Coût d’OpenHands auto-hébergé : API, sandbox et forfaits cloud

Un OpenHands auto-hébergé coûte 0 $ pour le logiciel et rien pour une licence — il est sous licence MIT et le dépôt est actif, pas archivé — ; le coût réel de l'auto-hébergement se répartit donc entre trois factures distinctes : les tokens du modèle, la machine qui exécute le bac à sable et une clé de recherche facultative. OpenHands ne publie aucun prix pour ces trois éléments. En revanche, fait inhabituel pour un agent de programmation, il publie son propre dépôt de benchmarks, qui enregistre les dollars et les secondes par tâche ; c'est le point d'ancrage utilisé par cette page plutôt que de deviner le nombre de tokens.

Trois précisions d'abord, car chacune envoie une question de coût vers la mauvaise page. AI4Bharat propose un autre projet open source également appelé OpenHands — une boîte à outils de reconnaissance de la langue des signes dont la bannière du dépôt indique qu'elle n'est plus activement maintenue — et rien de sa documentation ne s'applique ici. Ce produit s'appelait OpenDevin jusqu'en août 2024 et l'entreprise s'appelait All Hands AI ; toute configuration datant de l'époque OpenDevin est donc remplacée par V0. Et bien que le site marketing soit openhands.dev, les services en fonctionnement restent sur all-hands.dev : l'application Cloud est app.all-hands.dev, et la documentation du fournisseur indique que si votre réseau impose des restrictions de pare-feu, vous devez autoriser le domaine all-hands.dev, car le SDK se connecte à llm-proxy.app.all-hands.dev.

Tarification d'OpenHands : ce que facture l'entreprise elle-même

Informations relevées sur openhands.dev/pricing le 21 septembre 2026. Il n’existe aucun abonnement individuel payant, et la ligne des fonctionnalités de chaque formule propose l’utilisation de vos propres clés : la FAQ de cette page indique « Oui ! Les offres OpenHands Open Source et OpenHands Cloud permettent d’utiliser vos propres clés LLM. » Deux éléments largement relayés sur des sites tiers ne figuraient pas sur les pages officielles que nous avons pu trouver ce jour-là : une offre payante Growth et $20 de crédits gratuits pour les nouveaux utilisateurs de Cloud. Considérez ces deux éléments comme obsolètes jusqu’à ce qu’OpenHands les publie à nouveau.

Un montant officiel contredit quelque peu le mot Gratuit, et constitue le plancher réel : la documentation des clés API indique : « Vous devez acheter au moins 10 $ de crédits OpenHands Cloud avant de générer une clé LLM OpenHands. » Les deux affirmations sont vraies. Le client et le niveau sont gratuits ; leur propre fournisseur de modèles commence par un achat prépayé de 10 $. L'utilisation de votre propre clé supprime entièrement ce plancher et transfère l'intégralité de la facture à votre fournisseur.

Les trois factures derrière « auto-hébergé »

OpenHands V1 se divise en trois composants qui peuvent tomber en panne et être facturés indépendamment, selon sa page d'architecture : Agent Canvas, le client navigateur, qui, comme cette page l'indique explicitement, « n'est ni un runtime d'agent ni un bac à sable » ; Agent Server, qui exécute les conversations et les outils ; et l'espace de travail ou bac à sable, décrit uniquement comme « spécifique au déploiement ». Cette séparation explique pourquoi un montant mensuel unique ne répond jamais à cette question.

Ne déduisez pas non plus une seule « version actuelle » de tout cela. Quatre surfaces divergent, et chaque nombre appartient à l'une d'elles : les versions GitHub s'arrêtent à v1.20.0 (17 septembre 2026), le package CLI PyPI openhands à 1.16.0, téléversé le 8 mai 2026, le package openhands-sdk de PyPI à 1.49.2, téléversé le 17 septembre 2026, et la documentation de configuration locale épingle ses propres tags d'image Docker. Épinglez la surface que vous déployez réellement.

La ligne consacrée à la machine, chiffrée selon les besoins propres à OpenHands

OpenHands est particulièrement précis sur ce point : son guide du backend VM indique qu'« Ubuntu 24.04 LTS avec 2 vCPU et 4 Go de RAM suffit pour un utilisateur ». Cette catégorie a un prix publié chez deux grands fournisseurs — un Basic Droplet DigitalOcean avec 4 Gio de mémoire, 2 vCPU, 80 Gio de SSD et 4 000 Gio de transfert à $24.00 par mois, $0.03571 par heure (DigitalOcean), et un bundle Linux AWS Lightsail avec 4 Go de mémoire, 2 vCPU, 80 Go de SSD et 4 To de transfert à 24 $ par mois (Lightsail). Il s'agit de prix tiers pour une machine que vous choisissez, et non de prix OpenHands.

Mettez ce tarif horaire en regard des temps d'exécution moyens publiés par OpenHands et la structure de la facture devient évidente. Les chiffres ci-dessous sont une estimation : ils supposent une conversation à la fois sur une VM unique toujours active et excluent les téléchargements d'images, le temps d'inactivité entre les tours, le stockage et le transfert.

Les tokens dépassent le coût de calcul sur chaque ligne, mais pas selon un facteur constant : le ratio va d'environ 16× sur la ligne MiniMax-M3 SWE-bench à environ 475× sur celle de claude-opus-4-8, car le modèle bon marché est aussi le plus lent. La machine n'est toutefois pas gratuite — il s'agit d'un plancher mensuel fixe qui s'applique que vous exécutiez quelque chose ou non, ce qui est l'inverse de la facturation aux tokens. Deux conséquences méritent d'être prises en compte dans la conception. Premièrement, la VM ne devient rentable qu'au-delà d'un certain volume : au tarif du catalogue recalculé plus bas, 24 $ de machine équivaut à environ 46 tâches de taille SWE-bench en dépenses de modèle ; en dessous, le coût fixe domine. Deuxièmement, le débit est plus fortement plafonné que ne le suggère le prix — la page du bac à sable Docker d'OpenHands avertit qu'en mode réseau hôte, chaque bac à sable utilise les mêmes ports hôtes fixes, si bien que « Un seul bac à sable peut s'exécuter à la fois ; les conversations simultanées entreront en conflit sur ces ports. » Notez également que le terme utilisé côté utilisateur est désormais bac à sable, tandis que le paramètre de configuration reste RUNTIME — la vue d'ensemble des bacs à sable répertorie docker (par défaut), process et remote comme valeurs historiques — recherchez donc les deux termes.

Exécuter également le modèle sur cette machine est un achat différent. La page consacrée aux LLM locaux d’OpenHands indique la configuration matérielle requise pour un modèle précis — Qwen3.6-35B-A3B, le modèle qu’elle recommande pour le codage — à savoir « un GPU récent avec au moins 24 Go de VRAM pour les variantes quantifiées, ou plusieurs GPU pour la pleine précision et des fenêtres de contexte plus grandes, ou un Mac avec Apple Silicon et au moins 64 Go de mémoire unifiée pour les variantes quantifiées », ainsi que OLLAMA_CONTEXT_LENGTH réglé sur au moins 22 000 dans Ollama. Un modèle local plus petit peut très bien nécessiter moins de ressources ; OpenHands ne publie pas de minimum pour les modèles locaux en général. Dans tous les cas, il s’agit de capital matériel, pas d’un droplet à 24 $.

Coût de l’API OpenHands : les seuls dollars par tâche provenant de la première partie

Aucune page OpenHands ne publie le nombre de tokens par tâche, par conversation ou la taille moyenne du contexte — tout exemple de décompte de tokens est donc une hypothèse. Son dépôt de résultats Index publie plutôt les dollars et les secondes, ce qui est plus solide. Nous avons récupéré les sidecars SWE-bench de 500 lignes pour quatre modèles et les avons recalculés ; les moyennes et les taux de résolution reproduisent les chiffres publiés, ce qui valide l’interprétation de cost_per_instance comme le coût API moyen par instance du benchmark.

La distribution compte davantage que la moyenne. Pour claude-opus-4-8, le coût de l’instance médiane est de $0.3877, contre une moyenne de $0.7418, et le coût de la pire instance unique est de $8.35 — environ onze fois la moyenne. Établissez votre budget à partir de la queue de distribution, pas de la moyenne. Trois réserves concernant l’ensemble du tableau : le dépôt a été mis à jour pour la dernière fois le 8 juillet 2026, ces exécutions datent donc d’environ deux mois et demi ; chaque ligne a été exécutée avec sa propre version d’agent enregistrée, les lignes ne constituent donc pas une comparaison contrôlée en face à face ; et il s’agit d’instances de benchmark, pas de votre dépôt.

Le prix affiché le plus bas et le coût le plus bas pour terminer la tâche sont deux affirmations différentes, et ce tableau les sépare. MiniMax-M3 a le tarif par token le plus bas du groupe et le coût moyen par instance le plus bas, à environ un cinquième de celui de claude-opus-4-8 — mais il a résolu 76,4 % des cas contre 83,8 %, si bien qu’une partie de ces tentatives bon marché n’a rien produit et doit être relancée ou terminée manuellement. GPT-5.5 va dans l’autre direction : le coût moyen est deux fois celui de claude-opus-4-8 pour 5,6 points de résolution en moins. La règle qui reste valable est peu glamour : présélectionnez le modèle le moins cher qui termine votre travail avec l’effort de vérification que vous acceptez, puis consultez le montant facturé enregistré par votre propre compte pour une tâche délimitée.

Le plafond se situe sur le benchmark commit0, où une seule tâche atteint quelques dollars — et où la colonne de la machine montre à quel point l’écart de durée coûte peu lorsqu’une seule conversation s’exécute à la fois.

OpenHands explique franchement pourquoi : sa page LLM indique qu’il « nécessite un modèle puissant pour fonctionner » et avertit qu’il « enverra de nombreuses invites au LLM que vous configurez ». Le contrôle proposé est un arrêt strict, pas une prévision : Settings > Application contient un champ Maximum Budget Per Conversation en USD, et cette page précise qu’OpenHands « arrêtera la conversation une fois le budget atteint, mais que vous pouvez choisir de poursuivre la conversation avec une invite ». Il s’agit donc d’un arrêt par conversation que vous pouvez outrepasser, et non d’un plafond mensuel.

Réévaluation de ce benchmark aux tarifs du catalogue

Voici le seul endroit où les chiffres publiés se transfèrent sans devoir deviner le nombre de tokens. Le metadata.json d’OpenHands pour claude-opus-4-8 enregistre les prix exacts utilisés pour calculer le coût de son exécution — et Kunavo répertorie ce même identifiant de modèle.

Comme les quatre catégories aboutissent aujourd’hui au même facteur, l’exécution publiée est réévaluée selon ce facteur sans nécessiter les décomptes de tokens que personne ne publie. L’instance SWE-bench moyenne passe de $0.7418 à $0.5193, la médiane de $0.3877 à $0.2714, et la pire instance de $8.35 à $5.84. Il s’agit d’une réévaluation du benchmark de quelqu’un d’autre, pas d’un coût de tâche mesuré sur votre dépôt — la version de l’agent, le mélange d’invites et le comportement du cache devraient tous correspondre.

Pour une forme de conversation plutôt qu’un benchmark, voici une simple arithmétique des tokens. Hypothèse, la nôtre et non celle d’OpenHands : une conversation envoie 800k tokens d’entrée au fil de ses tours, à mesure que le contexte est renvoyé, et reçoit 30k tokens de sortie, sans compter les accès au cache. Les tarifs sont les prix actuels du catalogue Kunavo.

Arithmétique illustrative des tokens, et non coût de tâche mesuré ni plafond de facturation — multipliez-la par votre propre nombre de conversations quotidiennes avant de la considérer comme un budget. Le montant du catalogue Kunavo constitue un plancher de facturation plutôt qu’un plafond : lorsque l’amont communique son montant, la facture correspond au plus élevé entre le coût du catalogue et le coût amont multiplié par la majoration applicable. Le rechargement minimal est de $10 de crédit prépayé, ce qui constitue un minimum de financement plutôt qu’un abonnement ou des frais de tâche — consultez les détails de facturation.

Meilleure API pour OpenHands : quelle route l’emporte, et quand

Une réserve avant de choisir l’option « au prix coûtant » uniquement en fonction du prix : les deux pages d’OpenHands décrivent des catalogues différents. Son aperçu des LLM recommande claude-opus-4-8 (moyenne Index de 71,9), GPT-5.5 (65,9) et Gemini-3.5-Flash (62,6), tandis que le tableau des prix des fournisseurs de la page voisine répertorie 15 identifiants de génération précédente — les plus récents par fournisseur étant claude-sonnet-4-5-20250929 et claude-opus-4-1-20250805, gpt-5-codex et gpt-5-2025-08-07, o3 et gemini-3-pro-preview — et ne contient aucun de ces trois modèles. Les deux pages ont été consultées le 21 septembre 2026. Nous n’avons pas pu déterminer si le tableau est obsolète ou si le catalogue est réellement aussi ancien ; vérifiez donc ce que le fournisseur propose effectivement lors du paiement avant d’établir votre budget à partir de sa note selon laquelle « les prix indiqués correspondent aux tarifs des fournisseurs, sans majoration ».

Quatre limites déterminent laquelle de ces options vous utilisez réellement, et chacune constitue une bifurcation d’attribution des coûts. Le critic est soumis à une condition. La documentation du critic d’OpenHands indique que la fonctionnalité expérimentale du critic est « automatiquement activée » pour les utilisateurs du fournisseur LLM OpenHands et qu’elle est « gratuite pendant la phase de bêta publique » pour eux ; il s’agit d’un second endpoint. Une clé d’agent tierce n’en interdit donc pas l’utilisation, mais signifie simplement qu’aucun critic n’est configuré pour vous. Son raffinement itératif est désactivé par défaut et, lorsque vous l’activez, le paramètre Max Iterations est réglé par défaut sur 3 par tour utilisateur et accepte 1–10 — un multiplicateur réel, uniquement sur cette route. Les Provider Connections inversent la condition habituelle liée au forfait : la page de configuration du modèle indique que le panneau réutilisable de clé et d’URL de base est « disponible sur les backends de serveur d’agent locaux » et « masqué lors de l’utilisation d’un backend OpenHands Cloud » ; l’auto-hébergement bénéficie donc de cette fonctionnalité, contrairement au Cloud. Les profils sont plafonnés : la page des paramètres LLM indique : « Vous pouvez enregistrer jusqu’à 10 profils LLM par compte. » Et un profil enregistré est validé avant sa persistance — la page des profils précise qu’une clé rejetée ou un modèle indisponible bloque l’enregistrement et affiche l’erreur du backend, tout en notant que les anciens backends dépourvus de l’endpoint de validation ignorent ce contrôle et enregistrent quand même le profil.

Kunavo ne fournit aucun modèle d’embeddings, aucun modèle de synthèse vocale ni aucun modèle de transcription vocale ; un endpoint ici répond donc aux complétions de chat et à rien d’autre — ce qui importe, car OpenHands mentionne LLM_EMBEDDING_MODEL parmi ses options supplémentaires uniquement configurables via l’environnement, et ce paramètre n’a aucun équivalent vers lequel le diriger.

Sur l’endpoint lui-même, le préfixe du modèle et l’URL de base constituent une seule décision, et OpenHands les documente par l’exemple plutôt que par une règle. Sa page de configuration du modèle vous demande de saisir openai/<served-model-id> pour un serveur compatible avec OpenAI et montre une URL de base se terminant par /v1 ; sa page sur le proxy LiteLLM vous demande de saisir litellm_proxy/<model-name> et montre une origine de proxy nue, sans chemin. Aucune des deux pages n’indique ce qui se passe si vous associez un préfixe à la forme d’URL de l’autre ; copiez donc la forme de la page correspondant à votre préfixe et vérifiez la réponse au lieu de supposer. Par ailleurs, la page du fournisseur OpenHands indique que le préfixe openhands/ « demande au SDK d’acheminer automatiquement les requêtes vers le proxy LLM OpenHands — aucune définition manuelle d’une URL de base n’est nécessaire » ; cette phrase concerne le SDK, et non le panneau des paramètres d’Agent Canvas. La configuration complète champ par champ se trouve sur la page d’intégration OpenHands ; créez un compte Kunavo lorsque vous êtes prêt à financer une clé, puis exécutez une tâche délimitée et consultez le montant facturé enregistré par votre compte.

Kunavo n’a pas testé OpenHands en conditions d’exécution contre son endpoint — aucune conversation, aucun tour diffusé en continu, aucun aller-retour d’outil, aucune version client figée. Tout ce qui précède provient de la documentation, des dépôts et des index de paquets propres à OpenHands. Gardez une route fonctionnelle disponible pendant vos essais. Vous comparez les clients plutôt que les fournisseurs ? OpenHands vs Claude Code couvre la différence entre les flux de travail et les sandbox, OpenHands vs OpenCode l’alternative dans le terminal, et AI cost optimization la méthode pour mesurer tout cela sur votre propre dépôt.

Questions fréquentes

Vérifié à nouveau à partir de leurs propres sources le 21 septembre 2026 : openhands.dev/pricing, l’enregistrement de l’API GitHub pour OpenHands/OpenHands et ses trois dernières versions, PyPI openhands et openhands-sdk, la documentation sur les clés API et l’aperçu des LLM, le tableau des prix des fournisseurs LLM OpenHands, le guide de dimensionnement des VM, les tarifs des droplets de DigitalOcean et le dépôt de résultats Index — y compris les sidecars SWE-bench de 500 lignes pour quatre modèles, dont les moyennes et les taux de résolution ont été recalculés ici. Le contrôle d’accès au critic, les Provider Connections, le plafond de profils et la validation avant enregistrement, l’exception ACP, les pages sur la sandbox, le budget et les LLM locaux, ainsi que les tarifs Tavily et Lightsail ont chacun été relus le même jour à partir des pages citées en ligne. Les tarifs des tokens Kunavo proviennent du catalogue actuel ; chaque exemple en dollars est une arithmétique illustrative et non un coût de tâche mesuré.