OpenAI 给 Responses API 加了 WebSocket，让 Codex 这类 agent 跑起来更快

Speeding up agentic workflows with WebSockets in the Responses API

OpenAI 发现，当模型推理速度从每秒 65 个 token 飙到近 1000 个 token 时，API 本身的处理开销反而成了拖慢 agent 循环的瓶颈。他们给 Responses API 加上了 WebSocket 支持，思路是把多次独立的 HTTP 请求换成一个长连接，在连接存活期间缓存住对话状态和可复用的上下文，只传新的工具调用结果，省掉...

推荐理由：这是 OpenAI 面向开发者的系统层更新：用 WebSocket 长连接加连接级缓存，把 agent 循环里反复建连、重复请求的开销压下去。HKR 三项都踩中了，但正文没给出延迟降了多少、吞吐多大、适合什么负载，所以只能算中等偏上的 featured，不能拉满。真正值得盯的是长连接怎么省掉往返成本，这不是换模型，是工程侧省钱省时间的优化。