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# OpenAI Code Interpreter

> Agrega OpenAI Code Interpreter para que un agente ejecute Python con cálculos exactos y análisis de datos

OpenAI Code Interpreter le da a un agente de OpenAI un entorno Python en sandbox para matemáticas exactas, recorte de datos y análisis.

## Qué hace

Cuando está habilitado, el agente puede llamar a la **herramienta python** alojada de OpenAI para escribir y ejecutar Python en un contenedor efímero. Úsala cuando necesites resultados exactos que los modelos de lenguaje solos no pueden garantizar — por ejemplo dividir filas de una hoja de cálculo en lotes precisos, calcular estadísticas o transformar datos tabulares.

**Importante:** Code Interpreter es solo para computación. Los archivos descargables (PDF, DOCX, XLSX, CSV) se crean todavía con **File Tools** (`write_file`). El agente debe imprimir los resultados como texto CSV/JSON y luego llamar a `write_file` para que Fetch Hive almacene un activo real en tu espacio de trabajo.

## Requisitos

* El proveedor del agente debe ser **OpenAI**.
* La herramienta **no** está habilitada por defecto — agrégala desde el selector de herramientas.

## Agregar la herramienta a un agente

1. Abre un agente en el editor.
2. Haz clic en el botón con el tooltip **Add MCP Tool or Sub Agent**.
3. En **MCP Tools**, haz clic en **OpenAI Code Interpreter**.

No hay ajustes por herramienta en v1. Los contenedores usan el nivel de memoria predeterminado de OpenAI de **1 GB**.

## Cómo funciona con File Tools

Flujo típico para dividir hojas de cálculo:

1. El agente (o File Tools `read_file`) carga los datos de origen.
2. Code Interpreter ejecuta Python para recortar o transformar los datos e **imprime** CSV/JSON.
3. El agente llama a `write_file` con ese texto para crear activos XLSX/CSV descargables.

Los archivos creados dentro del contenedor de OpenAI son efímeros y **no** se muestran como descargas de Fetch Hive. Las imágenes del sandbox y las URLs efímeras de archivos de OpenAI se ocultan de la actividad de herramientas — no se muestran como descargas. Prefiere siempre `write_file` para archivos orientados al usuario.

## Limitaciones (v1)

* **Solo OpenAI** — las herramientas de ejecución de código de Anthropic y xAI aún no están conectadas.
* **Sin estado Python entre turnos** — cada turno del agente inicia un contenedor nuevo; las variables de un turno anterior no persisten.
* **Memoria fija de 1 GB** — los niveles de memoria superiores de OpenAI aún no están expuestos.
* Cada llamada a Code Interpreter cuenta como **1 crédito de tarea** (el mismo patrón que GPT Search). El gasto por minutos de contenedor solo se registra como metadatos de operador estimados (`estimated: true`) en la completion — no como un ítem USD separado visible para el usuario. En claves alojadas, los minutos de contenedor de OpenAI los absorbe Fetch Hive.

## Casos de uso

* División exacta de filas (filas 1–50, 51–100, …) antes de exportar lotes XLSX.
* Cálculos numéricos / estadísticos que deben ser precisos.
* Analizar o remodelar datos tabulares antes de escribir un archivo.

## Notas

* Usa [Probar con Chat](../testing-with-chat) para ver las llamadas a Code Interpreter y File Tools durante una conversación.
* Para agregar o quitar herramientas de un agente, consulta [Crear y configurar](../creating-and-configuring).
* Consulta también [File Tools](./file-tools) para crear activos descargables.