OpenHands 셀프 호스팅 비용: API, 샌드박스 및 클라우드 요금제

셀프 호스팅 OpenHands는 소프트웨어 비용이 $0이고 라이선스 비용도 없습니다. MIT 라이선스이며 저장소는 보관 처리되지 않고 활성 상태이므로, 실제 셀프 호스팅 비용은 모델 토큰, 샌드박스를 실행하는 머신, 선택적인 검색 키라는 세 가지 별도 청구서입니다. OpenHands는 이 세 가지 어느 것에 대해서도 가격을 공개하지 않습니다. 하지만 코딩 에이전트로서는 이례적으로 자체 벤치마크 저장소에 작업당 달러와 초 단위 기록을 공개하며, 이 페이지는 토큰 수를 추측하는 대신 그것을 기준으로 사용합니다.

먼저 세 가지를 구분해야 합니다. 각각 비용 질문을 잘못된 페이지로 보내기 때문입니다. AI4Bharat는 OpenHands라고도 불리는 다른 오픈 소스 프로젝트를 제공하며, 이는 저장소 배너에 더 이상 활발히 유지 관리되지 않는다고 표시된 수어 인식 툴킷입니다. 해당 문서의 내용은 여기 적용되지 않습니다. 이 제품은 2024년 8월까지 OpenDevin이었고 회사는 All Hands AI였으므로, OpenDevin 시대의 구성은 모두 이미 대체된 구버전 V0의 구성입니다. 마케팅 사이트는 openhands.dev이지만 실행 중인 서비스는 여전히 all-hands.dev에 있습니다. Cloud 앱은 app.all-hands.dev이고, 공급자 문서에는 네트워크에 방화벽 제한이 있는 경우 all-hands.dev 도메인을 허용해야 한다고 나와 있습니다. SDK가 llm-proxy.app.all-hands.dev에 연결하기 때문입니다.

OpenHands 가격: 회사가 직접 청구하는 금액

2026년 9월 21일 openhands.dev/pricing에서 확인했습니다. 유료 개인 구독은 없으며, 모든 요금제의 기능 행에는 자체 LLM 키 사용이 제공됩니다. 해당 FAQ에는 “예! OpenHands Open Source 및 OpenHands Cloud 요금제는 자체 LLM 키 사용을 지원합니다”라고 되어 있습니다. 널리 유통되는 두 가지 외부 정보는 그날 확인할 수 있었던 어떤 공식 페이지에도 없었습니다. 유료 Growth 요금제와 신규 Cloud 사용자를 위한 $20 무료 크레딧입니다. OpenHands가 다시 게시할 때까지 둘 다 오래된 정보로 취급하세요.

첫 번째 공식 수치는 Free라는 단어와 충돌하며, 정직한 최저 비용을 보여 줍니다. API-keys 문서에는 “OpenHands LLM Key를 생성하기 전에 최소 $10의 OpenHands Cloud 크레딧을 구매해야 합니다”라고 명시되어 있습니다. 두 내용 모두 사실입니다. 클라이언트와 요금제는 무료이지만 자체 모델 공급자는 $10 선불 구매부터 시작합니다. 자체 키를 가져오면 이 하한을 완전히 피하고 전체 비용을 공급자에게 이전합니다.

“셀프 호스팅” 뒤에 있는 세 가지 청구서

OpenHands V1은 아키텍처 페이지에 따라 독립적으로 장애가 발생하고 비용이 청구되는 세 구성 요소로 나뉩니다. Agent Canvas는 브라우저 클라이언트이며, 해당 페이지에는 명시적으로 “에이전트 런타임이나 샌드박스가 아닙니다”라고 되어 있습니다. Agent Server는 대화와 도구를 실행하고, workspace 또는 sandbox는 “배포별”로만 설명되어 있습니다. 이러한 분리 때문에 월별 금액 하나만으로는 이 질문에 답할 수 없습니다.

이 모든 내용을 하나의 "현재 버전"으로 읽어서도 안 됩니다. 네 가지 표면의 정보가 서로 다르며, 각 숫자는 그중 하나에 해당합니다. GitHub 릴리스는 v1.20.0 (2026년 9월 17일), PyPI의 openhands CLI 패키지는 1.16.0, 2026년 5월 8일 업로드, PyPI의 openhands-sdk는 1.49.2, 2026년 9월 17일 업로드이며, 로컬 설정 문서에는 자체 Docker 이미지 태그가 고정되어 있습니다. 실제로 배포하는 표면의 버전을 고정하세요.

OpenHands 자체의 사양을 기준으로 가격을 책정한 머신 항목

OpenHands는 여기서 이례적으로 구체적입니다. VM 백엔드 가이드는 "Ubuntu 24.04 LTS와 2 vCPU, 4GB RAM이면 단일 사용자에게 충분하다"고 설명합니다. 이 사양에는 주요 두 제공업체에서 공개된 가격이 있습니다. DigitalOcean Basic Droplet은 메모리 4GiB, 2 vCPU, SSD 80GiB, 전송량 4,000GiB이며 월 $24.00, 시간당 $0.03571입니다(DigitalOcean). AWS Lightsail Linux 번들은 메모리 4GB, 2 vCPU, SSD 80GB, 전송량 4TB이며 월 $24입니다(Lightsail). 이는 OpenHands의 가격이 아니라, 사용자가 선택한 머신에 대한 제3자 가격입니다.

이 시간당 요금을 OpenHands가 자체적으로 공개한 평균 실행 시간과 나란히 놓으면 청구서의 형태가 분명해집니다. 아래 수치는 추정치입니다. 항상 켜진 VM 한 대에서 한 번에 대화 하나만 실행한다고 가정하며, 이미지 가져오기, 턴 사이의 유휴 시간, 스토리지 및 전송량은 제외합니다.

모든 행에서 토큰 비용이 컴퓨팅 비용보다 크지만, 그 배수는 일정하지 않습니다. 저렴한 모델이 느린 모델이기도 하기 때문에 MiniMax-M3 SWE-bench 행에서는 약 16배, claude-opus-4-8에서는 약 475배까지 비율이 달라집니다. 그렇다고 머신이 무료인 것은 아닙니다. 머신은 무언가를 실행하든 실행하지 않든 청구되는 고정 월간 하한선이며, 이는 토큰과는 정반대의 청구 형태입니다. 설계할 때 고려할 만한 결과는 두 가지입니다. 첫째, VM은 일정한 규모를 넘어서야 비용을 회수합니다. 아래에서 카탈로그 가격을 다시 책정하면 머신 비용 $24은 약 46개의 SWE-bench 규모 작업에 해당하는 모델 비용과 같으므로, 그보다 적으면 고정 비용이 지배적입니다. 둘째, 처리량은 가격이 암시하는 것보다 더 강하게 제한됩니다. OpenHands의 Docker 샌드박스 페이지는 호스트 네트워크 모드에서 모든 샌드박스가 동일한 고정 호스트 포트에 연결되므로 "한 번에 하나의 샌드박스만 실행할 수 있으며, 동시 대화는 해당 포트에서 충돌합니다"라고 경고합니다. 또한 사용자에게 표시되는 용어는 이제 샌드박스이지만 구성 옵션은 여전히 RUNTIME라는 점에 유의하세요. 샌드박스 개요에는 docker (기본값), process, remote가 레거시 값으로 나열되어 있으므로 두 용어 모두 검색하세요.

그 머신에서 모델까지 실행하는 것은 별도의 구매입니다. OpenHands의 로컬 LLM 페이지는 코딩에 권장하는 특정 모델인 Qwen3.6-35B-A3B에 대해 하드웨어 요구 사항을 다음과 같이 명시합니다. 양자화된 변형에는 최소 24GB VRAM을 갖춘 최신 GPU 하나, 또는 전체 정밀도와 더 큰 컨텍스트 창에는 여러 GPU, 또는 양자화된 변형에는 최소 64GB 통합 메모리를 갖춘 Apple Silicon Mac이 필요하며, Ollama에서는 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH을 최소 22,000으로 설정해야 합니다. 더 작은 로컬 모델에는 더 적은 리소스가 필요할 수 있지만, OpenHands는 일반적인 로컬 모델에 대한 하한선을 공개하지 않습니다. 어느 경우든 이는 하드웨어 자본이며, $24짜리 드롭릿이 아닙니다.

OpenHands API 비용: 작업당 달러를 제공하는 유일한 자사 기준

OpenHands의 어떤 페이지에도 작업당, 대화당 토큰 수나 평균 컨텍스트 크기는 공개되어 있지 않으므로 모든 토큰 수 예시는 가정입니다. 대신 Index 결과 저장소는 달러와 초 단위 수치를 공개하며, 이는 더 강한 근거입니다. 네 개 모델의 SWE-bench 500행 사이드카를 가져와 다시 계산했고, 평균과 해결률이 공개된 수치와 재현되었습니다. 이것이 cost_per_instance을 벤치마크 인스턴스당 평균 API 비용으로 읽는 것이 타당함을 검증합니다.

평균보다 분포가 더 중요합니다. claude-opus-4-8에서 인스턴스 비용의 중앙값은 $0.3877인 반면 평균은 $0.7418이고, 단일 최악 인스턴스 비용은 $8.35으로 평균의 약 11배입니다. 평균이 아니라 꼬리 구간을 기준으로 예산을 책정하세요. 전체 표에 대해 세 가지 주의할 점이 있습니다. 저장소의 마지막 푸시는 2026년 7월 8일이므로 이 실행은 약 두 달 반 전의 것입니다. 각 행은 자체적으로 기록된 에이전트 버전으로 실행되었으므로 행 간 비교는 통제된 정면 비교가 아닙니다. 또한 이는 벤치마크 인스턴스이지 사용자의 저장소가 아닙니다.

목록상 가장 저렴한 가격과 작업을 완료하는 데 드는 최저 비용은 서로 다른 주장으로, 이 표는 이를 구분합니다. MiniMax-M3는 그룹 내 토큰당 요금과 평균 인스턴스 비용이 가장 낮으며, 평균 인스턴스 비용은 claude-opus-4-8의 약 5분의 1입니다. 하지만 해결률은 claude-opus-4-8의 83.8%에 비해 76.4%이므로, 저렴한 시도의 일부는 아무 결과도 내지 못해 다시 실행하거나 직접 마무리해야 합니다. GPT-5.5는 반대 방향입니다. 평균 비용은 claude-opus-4-8의 두 배이지만 해결률은 5.6%포인트 더 낮습니다. 남는 규칙은 화려하지 않습니다. 허용할 수 있는 검토 노력으로 작업을 완료하는 가장 저렴한 모델을 후보로 좁힌 다음, 하나의 제한된 작업에 대해 자신의 계정에 실제로 기록된 청구액을 확인하세요.

상한선은 commit0 벤치마크에 있으며, 단일 작업이 한 자릿수 달러까지 올라갑니다. 동시에 한 번에 대화 하나만 실행할 때 머신 열의 실행 시간 차이에 따른 비용이 얼마나 작은지도 보여줍니다.

OpenHands는 그 이유를 솔직하게 설명합니다. LLM 페이지는 "작동하려면 강력한 모델이 필요하다"고 하며 "구성한 LLM에 많은 프롬프트를 보낼 것"이라고 경고합니다. OpenHands가 제공하는 제어 기능은 예측이 아니라 강제 중지입니다. Settings > Application에는 USD 기준 Maximum Budget Per Conversation이 있으며, 해당 페이지는 예산에 도달하면 OpenHands가 "대화를 중지하지만, 프롬프트를 사용해 대화를 계속하도록 선택할 수 있다"고 설명합니다. 따라서 이는 재정의할 수 있는 대화당 중지 한도이지 월간 상한선이 아닙니다.

카탈로그 요금으로 벤치마크 다시 책정하기

공개된 수치를 토큰 추정 없이 그대로 이전할 수 있는 곳은 여기 하나입니다. claude-opus-4-8에 대한 OpenHands의 metadata.json에는 해당 실행의 비용 계산에 사용된 정확한 가격이 기록되어 있으며, Kunavo도 동일한 모델 ID를 나열합니다.

현재 네 가지 등급이 모두 동일한 배수에 도달하므로, 공개된 실행은 아무도 공개하지 않은 토큰 수가 없이도 해당 배수로 다시 책정됩니다. 평균 SWE-bench 인스턴스는 $0.7418에서 $0.5193으로, 중앙값은 $0.3877에서 $0.2714으로, 최악 인스턴스는 $8.35에서 $5.84으로 바뀝니다. 이는 다른 사람의 벤치마크를 다시 책정한 것이며, 사용자의 저장소에서 측정한 작업 비용이 아닙니다. 에이전트 버전, 프롬프트 구성 및 캐시 동작이 모두 일치해야 합니다.

벤치마크가 아닌 대화 형태를 기준으로 일반적인 토큰 산술을 살펴보겠습니다. OpenHands의 가정이 아닌, 우리의 가정입니다. 한 대화가 턴마다 컨텍스트를 다시 전송하면서 입력 토큰 800k개를 보내고, 캐시 적중은 계산하지 않은 채 출력 토큰 30k개를 받는다고 가정합니다. 요금은 현재 Kunavo 카탈로그 가격입니다.

예시용 토큰 산술이며, 측정된 작업 비용도 아니고 청구 상한선도 아닙니다. 예산으로 취급하기 전에 하루 대화 수에 따라 자체 규모로 조정하세요. Kunavo의 카탈로그 금액은 상한이 아니라 청구 하한선입니다. 업스트림에서 요금을 보고하면 청구액은 카탈로그 비용과 업스트림 비용에 적용 가능한 마크업을 곱한 금액 중 더 큰 값입니다. 최소 충전 금액은 선불 크레딧 $10이며, 이는 구독료나 작업 수수료가 아니라 자금 충전 최소액입니다. 청구 세부 정보를 참조하세요.

OpenHands에 가장 적합한 API: 어떤 경우에 어떤 경로가 우세한가

가격만 보고 "원가" 경로를 선택하기 전에 한 가지 주의할 점이 있습니다. OpenHands 자체의 두 페이지가 서로 다른 카탈로그를 설명합니다. LLM 개요는 claude-opus-4-8 (Index 평균 71.9), GPT-5.5 (65.9), Gemini-3.5-Flash (62.6)를 권장하지만, 같은 사이트의 제공업체 가격 표에는 이전 세대 ID 15개가 나열되어 있습니다. 제공업체별 최신 모델은 claude-sonnet-4-5-20250929 및 claude-opus-4-1-20250805, gpt-5-codex 및 gpt-5-2025-08-07, o3, gemini-3-pro-preview이며, 앞의 세 모델은 하나도 포함되어 있지 않습니다. 두 페이지 모두 2026년 9월 21일에 확인했습니다. 표가 오래된 것인지, 카탈로그가 실제로 그만큼 오래된 것인지는 확인할 수 없었으므로, "나열된 가격은 마크업 없는 제공업체 요금을 반영한다"는 각주를 기준으로 예산을 책정하기 전에 결제 시 제공업체가 실제로 제공하는 항목을 확인하세요.

이 중 실제로 어느 경로에 있는지를 결정하는 네 가지 경계가 있으며, 각각은 비용 귀속이 갈리는 지점입니다. critic에는 접근 제한이 있습니다. OpenHands의 critic 문서는 실험적 critic 기능이 OpenHands LLM Provider 사용자에게 "자동으로 활성화"되며, 이들에게 "공개 베타 단계에서는 무료"라고 설명합니다. 이는 두 번째 엔드포인트이므로 타사 에이전트 키가 이를 금지하는 것은 아니며, 단지 사용자 대신 구성된 것이 없다는 뜻입니다. 반복 개선은 기본적으로 비활성화되어 있고, 활성화하면 Max Iterations 설정은 사용자 턴당 기본값 3이며 1–10을 허용합니다. 이는 해당 경로에서만 적용되는 실제 배수입니다. Provider Connections는 일반적인 요금제 제한과 반대입니다. 모델 구성 페이지는 재사용 가능한 키 및 기본 URL 패널이 "로컬 에이전트 서버 백엔드에서 사용 가능"하며 "OpenHands Cloud 백엔드를 사용할 때는 숨겨진다"고 설명합니다. 따라서 셀프 호스팅에는 이 기능이 있고 Cloud에는 없습니다. 프로필에는 상한이 있습니다. LLM 설정 페이지는 "계정당 최대 10개의 LLM 프로필을 저장할 수 있습니다"라고 설명합니다. 그리고 저장된 프로필은 유지되기 전에 검증됩니다. 프로필 페이지에 따르면 거부된 키나 사용할 수 없는 모델은 저장을 차단하고 백엔드 오류를 표시하지만, 검증 엔드포인트가 없는 오래된 백엔드는 검사를 건너뛰고 그래도 저장한다고 덧붙입니다.

Kunavo는 임베딩 모델, 텍스트 음성 변환 모델, 음성 텍스트 변환 모델을 제공하지 않으므로 여기의 엔드포인트는 채팅 완성만 처리하며 다른 기능은 처리하지 않습니다. 이는 OpenHands가 LLM_EMBEDDING_MODEL을 환경 변수 전용 추가 항목 중 하나로 지정하고, 해당 설정에는 연결할 대상이 없기 때문에 중요합니다.

엔드포인트 자체에서는 모델 접두사와 기본 URL이 하나의 결정이며, OpenHands는 이를 규칙이 아니라 예시로 문서화합니다. 모델 구성 페이지는 OpenAI 호환 서버에 대해 openai/<served-model-id>을 입력하라고 안내하고 /v1로 끝나는 기본 URL을 보여줍니다. LiteLLM 프록시 페이지는 litellm_proxy/<model-name>를 입력하라고 안내하며 경로가 없는 프록시 원본 URL을 보여줍니다. 어느 접두사를 다른 URL 형식과 조합했을 때 어떻게 되는지는 어느 페이지에도 설명되어 있지 않으므로, 접두사에 맞는 페이지의 형식을 복사하고 추측하지 말고 응답을 확인하세요. 별도로 OpenHands 제공업체 페이지는 openhands/ 접두사가 "SDK에 요청을 OpenHands LLM 프록시로 자동 라우팅하도록 지시하므로 기본 URL을 수동으로 설정할 필요가 없다"고 설명합니다. 이 문장은 SDK에 관한 것이며 Agent Canvas 설정 패널에 관한 것이 아닙니다. 전체 필드별 구성은 OpenHands 통합 페이지에 있으며, 키에 자금을 충전할 준비가 되면 Kunavo 계정을 만든 다음 제한된 작업 하나를 실행하고 계정에 기록된 청구액을 확인하세요.

Kunavo는 OpenHands를 자체 엔드포인트에 대해 런타임 테스트하지 않았습니다. 대화, 스트리밍 턴, 도구 왕복, 고정된 클라이언트 버전 모두 테스트하지 않았습니다. 위의 모든 내용은 OpenHands 자체 문서, 저장소 및 패키지 인덱스에서 확인한 것입니다. 시험하는 동안 작동하는 경로를 하나 유지하세요. 제공업체가 아니라 클라이언트를 비교하시나요? OpenHands와 Claude Code 비교에서는 워크플로와 샌드박싱의 차이를, OpenHands와 OpenCode 비교에서는 터미널 대안을, AI 비용 최적화에서는 자체 저장소에서 이를 측정하는 방법을 다룹니다.

자주 묻는 질문

2026년 9월 21일 자체 출처를 기준으로 다시 확인했습니다. openhands.dev/pricing, OpenHands/OpenHands의 GitHub API 기록과 최신 릴리스 3개, PyPI openhands 및 openhands-sdk, API 키와 LLM 개요 문서, OpenHands LLM 제공업체 가격 표, VM 사양 가이드, DigitalOcean 드롭릿 가격, Index 결과 저장소를 확인했으며, 여기에는 네 모델의 SWE-bench 500행 사이드카가 포함되어 있고 평균과 해결률을 여기서 다시 계산했습니다. critic 접근 제한, Provider Connections, 프로필 상한 및 저장 전 검증, ACP 예외, 샌드박스, 예산 및 로컬 LLM 페이지, Tavily 및 Lightsail 가격은 인라인에 지정된 페이지를 기준으로 같은 날 각각 다시 읽었습니다. Kunavo 토큰 요금은 실시간 카탈로그에서 확인했으며, 모든 달러 예시는 측정된 작업 비용이 아닌 예시용 산술입니다.