Alternativen zu Open Interpreter: aktueller Agent, ältere Python-Version und Migration

Bevor Sie nach Alternativen zu Open Interpreter suchen, klären Sie, welchen Open Interpreter Sie verlassen: Der Name bezeichnet jetzt einen Rust-Terminal-Coding-Agenten, der ein Fork von OpenAIs Codex ist, während das Python-Tool, das generierten Code auf Ihrem eigenen Rechner ausführte, bei 0.4.3 vom Oktober 2024 eingefroren ist und vom Projekt nicht mehr gepflegt wird. Jede Generation davon ist kostenlos und Open Source, daher geht es nie um eine Lizenzpreisentscheidung — sondern darum, welches Programm Sie möchten; die einzigen wiederkehrenden Kosten entstehen durch die Modell-API, auf die Sie es richten.

Zwei Weiterleitungen verbergen die Aufspaltung. Wenn der alte Repository-Pfad OpenInterpreter/open-interpreter über die GitHub-API angefordert wird, liefert er openinterpreter/openinterpreter, die Sprache Rust, und docs.openinterpreter.com antwortet mit HTTP 308 auf die Rust-Terminal-Dokumentation. Die Links eines Tutorials aus dem Jahr 2023 oder 2024 funktionieren weiterhin; sie liefern lediglich Dokumentation für ein anderes Programm und beschreiben Befehle, die die installierte Binärdatei nicht besitzt. Beides wurde am 18. September 2026 überprüft.

Ein Name, drei Programme und ein totes Paket

Die Weiterleitung vom alten Repository-Pfad ist der Grund, warum die Aufspaltung leicht zu übersehen ist. Die aktuelle README erklärt sie in einer einzigen Zeile nahe dem Ende — „This is the new Rust version of Open Interpreter, based on Codex. Looking for the original Python project? It lives on as a community-maintained fork at endolith/open-interpreter.“ Beachten Sie, dass sich mit der Neufassung auch die Lizenz von AGPL-3.0 zu Apache-2.0 geändert hat, was wichtig ist, wenn Sie den alten Code vendored haben. Die Organisation besitzt außerdem das ruhende 01-Sprachprojekt, zuletzt im November 2024 aktualisiert, sowie 01-app und aifs, die beide seit 2024 nicht mehr angerührt wurden. Keines der drei ist archiviert, aber keines ist aktuell.

Open-Interpreter-Preise: Es gibt keine, und drei Zahlen sind es nicht

Es gibt keinen Tarif, keine Nutzerlizenz, kein Kontingent und kein Konto. openinterpreter.com/pricing gab am 18. September 2026 HTTP 404 zurück; die Seiten zur Terminal-Installation, zum Schnellstart und zur Konfiguration enthalten keinen Text zu Preisen, Abonnements oder Abrechnung; und die eigene README des Desktop-Produkts sagt, dass es „kein Interpreter-Konto erfordert“. Das ist eine Schlussfolgerung aus fehlenden Belegen — es wurde keine Preisseite gefunden, nicht ein Versprechen des Projekts, dass keine erscheinen wird —, aber es ist die ehrliche Antwort auf „open interpreter pricing“: Die einzigen wiederkehrenden Kosten sind Modell-Token.

Die Preise, die diese Suche dominieren, gehören zu anderen Produkten. Nehmen Sie sie nicht in Ihr Budget auf:

Beide Tool-Preise wurden am 18. September 2026 überprüft.

Welche Alternative zu welchem Nutzer passt

Was migriert wird und was nicht

Aus der Python-Generation wird nichts übernommen. Die Flags, die Python-API-Oberfläche, die YAML- und Python-Profildateien sowie die LiteLLM-Modellnamenskonvention sind verschwunden. Übernommen wird eine Codex- und standardorientierte Einrichtung, die das Projekt bewusst auf seiner Migrationsseite dokumentiert:

Prüfen Sie vor der Installation die Kollision der Binärdateinamen. Das alte 0.4.3-Wheel deklariert vier Konsolenskripte — interpreter, i, interpreter-classic und wtf —, während der aktuelle Installer interpreter, i und codex-code-mode-host in ~/.local/bin ablegt, gemäß der Installationsseite. Wenn Sie jemals pip install open-interpreter ausgeführt haben, konkurrieren nun zwei verschiedene Programme um zwei dieser Namen, interpreter und i, und welches gewinnt, hängt von der Shell-Priorität ab. Führen Sie zuerst which -a interpreter, which -a i und interpreter --version aus und nach der Installation erneut.

Rollback. Sichern Sie ~/.openinterpreter/, bevor Sie Anbieter ändern — die dokumentierte Deinstallationsschleife entfernt die verwaltete eigenständige Installation, behält dieses Verzeichnis aber absichtlich bei, einschließlich Konfiguration, Sitzungen, Protokollen und als Dateien gespeicherten Zugangsdaten, sodass eine Neuinstallation Ihre Einrichtung wiederherstellt. Wenn Sie in die andere Richtung gehen, behalten Sie die alte virtuelle Umgebung intakt, statt sie zu löschen: 0.4.3 ist weiterhin auf PyPI verfügbar, aber es ist nicht garantiert, dass sich ein alter Abhängigkeitssatz später erneut auflösen lässt.

Den aktuellen Agenten auf einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt ausrichten

Das ist der wichtigste Satz, wenn Sie von unserer Codex-CLI-Einrichtung kommen, die Ihnen sagt, dass wire_api genau einen zulässigen Wert besitzt. Diese Regel gilt für Upstream-Codex und nicht für Open Interpreter. Die eigene Konfigurationsreferenz von Upstream sagt zu wire_api, dass „responses is the only supported value, and it is the default when omitted“. Die gepflegte Abweichung von Open Interpreter führt als bewusste Ergänzungen einen „first-class OpenAI-compatible Chat Completions transport“ und einen „Anthropic Messages-compatible transport for providers that expose that API“ auf. Der Fork erreicht daher Endpunkte, die Upstream-Codex nicht erreichen kann, und alle drei Oberflächen von Kunavo — /v1/responses, /v1/chat/completions und /v1/messages — besitzen einen entsprechenden Leitungswert.

Die dokumentierte Struktur für einen benutzerdefinierten Anbieter von der Anbieterseite ist ein Chat-Completions-Block mit einer Basis-URL, die auf /v1 endet; dieselbe Seite zeigt ein genau so konfiguriertes gehostetes Gateway. Auf Kunavo angewendet:

# Top-level keys come FIRST. Anything written after a [table] header
# belongs to that table, so model_provider placed below would be ignored.
model_provider = "kunavo"
model = "gpt-5-6-terra"

[model_providers.kunavo]
name = "Kunavo"
base_url = "https://api.kunavo.com/v1"
env_key = "KUNAVO_API_KEY"
wire_api = "chat"

Drei Grenzen, die Sie kennen sollten, bevor Sie einen Abend damit verbringen, alle aus der Projektdokumentation gelesen und hier nicht getestet:

• Kunavo ist nicht im gebündelten Katalog enthalten, daher müssen Sie model manuell festlegen. Der erzeugte Anbieterkatalog wird aus models.dev und einigen aktiven Anbieter-Endpunkten erstellt und umfasste bei der Prüfung 116 Anbieter; Kunavo ist weder dort noch in models.dev enthalten. Erwarten Sie nicht, dass der /model-Auswahldialog für einen manuell eingetragenen Anbieter Metadaten zu Kontextfenster oder Fähigkeiten vorgibt.
• Das Harness-Routing ist strikt. Laut der Harness-Seite akzeptiert chat natives Chat sowie claude-code, claude-code-bare, deepseek-tui, kimi-code, kimi-cli, qwen-code, swe-agent und minimal; responses akzeptiert nativ, claude-code und claude-code-bare; und für messages wird „native mode is rejected because Messages requires a harness-native transport“ angegeben. Jede nicht erkannte Harness-Zeichenfolge fällt auf Chat ohne integrierten Request-Builder zurück, sodass ein Tippfehler den Lauf stillschweigend verschlechtert. Welches Harness bei einem bestimmten Modell die beste Leistung erbringt, ist nicht dokumentiert, und diese Seite stellt keine Vermutung an.
• Die Messages-Basis-URL ist eine Schlussfolgerung, kein dokumentiertes Kunavo-Beispiel. Die ausgelieferten Messages-Anbieter im Katalog — Anthropic und Z.A.I.s ZCode — verwenden beide eine API-Wurzel ohne /v1, und die Z.A.I.-Seite gibt an, dass die ZCode-Messages-Anfrage an /v1/messages gesendet wird — der Client hängt den Pfad also an. Nach dieser Regel würde ein Anthropic-Wire-Block die API-Wurzel statt der obigen /v1-URL verwenden, aber in der offiziellen Dokumentation gibt es nirgends ein Beispiel für einen Messages-Anbieter und dies wurde nicht ausgeführt. Beginnen Sie mit der Chat-Leitung, der dokumentierten Struktur.

Zwei weitere dokumentierte Details: env_key bezeichnet den Namen der Umgebungsvariable, nicht den Schlüssel selbst, und bei einmaligen Läufen überschreibt interpreter --chat-completions die Anfrageform für diese Ausführung, ohne Basis-URL, Zugangsdaten oder Modell des Anbieters zu ändern. Die ChatGPT-Anmeldung wird als Authentifizierung des integrierten openai-Anbieters aufgeführt, nicht als Option für benutzerdefinierte Anbieter; die auf der Anbieterseite dokumentierten Authentifizierungsquellen für eine Anbietertabelle sind env_key, experimental_bearer_token und ein befehlsbasierter auth-Block sowie ein aws-Block ausschließlich für Amazon Bedrock.

Eine beispielhafte Kostenschätzung für eine Sitzung

Dies ist beispielhafte Token-Arithmetik, keine gemessenen Aufgabenkosten und keine Obergrenze der Rechnung. Nehmen wir eine Agentensitzung an, die 300.000 nicht zwischengespeicherte Eingabe-Token sendet und 20.000 Ausgabe-Token empfängt — eine zur Veranschaulichung gewählte Struktur, da ein Codex-ähnliches Harness den angesammelten Kontext in jeder Runde erneut sendet. Ihr eigenes Repository und Ihre Rundenzahl werden abweichen. Die Preise sind aktuelle Kunavo-Katalogpreise pro Million Token.

Die Spannweite ist der entscheidende Punkt, nicht eine einzelne Zeile: Unter diesen Annahmen berechnen Claude Haiku 4.5-Modelle dieselbe Sitzung mit $0,280 gegenüber $0,840 für Claude Sonnet 4.6. Das ist keine Empfehlung, den günstigsten Preis zu wählen. Der günstigste angegebene Preis und die niedrigsten Kosten zum Abschluss der Aufgabe sind unterschiedliche Aussagen, und ein Modell, das drei Versuche für eine Umgestaltung benötigt, kann mehr kosten als eines, das einen einzigen Durchlauf braucht — messen Sie beides in Ihrem eigenen Repository, bevor Sie entscheiden. Der Katalogbetrag von Kunavo ist eine Abrechnungsuntergrenze, keine Obergrenze: Wenn der Upstream seine Kosten meldet, entspricht die Rechnung dem höheren Wert aus den Katalogkosten und den Upstream-Kosten multipliziert mit dem anwendbaren Aufschlag. Cache-Kosten und externe Tools liegen außerhalb dieses Beispiels. Die minimale Aufladung beträgt $10 Guthaben im Voraus, also ein Finanzierungsminimum und keine Aufgaben- oder Abonnementgebühr — siehe Abrechnungsdetails.

Einrichtung, ehrlich betrachtet

Open Interpreter wurde nicht zur Laufzeit gegen Kunavo getestet: Nichts auf dieser Seite wurde ausgeführt, und jede Konfigurationsaussage oben wurde am 18. September 2026 aus dem Repository und der Dokumentation des Projekts gelesen. Die nächstgelegene veröffentlichte Referenz ist die Codex-CLI-Integration, deren TOML-Block dieselbe Struktur besitzt — kopieren Sie ihn, ändern Sie das Konfigurationsverzeichnis zu ~/.openinterpreter/config.toml und ignorieren Sie die Regel für ein einziges wire_api, die zu Upstream-Codex gehört. Halten Sie eine funktionierende Route bereit, führen Sie eine begrenzte Aufgabe aus und lesen Sie anschließend die von Ihrem Konto aufgezeichnete Belastung. Erstellen Sie ein Kunavo-Konto, wenn Sie bereit sind, einen Schlüssel aufzuladen.

Vergleichen Sie weiterhin Routen statt Clients? OpenAI-compatible API behandelt, was die Chat-Leitung garantiert und was nicht, und LLM gateway behandelt allgemein den Kompromiss zwischen einem Schlüssel und einem Guthaben.

Häufig gestellte Fragen

Repository-Stand, Releases, Paketregister, Dokumentation und der erzeugte Anbieterkatalog wurden am 18. September 2026 überprüft; die Tool-Preise von OpenAI und Anthropic wurden am selben Tag von deren eigenen Preisseiten gelesen. Es wird kein ChatGPT-Abonnementspreis angegeben, weil diese Seite den Abruf verweigerte. Nichts hier wurde zur Laufzeit gegen einen Endpunkt getestet. Die Kunavo-Tokenpreise stammen aus dem aktuellen Katalog, und jedes Dollarbeispiel auf dieser Seite ist beispielhafte Token-Arithmetik statt gemessener Aufgabenkosten.