนะนำให้อ่าน Build AI Agent คู่มือภาษาไทย 2026 ก่อน แล้วค่อยกลับมา

---

1. ภาพรวม — ทั้งสอง SDK ทำอะไรได้บ้าง

ก่อนเข้า code ขอปูพื้นให้ชัดก่อนว่าแต่ละตัวถนัดอะไร

OpenAI Agents SDK

OpenAI ออก Agents SDK (Python package: openai-agents) ในต้นปี 2025 โดยมี primitives หลักสี่ตัว:

• Agent — หน่วยงานที่มี instructions, tools, และ model กำกับ
• Runner — engine ที่รัน agent loop จนกว่าจะเสร็จหรือ handoff
• Handoffs — ส่งงานจาก agent หนึ่งไปยังอีก agent หนึ่งได้อย่าง native
• Guardrails — ตรวจสอบ input/output ก่อนและหลัง execution

เหมาะกับ: workflow ที่มี agent หลายตัวทำงานร่วมกัน, customer-facing chatbot ที่ต้องการ safety guardrails

Claude Agent SDK

Anthropic ออก Claude Agent SDK (Python package: claude-agent-sdk) ที่ wrap Anthropic Python SDK ไว้ด้วย primitives ดังนี้:

• Sub-agents — spawn agent ย่อยจาก agent หลักได้ใน runtime
• Skills — modular capability ที่ plug-in ได้ ไม่ต้อง rewrite logic
• MCP Integration — เชื่อม Model Context Protocol ได้ native
• Compaction — จัดการ context window ยาวๆ โดยอัตโนมัติ

เหมาะกับ: งาน coding, research, long-context task ที่ต้องการ quality สูง

ถ้าอยากเข้าใจ concept ของ Agentic AI ก่อนเลือก SDK อ่าน Agentic AI 2026 Explained ได้เลย

---

2. OpenAI Agents SDK — เจาะลึก

ติดตั้ง

pip install openai-agents

ต้องมี OPENAI_API_KEY อยู่ใน environment:

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Agent + Runner พื้นฐาน

from agents import Agent, Runner

agent = Agent(
    name="AssistantBot",
    instructions="คุณเป็น assistant ภาษาไทยที่เป็นมิตรและตอบสั้นๆ",
    model="gpt-4o",
)

result = Runner.run_sync(agent, "สวัสดี ช่วยสรุปข่าวเศรษฐกิจวันนี้ให้หน่อย")
print(result.final_output)

Runner.run_sync() รัน agent loop จนครบ turn เดียว ถ้าต้องการ async ใช้ await Runner.run() แทน

Tools — Function Calling

from agents import Agent, Runner, function_tool

@function_tool
def get_exchange_rate(currency_pair: str) -> str:
    """ดึงอัตราแลกเปลี่ยนสกุลเงิน เช่น USD/THB"""
    # ในโปรดักชั่นให้เรียก API จริง
    rates = {"USD/THB": "35.20", "EUR/THB": "38.10"}
    return rates.get(currency_pair, "ไม่พบข้อมูล")

finance_agent = Agent(
    name="FinanceAgent",
    instructions="ตอบคำถามด้านการเงินโดยใช้ข้อมูล real-time",
    tools=[get_exchange_rate],
    model="gpt-4o",
)

result = Runner.run_sync(finance_agent, "อัตรา USD/THB ตอนนี้เป็นเท่าไหร่")
print(result.final_output)

@function_tool decorator จะ introspect type hints และ docstring แล้วสร้าง tool schema ให้อัตโนมัติ ไม่ต้องเขียน JSON schema เอง

Handoffs — ส่งงานระหว่าง Agent

Handoffs เป็น killer feature ของ OpenAI Agents SDK ช่วยให้สร้าง multi-agent pipeline ได้โดยไม่ต้องเขียน routing logic เอง

from agents import Agent, Runner

billing_agent = Agent(
    name="BillingAgent",
    instructions="ตอบคำถามเกี่ยวกับการชำระเงิน ใบแจ้งหนี้ และการสมัครสมาชิก",
    model="gpt-4o-mini",
)

tech_agent = Agent(
    name="TechSupportAgent",
    instructions="แก้ไขปัญหาทางเทคนิค bugs และการใช้งาน features",
    model="gpt-4o",
)

triage_agent = Agent(
    name="TriageAgent",
    instructions="""คุณเป็น triage agent — รับ request จาก user แล้วส่งต่อให้ agent ที่เหมาะสม
    - เรื่องการเงิน/billing → BillingAgent
    - เรื่องเทคนิค/bugs → TechSupportAgent""",
    handoffs=[billing_agent, tech_agent],
    model="gpt-4o-mini",
)

result = Runner.run_sync(triage_agent, "ฉันถูกเก็บเงินซ้ำในเดือนนี้ ช่วยดูให้หน่อย")
print(result.final_output)

triage_agent จะวิเคราะห์ข้อความและ handoff ไปยัง billing_agent โดยอัตโนมัติ

Guardrails — Safety Layer

from agents import Agent, Runner, GuardrailFunctionOutput, input_guardrail
from pydantic import BaseModel

class SafetyCheck(BaseModel):
    is_safe: bool
    reason: str

@input_guardrail
async def check_harmful_content(ctx, agent, input_text) -> GuardrailFunctionOutput:
    """ตรวจสอบว่า input ไม่มีเนื้อหาอันตราย"""
    forbidden_keywords = ["hack", "exploit", "bypass"]
    is_harmful = any(kw in input_text.lower() for kw in forbidden_keywords)

    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=SafetyCheck(
            is_safe=not is_harmful,
            reason="พบคำต้องห้าม" if is_harmful else "ผ่านการตรวจสอบ"
        ),
        tripwire_triggered=is_harmful,
    )

safe_agent = Agent(
    name="SafeAgent",
    instructions="ช่วยตอบคำถามทั่วไป",
    input_guardrails=[check_harmful_content],
    model="gpt-4o-mini",
)

เมื่อ tripwire_triggered=True agent จะหยุดทำงานและ raise InputGuardrailTripwireTriggered exception ทำให้ระบบ catch ได้ก่อนส่งต่อ LLM

Tracing

OpenAI Agents SDK มี built-in tracing ที่ export ไปยัง OpenAI platform dashboard โดยอัตโนมัติ ทำให้ debug multi-agent flow ได้ง่าย ถ้าต้องการ disable:

from agents import set_tracing_disabled
set_tracing_disabled(True)

---

3. Claude Agent SDK — เจาะลึก

ติดตั้ง

pip install claude-agent-sdk anthropic

ต้องมี ANTHROPIC_API_KEY:

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

Query พื้นฐาน

import asyncio
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, TextBlock

async def main():
    options = ClaudeAgentOptions(
        system_prompt="คุณเป็น assistant ภาษาไทยที่ช่วยด้านการเขียนโค้ด",
        model="claude-opus-4-5",
    )

    async for message in query(
        prompt="เขียน Python function สำหรับ bubble sort พร้อม docstring ภาษาไทย",
        options=options,
    ):
        if isinstance(message, AssistantMessage):
            for block in message.content:
                if isinstance(block, TextBlock):
                    print(block.text)

asyncio.run(main())

query() return async generator — เหมาะกับ streaming และ long-running task

Sub-agents — Spawn ใน Runtime

import asyncio
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, TextBlock

async def research_and_summarize(topic: str):
    # Sub-agent 1: Research
    research_options = ClaudeAgentOptions(
        system_prompt="คุณเป็น research agent ที่รวบรวมข้อมูลอย่างละเอียด",
        model="claude-sonnet-4-5",
    )

    research_result = ""
    async for msg in query(
        prompt=f"รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ: {topic}",
        options=research_options,
    ):
        if isinstance(msg, AssistantMessage):
            for block in msg.content:
                if isinstance(block, TextBlock):
                    research_result += block.text

    # Sub-agent 2: Summarize
    summary_options = ClaudeAgentOptions(
        system_prompt="คุณเป็น editor ที่สรุปข้อมูลให้กระชับและอ่านง่าย",
        model="claude-haiku-4-5",
    )

    async for msg in query(
        prompt=f"สรุปข้อมูลนี้ใน 3 ประเด็นหลัก:\n{research_result}",
        options=summary_options,
    ):
        if isinstance(msg, AssistantMessage):
            for block in msg.content:
                if isinstance(block, TextBlock):
                    print(block.text)

asyncio.run(research_and_summarize("ผลกระทบของ AI ต่อตลาดแรงงานไทย 2026"))

Skills — Modular Capabilities

Skills ใน Claude Agent SDK คือ reusable module ที่ bind กับ agent ได้ เปรียบเหมือน plugin:

from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, TextBlock

# กำหนด skill ผ่าน system prompt + allowed tools
code_review_options = ClaudeAgentOptions(
    system_prompt="""คุณเป็น senior developer ที่ review code โดยเน้น:
    1. Security vulnerabilities
    2. Performance bottlenecks
    3. Code readability
    ให้ feedback เป็น bullet points พร้อม line number""",
    model="claude-opus-4-5",
    max_turns=10,
)

async def review_code(code: str):
    async for msg in query(
        prompt=f"Review code นี้:\n```python\n{code}\n```",
        options=code_review_options,
    ):
        if isinstance(msg, AssistantMessage):
            for block in msg.content:
                if isinstance(block, TextBlock):
                    print(block.text)

MCP Integration

นี่คือจุดแข็งที่ Claude Agent SDK โดดเด่นชัดเจน — รองรับ Model Context Protocol ได้ native:

from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, TextBlock

options = ClaudeAgentOptions(
    system_prompt="ใช้ tools ที่มีเพื่อช่วย user",
    model="claude-opus-4-5",
    mcp_servers={
        "filesystem": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp/workspace"],
        }
    },
)

async for msg in query(
    prompt="อ่านไฟล์ README.md แล้วสรุปเนื้อหาให้หน่อย",
    options=options,
):
    if isinstance(msg, AssistantMessage):
        for block in msg.content:
            if isinstance(block, TextBlock):
                print(block.text)

MCP ทำให้ agent เชื่อมต่อกับ file system, database, browser, หรือ service ภายนอกได้โดยไม่ต้องเขียน tool wrapper เอง

Compaction — จัดการ Long Context

Compaction เป็น feature ที่ Claude Agent SDK จัดการให้อัตโนมัติ เมื่อ conversation ยาวเกิน context window ระบบจะ compress history อัจฉริยะโดยเก็บ key information ไว้ แทนที่จะตัดทิ้งแบบ hard cut

options = ClaudeAgentOptions(
    model="claude-opus-4-5",
    max_turns=50,           # รองรับ conversation ยาวๆ
    # Compaction เปิดอัตโนมัติเมื่อใกล้ถึง context limit
)

สำหรับ tutorial ครบวงจรของ Claude Agent SDK อ่านได้ที่ Claude Agent SDK สอนภาษาไทย

---

4. ตารางเปรียบเทียบ Feature-by-Feature

Feature	OpenAI Agents SDK	Claude Agent SDK
Package	openai-agents	claude-agent-sdk
Primary Model	GPT-4o, GPT-4o-mini	Claude Opus/Sonnet/Haiku
Agent Loop	Runner.run_sync() / Runner.run()	async for msg in query()
Multi-agent	Handoffs (native, declarative)	Sub-agents (programmatic)
Tool Calling	@function_tool decorator	Tool definitions via SDK
Safety	@input_guardrail / @output_guardrail	System prompt + Constitutional AI
MCP Support	Plugin-based (third-party)	Native built-in
Tracing	OpenAI Dashboard (built-in)	Anthropic + third-party (LangSmith, etc.)
Context Management	Manual / sliding window	Auto compaction
Streaming	รองรับ	รองรับ (async generator)
Async Support	await Runner.run()	Async-first design
Long Context	128K tokens (GPT-4o)	สูงสุด 200K tokens (Opus)
Vision	รองรับ	รองรับ
Open Source	ใช่ (Apache 2.0)	ใช่ (MIT)

---

5. ราคา — Token Cost เปรียบเทียบ

ราคาทั้งหมดเป็นราคาต่อ 1 ล้าน tokens (ณ กลาง 2026):

OpenAI Models

Model	Input	Output	เหมาะกับ
GPT-4o	$2.50	$10.00	งาน complex, reasoning
GPT-4o-mini	$0.15	$0.60	งานทั่วไป, high volume
o3	$10.00	$40.00	Multi-step reasoning
o4-mini	$1.10	$4.40	Reasoning + cost balance

Anthropic Claude Models

Model	Input	Output	เหมาะกับ
Claude Opus 4.5	$15.00	$75.00	งาน complex, coding, research
Claude Sonnet 4.5	$3.00	$15.00	Balance ระหว่างคุณภาพและต้นทุน
Claude Haiku 4.5	$0.80	$4.00	งานเร็ว, classification, summarization

ข้อสังเกต: GPT-4o-mini ถูกที่สุดในกลุ่ม mid-tier ในขณะที่ Claude Haiku มีคุณภาพสูงกว่าในราคาที่ใกล้กัน Claude Opus แพงกว่า GPT-4o อย่างเห็นได้ชัด แต่มี context window ใหญ่กว่าและคุณภาพของ coding task สูงกว่า

Prompt Caching: ทั้งสองตัวรองรับ prompt caching — ช่วยลดต้นทุนได้ 80-90% สำหรับ system prompt ที่ซ้ำกัน เป็น feature สำคัญสำหรับ production deployment

---

6. Performance — Latency, Quality, Tool Calling

Latency

สำหรับ use case ที่ต้องการ response เร็ว:

• GPT-4o-mini และ Claude Haiku ทำ Time-to-First-Token (TTFT) ต่ำกว่า 500ms โดยเฉลี่ย
• GPT-4o ช้ากว่า Haiku เล็กน้อยในงานเดียวกัน
• Claude Opus ช้าที่สุดแต่คุณภาพสูงที่สุด เหมาะกับงานที่ไม่เร่งด่วน

Output Quality

ผลจาก benchmark หลายสำนัก (SWE-bench, MMLU, HumanEval) ปี 2026:

• Coding: Claude Opus เป็นผู้นำ SWE-bench อย่างชัดเจน GPT-4o ตามมาใกล้ๆ
• Math/Reasoning: o3 และ o4-mini ของ OpenAI แข็งแกร่งที่สุด
• Long Document Analysis: Claude (200K context) ได้เปรียบชัดเจน
• Instruction Following: ทั้งสองทำได้ดี ขึ้นอยู่กับ prompt quality มากกว่า model

Tool Calling Reliability

ทั้งสองรองรับ parallel tool calls (เรียก tool หลายอันพร้อมกัน):

• OpenAI Agents SDK: @function_tool ใช้ type hints generate schema อัตโนมัติ ลด error จาก schema mismatch
• Claude Agent SDK: Tool schema ชัดเจนกว่า verbose กว่า แต่ controllable กว่า

ใน production ทั้งสองมี tool calling reliability ใกล้เคียงกัน แต่ Claude มักทำ multi-step tool chains ได้แม่นยำกว่าในงาน complex

---

7. เลือกใช้ตาม Use Case

Customer Service Bot

แนะนำ: OpenAI Agents SDK

เหตุผล:

• Handoffs ทำ routing ระหว่าง department agents ได้ clean
• Guardrails ป้องกัน out-of-scope response ได้ง่าย
• GPT-4o-mini ประหยัด cost สำหรับ volume สูง
• Tracing ช่วย monitor conversation quality ใน dashboard

# ตัวอย่าง pattern: Triage → Specialist → Resolution
triage → billing_agent | tech_agent | general_agent

ดูตัวอย่างเพิ่มเติมที่ Multi-Agent System Thai Tutorial

Coding Assistant / Code Review

แนะนำ: Claude Agent SDK

เหตุผล:

• Claude Opus ติดอันดับ 1 ใน SWE-bench ต่อเนื่อง
• Context window 200K tokens รองรับ codebase ขนาดใหญ่ได้
• MCP integration เชื่อม filesystem ได้ native — อ่านไฟล์จริงในโปรเจกต์ได้
• Compaction ทำให้ code review session ยาวๆ ไม่หลุด context

Research Agent

แนะนำ: Claude Agent SDK

เหตุผล:

• Long context (200K) รองรับ document หนาๆ
• Sub-agents ช่วย parallelize research task ได้
• คุณภาพการสรุปและ synthesis ของ Claude สูง
• MCP เชื่อม web reader, database, file system ได้

Automation / Workflow

แนะนำ: พิจารณาตาม complexity

• ถ้า workflow ชัดเจน มี steps เป็น sequence → OpenAI Agents SDK (Handoffs ตรงๆ)
• ถ้า workflow dynamic ต้องตัดสินใจ runtime → Claude Agent SDK (Sub-agents programmatic)

สำหรับภาพรวมการออกแบบ agentic system อ่านเพิ่มเติมที่ Multi-Agent System สอนภาษาไทย

Production ที่ต้องการ Thai Language Quality

แนะนำ: Claude Agent SDK

ทั้ง Claude และ GPT-4o รองรับภาษาไทยดี แต่จากประสบการณ์จริง Claude มักให้ผลลัพธ์ภาษาไทยที่ natural กว่า โดยเฉพาะงานเขียน, อธิบาย concept, และ customer-facing content

---

สรุป — ตัดสินใจก่อน Build

คุณต้องการ...	เลือก
Multi-agent routing สำเร็จรูป	OpenAI Agents SDK
Safety guardrails built-in	OpenAI Agents SDK
Coding / code analysis คุณภาพสูง	Claude Agent SDK
Long document / research	Claude Agent SDK
MCP ecosystem	Claude Agent SDK
Cost ต่ำ (high volume)	OpenAI Agents SDK (gpt-4o-mini)
Thai language quality	Claude Agent SDK
Context window ใหญ่	Claude Agent SDK

ทั้งสอง SDK เป็น production-grade และมี community ขนาดใหญ่ การเลือกส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับ งานหลัก ที่ agent ต้องทำ ไม่ใช่ vendor preference

ถ้าคุณยังอยู่ในช่วงเรียนรู้ AI Unlocked เปิดคอร์ส AI Agent ภาษาไทย ที่ครอบคลุมทั้ง OpenAI และ Anthropic SDK พร้อม hands-on project จริง

---

เริ่ม Build Agent ของคุณวันนี้

ถ้าพร้อมแล้ว ขั้นต่อไปคือ:

1. อ่าน Claude Agent SDK Tutorial ภาษาไทย — สร้าง agent ตัวแรกใน 30 นาที
2. อ่าน Build AI Agent คู่มือครบจบ 2026 — ครอบคลุมทั้ง stack
3. ดู Multi-Agent System Thai Tutorial — ออกแบบ multi-agent architecture

หรือถ้าต้องการเรียนแบบมี mentor และ project จริง ดูรายละเอียดที่ AI Unlocked Pricing — มีทั้งแพ็คเกจ Gold รายเดือนและ Diamond Lifetime สำหรับคนที่อยากเรียนอย่างจริงจัง