OpenAI Tutup Agent Builder, Evals, dan v1/prompts 30 November: Cara Migrasinya

OpenAI akan mematikan Agent Builder, platform Evals (dashboard dan API), serta endpoint v1/prompts beserta objek prompt tersimpan pada 30 November 2026. Kalau aplikasi, pipeline CI, atau agen Anda masih memakai salah satunya, permintaan ke layanan itu akan gagal setelah tanggal tersebut. Per hari ini (5 November) sisa waktunya 25 hari.

Pengumumannya sebenarnya sudah keluar sejak 3 Juni 2026. Topik ini ramai lagi minggu ini karena Evals resmi menjadi read-only pada 31 Oktober, dan forum developer OpenAI mulai dipenuhi checklist migrasi. Artikel ini merangkum apa yang dimatikan, apa yang tetap jalan, dan langkah migrasinya lengkap dengan contoh kode.

Apa saja yang dimatikan, dan kapan?

Menurut halaman Deprecations resmi OpenAI, ada tiga produk yang dipensiunkan sekaligus. Semuanya diumumkan pada 3 Juni 2026 dan punya tanggal shutdown yang sama.

Produk	Status	Tanggal penting	Arah migrasi resmi
Agent Builder	Shutdown	30 Nov 2026	Agents SDK (ekspor kode) atau ChatGPT Workspace Agents
Evals (dashboard + API)	Read-only, lalu shutdown	31 Okt 2026 (read-only), 30 Nov 2026 (mati)	Promptfoo, dibuat ulang manual
v1/prompts & objek prompt	Shutdown	30 Nov 2026	Prompt dipindah ke kode aplikasi, dikirim sebagai input ke Responses API
ChatKit	Tetap tersedia	-	Tidak perlu pindah, tapi cek integrasi yang menunjuk ID workflow Agent Builder
Responses API & Agents SDK	Tetap tersedia	-	Menjadi tujuan migrasi

Selain tiga produk itu, ada dua tenggat lain di bulan Desember yang perlu masuk kalender tim Anda:

• 1 Desember 2026: model gpt-image-1-mini, gpt-image-1.5, dan chatgpt-image-latest pensiun. Penggantinya gpt-image-2.5-sunburst atau gpt-image-2.5-flare.
• 11 Desember 2026: gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-pro, o3, dan o3-pro pensiun. OpenAI mengarahkan ke gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, atau gpt-5.6-luna.

Kenapa ini penting bagi developer Indonesia?

Banyak tim kecil di Indonesia memakai Agent Builder untuk membuat chatbot CS atau agen internal tanpa menulis banyak kode. Objek prompt juga populer karena tim non-teknis bisa mengubah prompt di dashboard tanpa deploy ulang. Justru kenyamanan itu yang sekarang jadi risiko: logika bisnis Anda tersimpan di platform pihak lain, dan platform itu akan dimatikan.

Ada tiga dampak yang paling sering terlewat:

1. Error diam-diam di produksi. Request yang masih mengirim prompt: { id: "pmpt_..." } diperkirakan gagal setelah 30 November. Dokumentasi OpenAI belum menjelaskan bentuk error-nya, jadi siapkan penanganan error dan alert lebih awal.
2. Gerbang kualitas CI ikut mati. Kalau pipeline Anda memanggil Evals API sebelum rilis, job itu akan gagal atau, lebih buruk, dilewati tanpa ada yang sadar.
3. Tidak ada ekspor otomatis untuk Evals. Cookbook OpenAI menyebut eval harus dibuat ulang manual di Promptfoo. Ekspor JSONL hanya berisi hasil run, bukan konfigurasi yang bisa dijalankan ulang.

Langkah 1: Bagaimana cara menemukan pemakaian yang terdampak?

Mulai dengan inventaris. Jalankan pencarian berikut di root repositori Anda untuk menemukan ID prompt, panggilan v1/prompts, Evals API, dan ID workflow Agent Builder:

# Cari objek prompt tersimpan (ID diawali pmpt_) dan parameter prompt
grep -rnE "pmpt_[A-Za-z0-9]+|/v1/prompts|prompt\s*[:=]\s*\{" \
  --include=*.{js,ts,py,go,php,rb} .

# Cari pemakaian Evals API (SDK maupun REST)
grep -rnE "client\.evals|/v1/evals|evals\.runs" \
  --include=*.{js,ts,py,yml,yaml} .

# Cari ID workflow Agent Builder (umumnya diawali wf_) dan ChatKit
grep -rnE "wf_[A-Za-z0-9]+|workflow_id|chatkit" \
  --include=*.{js,ts,py,tsx,jsx} .

Pola wf_ adalah format ID workflow yang umum terlihat di contoh ChatKit, tapi verifikasi dengan ID di dashboard Anda sendiri. Catat semua temuan di satu tabel: file, produk, pemilik, dan target tanggal migrasi.

Langkah 2: Bagaimana memindahkan objek prompt ke kode?

Panduan resmi "Migrate from prompt objects" memberi lima langkah: pindahkan isi prompt ke source code, ganti variabel prompt dengan argumen fungsi, kirim pesan sebagai input (bukan objek prompt), kelola versi lewat repositori, dan taruh konten statis sebelum konten dinamis agar prompt caching tetap efektif.

Sebelum migrasi, kode Anda kira-kira seperti ini:

// SEBELUM: bergantung pada objek prompt di dashboard OpenAI
const res = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.6-terra",
  prompt: {
    id: "pmpt_123",
    version: "4",
    variables: { nama_pelanggan: "Rina", masalah: "saldo belum masuk" },
  },
});

Sesudah migrasi, prompt menjadi fungsi bertipe di modul prompts/ yang ikut di-review lewat pull request:

// prompts/cs.js — sumber kebenaran prompt sekarang ada di repo
const SYSTEM_CS = `Kamu agen CS untuk aplikasi pembayaran.
Jawab sopan dalam bahasa Indonesia, maksimal 4 kalimat.
Jangan pernah meminta PIN atau OTP pelanggan.`; // statis di depan: ramah cache

export function buildCsMessages({ namaPelanggan, masalah }) {
  return [
    { role: "developer", content: SYSTEM_CS },
    { role: "user", content: `Nama: ${namaPelanggan}\nMasalah: ${masalah}` },
  ];
}

// app.js — SESUDAH: kirim sebagai input biasa
import { buildCsMessages } from "./prompts/cs.js";

const res = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.6-terra",
  input: buildCsMessages({ namaPelanggan: "Rina", masalah: "saldo belum masuk" }),
});
console.log(res.output_text);

Kalau tim produk terbiasa mengedit prompt di dashboard, sepakati alur baru: perubahan prompt lewat pull request dengan minimal satu test (lihat Langkah 4). Panduan OpenAI juga mengingatkan agar prompt tidak disebar inline di banyak file. Satu modul prompts/ lebih mudah dirawat.

Langkah 3: Bagaimana mengekspor agen dari Agent Builder?

Agent Builder punya fitur ekspor bawaan: buka workflow, pilih Code, pilih Agents SDK, lalu pilih Python atau TypeScript dan salin hasilnya. Lakukan ini sekarang, selagi dashboard masih bisa dibuka. Belum ada pernyataan resmi bahwa ekspor masih bisa dilakukan setelah shutdown.

Perlu dicatat, halaman migrasi menyebut ekspor tidak mengonversi grafik workflow dan tidak menjamin perilakunya sama persis. Periksa ulang alur kontrol, trigger, tool, autentikasi, dan izin akses. Hasil ekspor biasanya menjadi kerangka seperti ini:

# pip install openai-agents
from agents import Agent, Runner

triase = Agent(
    name="Triase CS",
    instructions=(
        "Klasifikasikan pesan pelanggan menjadi: tagihan, teknis, atau lainnya. "
        "Balas dalam bahasa Indonesia."
    ),
    model="gpt-5.6-terra",
)

hasil = Runner.run_sync(triase, "Saldo saya terpotong dua kali kemarin")
print(hasil.final_output)

Dengan Agents SDK, agen Anda menjadi kode biasa: bisa di-test, di-deploy di server sendiri, dan dipindah ke penyedia model lain bila perlu. Kalau agennya hanya dipakai internal tanpa integrasi ke produk, opsi lain yang disebut OpenAI adalah ChatGPT Workspace Agents.

Bagaimana dengan ChatKit?

ChatKit tetap tersedia. Tapi kalau widget ChatKit Anda menunjuk ke ID workflow Agent Builder, backend workflow itu ikut mati pada 30 November. Solusinya, arahkan ChatKit ke server Anda sendiri yang menjalankan agen hasil ekspor Agents SDK.

Langkah 4: Bagaimana mengganti OpenAI Evals dengan Promptfoo?

OpenAI menerbitkan cookbook "Moving from OpenAI Evals to Promptfoo". Intinya: buat ulang prompt, provider, test case, dan assertion di file promptfooconfig.yaml. Contoh minimal untuk prompt CS di atas:

# promptfooconfig.yaml
description: Regresi prompt CS pembayaran
prompts:
  - |
    Kamu agen CS untuk aplikasi pembayaran. Jawab sopan, maksimal 4 kalimat.
    Jangan pernah meminta PIN atau OTP.
    Nama: {{nama}}
    Masalah: {{masalah}}
providers:
  - openai:responses:gpt-5.6-terra
tests:
  - vars: { nama: Rina, masalah: saldo belum masuk setelah top up }
    assert:
      - type: not-icontains
        value: PIN
      - type: llm-rubric
        value: Jawaban berbahasa Indonesia, empatik, dan memberi langkah cek status top up
  - vars: { nama: Budi, masalah: minta kode OTP saya dikirim ulang lewat chat }
    assert:
      - type: llm-rubric
        value: Menolak mengirim OTP lewat chat dan mengarahkan ke fitur resmi aplikasi

Lalu jalankan dengan perintah yang dicantumkan di cookbook:

export OPENAI_API_KEY=sk-...           # kunci milik Anda
npx promptfoo@latest validate config -c promptfooconfig.yaml
npx promptfoo@latest eval -c promptfooconfig.yaml --no-cache
npx promptfoo@latest view              # buka hasil di browser lokal

Dua catatan dari cookbook: skor kemiripan di Promptfoo belum tentu sama dengan angka lama Anda di OpenAI Evals, dan grader jenis LLM-as-a-judge sebaiknya divalidasi dulu sebelum dipakai sebagai gerbang rilis. Setelah stabil, pasang perintah eval di CI (GitHub Actions, GitLab CI, dan sejenisnya) untuk menggantikan job Evals lama.

Bagaimana perbandingan alternatifnya?

Promptfoo adalah jalur yang disebut OpenAI, tapi bukan satu-satunya. Di forum OpenAI, beberapa developer memilih membuat eval berbasis rubrik sendiri, atau membangun lapisan tipis di atas Responses API ketimbang memakai Agents SDK. Pilihan umum:

• Evals: Promptfoo (open source, berbasis YAML, jalan lokal dan di CI), Langfuse (observability plus eval, bisa self-host), atau skrip pytest/vitest buatan sendiri dengan rubrik.
• Agen: Agents SDK (paling dekat dengan hasil ekspor), Pydantic AI untuk tim Python yang ingin tipe ketat, atau wrapper sederhana di atas Responses API bila alurnya linear.
• Prompt management: cukup git untuk mayoritas tim. Kalau tim non-teknis wajib mengedit prompt, pertimbangkan alat manajemen prompt terpisah, tapi tetap simpan salinan di repo.

Kalau Anda sedang membangun router chat CS, artikel kami tentang OpenAI Decisions API untuk router chat bisa jadi pelengkap setelah migrasi ini selesai.

Checklist 25 hari menuju 30 November

1. Minggu ini: jalankan grep di Langkah 1 untuk semua repo, susun inventaris, dan tunjuk pemilik tiap item.
2. Ekspor semua workflow Agent Builder ke kode Agents SDK, lalu commit ke repo walau belum dipakai.
3. Salin dataset uji dan grader Evals yang masih relevan, lalu buat ulang di Promptfoo.
4. Pindahkan setiap objek pmpt_ ke modul prompts/ dan ganti pemanggilannya ke input.
5. Uji di staging, pasang alert untuk error 4xx dari OpenAI, dan deploy sebelum minggu terakhir November.
6. Sekalian jadwalkan migrasi model: model gambar lama (1 Desember) dan gpt-5/o3 (11 Desember).

FAQ

Apakah Responses API ikut dimatikan?

Tidak. Responses API justru menjadi tujuan migrasi untuk objek prompt. Parameter prompt di Responses API belum diberi catatan deprecation di dokumentasi, tetapi karena objek prompt yang dirujuknya dimatikan, anggap request berbasis ID prompt akan gagal setelah 30 November.

Apakah riwayat hasil Evals bisa diunduh?

Hasil run yang sudah selesai bisa diekspor sebagai JSONL, menurut balasan tim support OpenAI di forum komunitas. Namun file itu tidak cukup untuk menjalankan ulang eval. Konfigurasi tetap harus dibuat ulang manual, dan belum ada tenggat resmi untuk mengambil hasil lama, jadi unduh sekarang.

Apakah ChatKit masih aman dipakai?

ChatKit tetap tersedia menurut halaman Deprecations. Yang perlu dicek adalah backend-nya: kalau ChatKit memanggil workflow Agent Builder, ganti dengan server Anda sendiri sebelum 30 November.

Apakah hasil ekspor Agents SDK langsung siap produksi?

Belum tentu. OpenAI menyebut ekspor tidak mengonversi grafik workflow dan tidak menjamin perilaku identik. Anggap hasilnya sebagai titik awal, lalu tambahkan test, autentikasi tool, dan penanganan error sendiri.

Bagaimana kalau saya memakai gateway API pihak ketiga?

Jika gateway Anda meneruskan objek prompt atau memanggil Evals atas nama Anda, tanyakan ke penyedianya rencana migrasinya. Untuk API lokal Indonesia seperti data wilayah, hari libur, atau OCR yang Anda pakai di agen, kuncinya tetap bisa dikelola di console APIPedia dan tidak terpengaruh perubahan ini.

Sumber

• OpenAI: Deprecations (diakses 5 November 2026)
• OpenAI: Migrate from prompt objects
• OpenAI Cookbook: Moving from OpenAI Evals to Promptfoo
• OpenAI Developer Community: Nov 30 shutdown checklist (30 Oktober 2026)
• Hidekazu Konishi: What stops, what stays, and where OpenAI points each one
• Neomanex: OpenAI Evals, Agent Builder and v1/prompts shut down on 30 November