OpenManus fiyatlandırması ve API kurulumu: ücretsiz program, token faturası ve çalışmayan yapılandırma

OpenManus 0 ABD dolarıdır. Plansız, ücretli kademesiz, lisans anahtarsız ve barındırılan sürümsüz MIT lisanslı açık kaynak yazılımdır; bu nedenle "OpenManus fiyatlandırması" tamamen arkasındaki model API faturasına — ayrıca isteğe bağlı ve varsayılan olarak kapalı iki bulut hizmetine — karşılık gelir. Bütçelenmeye değer sayı, bir aracının çalıştırmasının gönderdiği miktardır; bunu en çok çarpıtma ihtimali olan ayar ise OpenManus'un kendisinin birlikte gönderdiği yapılandırma dosyasıdır: bu dosya hâlâ 19 Şubat 2026'da kullanımdan kaldırılmış bir Claude model kimliğine varsayılan olarak ayarlanır ve kopyalama adımını atlasanız bile yüklenir.

Önce bir ayrım yapalım; çünkü bu sorguya ilişkin arama sonuçları çoğunlukla başka bir şey hakkındadır. Manus, başka bir şirketin sunduğu ayrı, ücretli ve kredi üzerinden ölçümlenen ticari bir üründür; api.manus.ai adresindeki ticari API ise yine tamamen ayrı üçüncü bir şeydir. Bu sayfada hiçbir Manus fiyatı yer almıyor: manus.im/pricing istemci tarafında oluşturulduğundan 21 Eylül 2026'da resmi kaynaktan okunamadı ve üçüncü taraf bloglarında dolaşan rakamlar resmi değildir. Aradığınız ürün buysa doğrudan manus.im adresini kontrol edin.

Manus veya OpenManus adı verilen beş şey

Taşınma, göründüğünden daha önemlidir. Projenin kendi ana sayfası olan openmanus.github.io — canlı depoda ayarlanan homepage alanı — hâlâ okuyucuları eski mannaandpoem yoluna yönlendiriyor; 2025 tarihli eğitimlerin çoğu da aynı şeyi yapıyor. Mevcut depo, 21 Eylül 2026'da GitHub API'si üzerinden kontrol edildi: archived: false, MIT, 58.367 yıldız, 455 açık sorun, son push 22 Ağustos 2026, son commit ise 16 Ağustos 2026 tarihli main üzerinde. GitHub'da aynı adı paylaşan iki ayrı proje de var — OpenManus/OpenManus-RL farklı bir pekiştirmeli öğrenme projesidir ve henryalps/OpenManus sonuçlarda görünen, çözümlendiği doğrulandıktan sonra başka açıdan incelenmemiş aynı adlı bir depodur.

Neler ücretsiz, gerçekte sizi neler ücretlendirir

Kurulum yalnızca kaynak kodundan yapılır: önce conda create -n open_manus python=3.12 veya uv venv --python 3.12, ardından mevcut deponun git clone işlemi. Tek satırlık paket kurulumu yoktur ve setup.py, python_requires=">=3.12" değerini bildirir.

OpenManus API anahtarının konduğu yer

Anahtar için ortam değişkeni veya komut satırı bayrağı yoktur. OpenManus'ta kendi anahtarınızı kullanmak için bir TOML dosyası gerekir: config/config.example.toml dosyasını config/config.toml olarak kopyalayın, ardından [llm] altında model, base_url ve api_key değerlerini ayarlayın.

# config/config.toml — copy config.example.toml here first, then edit.
# If this file does not exist, OpenManus loads the example file instead.
[llm]
model = "claude-sonnet-4-6"
base_url = "https://api.kunavo.com/v1"
api_key = "sk-kn-..."
max_tokens = 8192
temperature = 0.0

# Sub-tables of [llm] are profiles, selected by the AGENT's name lower-cased,
# and they inherit every key you leave out. "manus" is the agent main.py runs;
# "mcp_agent" is the one run_mcp.py runs.
[llm.mcp_agent]
model = "claude-haiku-4-5"

İstemci, app/llm.py içindeki LLM.__init__ bölümünde seçilir ve yalnızca api_type değerinin iki seçeneği bir şeyi değiştirir: "azure", bir AsyncAzureOpenAI istemcisi oluşturur; "aws" ise bir Bedrock istemcisi oluşturur. Diğer her şey — OpenManus'un kendi örnek dosyalarındaki ollama, jiekou ve ppio değerleri dahil — düz bir AsyncOpenAI(api_key, base_url) istemcisine düşer. Bu etiketler kod yolları değil, belgelerdir. Dolayısıyla OpenAI tarzı bir POST /chat/completions uç noktasına ulaşmak için base_url ve api_key gerekir; api_type değerine hiç gerek yoktur. Bu uç noktanın sonrasında desteklemesi gerekenler ayrı bir sorudur ve aşağıdaki liste kısa ama gerçektir. Kunavo'nun uç noktası bu şekle sahiptir — https://api.kunavo.com/v1, Bearer kimlik doğrulaması, sk-kn- anahtarları ve kimlik doğrulamasız bir GET /v1/models 401 yanıtı verir — ayrıca OpenManus'un aracı döngüsünün gönderdiği OpenAI tarzı tools ve tool_choice değerlerini kabul eder. Bu, 21 Eylül 2026'da kontrol edilmiş bir protokol biçimi ifadesidir. Kunavo'ya karşı hiçbir OpenManus çalıştırması gerçekleştirilmemiştir; dolayısıyla bu sayfadaki hiçbir şey uyumluluk testi değildir.

Mevcut main dalından okunan, uç noktanızın karşılaması gereken üç gereksinim ve OpenManus'un sizin için yapmayacağı bir şey vardır. ask_tool, stream = False değerini sabit kodlar ve her zaman tools ile birlikte tool_choice gönderir (varsayılan auto); bu nedenle yalnızca araç çağrılarını akışa veren bir uç nokta döngüyü bozar. Model kimliği kelimesi kelimesine o1 veya o3-mini olmadıkça, her istekte max_tokens ve temperature gönderilir; bunlar REASONING_MODELS içindeki iki girdidir. Kod, usage.prompt_tokens ve usage.completion_tokens değerlerini doğrudan yanıttan okur. Ayrıca sağlayıcılar arası yeniden deneme yoktur: hatalar, aynı uç noktaya karşı üstel geri çekilmeyle tenacity üzerinden işlenir.

İki resmi başlangıç yapılandırması birbiriyle uyuşmuyor

Hazırlıklı gelmeye değer tuzak budur. OpenManus, birbiriyle çelişen iki resmi başlangıç yapılandırmasıyla birlikte gelir ve dosyaların hiçbiri diğerinden söz etmez.

Anthropic'in kullanımdan kaldırma sayfası, claude-3-7-sonnet-20250219 değerini 19 Şubat 2026 kullanımdan kaldırılma tarihiyle Retired olarak listeler ve kullanımdan kaldırılmış modellere yönelik isteklerin başarısız olacağını belirtir; önerilen değiştirme claude-sonnet-4-6 değeridir. Bu tarihler Anthropic tarafından işletilen platformlar için geçerlidir — Amazon Bedrock ve Google Cloud kendi takvimlerini kullanır. README iki dosyanın daha güncel olanıdır; bu da birlikte gönderilen örneğin kanonik olduğu yönündeki olağan varsayımı tersine çevirir.

Ölü yapılandırma aynı zamanda varsayılandır. app/config.py içindeki Config._get_config_path(), config/config.toml varsa onu, yoksa config/config.example.toml değerini döndürür ve yalnızca ikisi de yoksa hata verir. Dolayısıyla kopyalama adımını atlayan ilk çalıştırma, yararlı bir "yapılandırma yok" hatası üretmez — artık yanıt vermeyen bir model kimliğine karşı gerçek YOUR_API_KEY dizesiyle kimlik doğrulaması yapar. README bu geri dönüşten söz etmez; yalnızca örnek dosyanın kopyalanmasını söyler. Birlikte gönderilen diğer örnekler de Claude 3.7 Sonnet'e yönelir — Daytona örneği aynı tarihli kullanımdan kaldırılmış kimliği taşır ve Anthropic örneği ana model için claude-3-7-sonnet-latest değerini, vision bloğunda ise tarihli kimliği ayarlar — Google örneği ise Google'ın önceki modeller altında listelediği gemini-2.0-flash değerini ayarlar; burada bunların kullanımdan kaldırıldığı ve "yakında kapatılacağı" notu yer alır. config/ dizinini projenin birlikte gönderdiği örnek dosyalar olarak değerlendirin; desteklenen sağlayıcıların listesi olarak değil: depo içinde bunları test eden hiçbir şey yoktur ve app/llm.py 26 Nisan 2025'ten beri değiştirilmemiştir.

[llm.vision] bloğu hiçbir şey tarafından okunmaz

Birlikte gönderilen her örnek bir [llm.vision] bölümü içerir ve mevcut main dalında hiçbir aracı bunu okumaz. Profiller aracının kendi adı küçük harfe çevrilerek seçilir — app/agent/base.py işlemi LLM(config_name=self.name.lower()) yapar — ve mevcut aracı adları Manus, browser, swe, toolcall, Data_Analysis, SandboxManus ve mcp_agent'dır. Hiçbiri "vision" değildir; bilinmeyen bir profil adı sessizce [llm] değerine geri döner ve ask_with_images() tanımlı olsa da deponun hiçbir yerinde çağrıldığı nokta yoktur. Birlikte gönderilen bir giriş noktasının gerçekten seçebileceği alt tablolar şunlardır: [llm.manus] (aracı hem python main.py hem de run_flow.py çalıştırır), [llm.mcp_agent] (run_mcp.py), [llm.sandboxmanus] (sandbox_main.py) ve [llm.data_analysis] (run_flow.py; use_data_analysis_agent etkinleştirildiğinde). BrowserAgent gerçekten name = "browser" değerini ayarlar, ancak birlikte gönderilen hiçbir giriş noktası onu örneklemez; dolayısıyla kendi çalıştırıcınızı yazmadığınız sürece [llm.browser] etkisizdir. Her alt tablo, içinde bırakmadığınız tüm anahtarları devralır; bu nedenle bir geçersiz kılmanın yalnızca farklı olan anahtarlara ihtiyacı vardır.

Vision ikinci kez de denetlenir ve bu denetim, bir ağ geçidinin onu sunup sunamayacağını belirler. app/llm.py sabit kodlanmış bir izin listesi tanımlar:

Hayatta kalan iki model de OpenAI'nin güncel amiral gemisi değildir — aynı fiyatlandırma sayfası bunların üzerinde gpt-6-astra ve gpt-5.6 ailesini listeler — dolayısıyla kodu düzenlemeden OpenManus vision'ı kullanmanın tek yolu 2024 tarihli bir modeli çalıştırmaktır. Karşılaştırma tam dize eşitliğiyle yapılır; bu nedenle openai/gpt-4o gibi ad alanlı bir slug ikisiyle de eşleşmez. Yapılandırılmış model bu listede değilse format_messages, base64_image alanını siler ve yalnızca metni gönderir — hata yok, uyarı yok; ekran görüntüsü modele hiç ulaşmaz. Kunavo ne gpt-4o ne de gpt-4o-mini yayımlar; dolayısıyla Kunavo ile yapılandırılmış OpenManus, app/llm.py içindeki MULTIMODAL_MODELS değerini kendiniz düzenlemediğiniz sürece yalnızca metin ve araçlarla çalışır. Metin üretimi ve araç çağrısı etkilenmez; izin listesi yalnızca görüntüleri denetler. Model listesi de geri kalanının kanıtı değildir: tam olarak gpt-4o dizesini tanıtan bir uç nokta OpenManus'un karşılaştırmasını karşılar, ancak satır içi bir data: görüntü URL'sini modele iletip iletmediği, burada hiçbir uç nokta için test edilmemiş ayrı bir sorudur.

Bir OpenManus çalıştırması ne kadara mal olur?

Bu sayfa için hiçbir OpenManus görevi yürütülmedi; dolayısıyla bildirilecek ölçülmüş bir maliyet yoktur. Kodun sağladığı şey dürüst bir yapıdır. app/agent/manus.py içindeki varsayılan aracı max_steps = 20 ve max_observe = 10000 değerlerini ayarlar. Her adım, o ana kadarki tüm konuşmayı taşıyan tek bir akışsız araç çağrısı isteğidir; bu nedenle giriş token'ları adım sayısıyla doğrusal değil, adım sayısının karesiyle büyür.

Aşağıdaki rakamlar belirtilen varsayımlara dayalı token aritmetiğidir; ölçülmüş görev maliyeti veya fatura tavanı değildir. 4.000 token'lık bir temel istem (sistem istemi ile araç şemaları), her adımda geçmişe eklenen 1.200 token ve adım başına 400 çıkış token'ı varsayın. 6 adımda tamamlanan bir çalıştırma yaklaşık 42.000 giriş ve 2.400 çıkış token'ı gönderir; 20 adımlık sınıra ulaşan bir çalıştırma ise yaklaşık 308.000 giriş ve 8.000 çıkış token'ı gönderir. Ücretler, milyon token başına güncel Kunavo kataloğu fiyatlarıdır.

Satırları değil, iki sütunu birbirleriyle karşılaştırın. Bu varsayımlar altında 20 adım, 6 adımın girişinin 7,3 katıdır ve adım sayısı 3,3 katına çıkar; bu nedenle bir aracı döngüsünde "model token başına ne ücret alıyor" sorusuna kıyasla "kaç adım sürüyor" sorusu baskındır. Bu durum, istem önbelleklemesini de bu fatura biçiminde önemli bir kaldıraç haline getirir ve bunun nerede kullanılamadığını bilmek gerekir: OpenManus'un birlikte gönderilen örneğinin yöneldiği tam temel URL'yi açıklayan Anthropic'in OpenAI SDK uyumluluk belgeleri, istem önbelleklemesinin desteklenmediğini; strict, response_format ve reasoning_effort değerlerinin yok sayıldığını; n değerinin tam olarak 1 olması gerektiğini ve sistem mesajlarının öne alındığını belirtir. Aynı sayfa bu katmanı "öncelikle model yeteneklerini test etmek ve karşılaştırmak için tasarlanmış, çoğu kullanım senaryosu için uzun vadeli veya üretime hazır bir çözüm olarak değerlendirilmemiş" olarak niteler. OpenManus kendi başına hiçbir önbellek yönergesi göndermez; dolayısıyla önbellekleme uç noktadan gelmelidir.

OpenManus'u yeni bir Claude modeline yönlendirmeden önce kontrol etmeniz gereken bir parametre var: örneklerde temperature = 0.0 bulunur ve kod, iki akıl yürütme kimliği dışındaki her istekte temperature gönderir; Anthropic'in kullanımdan kaldırma sayfası ise temperature, top_p ve top_k değerlerini Claude Opus 4.7 ve sonraki sürümlerde kullanımdan kaldırılmış olarak işaretler ve varsayılan olmayan bir değerin 400 döndürdüğünü belirtir. Uyumluluk sayfası ayrıca temperature değerini 0 ile 1 arasında desteklenen olarak açıklar. Uyumluluk katmanının bunu çıkarıp çıkarmadığı, sınırlayıp sınırlamadığı veya iletip iletmediği burada test edilmemiştir — bunu doğrulanmış bir hata olarak değil, kendi rotanızda doğrulamanız gereken bir konu olarak değerlendirin.

Bunları bir bütçe olarak değerlendirmeden önce günlük kendi çalıştırma sayınızla ölçeklendirin. Kunavo kataloğundaki tutar bir üst sınır değil, faturalandırma tabanıdır: üst sağlayıcı ücretini bildirdiğinde fatura, katalog maliyeti ile üst sağlayıcı maliyetinin geçerli çarpanla çarpımından büyük olanıdır. Önbellek ücretleri ve harici araçlar bu örneğin dışındadır. Kunavo için minimum yükleme, $10 ön ödemeli kredi tutarıdır; bu bir görev ücreti veya abonelik değil, finansman minimumudur — faturalandırma ayrıntılarına bakın.

OpenManus için en iyi API: hangi yol öne çıkıyor?

Bu listede olmayan şeye dikkat edin: OpenManus'ta hiçbir yerde plan kısıtlaması yoktur. Lisans anahtarı yok, ücretli katman yok, telemetri kontrolü yok — yukarıdaki her özellik depoyu klonlayan herkes tarafından kullanılabilir ve tüm kısıtlamalar abonelikte değil, kodun içindedir. Zaten birinde kullanıyorsanız rotaları OpenAI uyumlu API ve LLM ağ geçidi ile veya OpenRouter alternatifleri üzerinden karşılaştırın. “Listelenen en ucuz ücret” ile “tamamlamanın en ucuz yolu” arasındaki yöntemi görmek için AI maliyet optimizasyonuna; tek bir aileye karar vermek için en ucuz Claude APIna bakın.

Kurun ve ilk çalıştırmayı kontrol edin

Kunavo, OpenManus'a özel bir kurulum sayfası yayımlamıyor ve OpenManus burada Kunavo'nun uç noktasıyla çalışma zamanında test edilmedi — yukarıdaki her şey projenin kaynak kodundan ve kendi belgelerinden okunmuştur. Genel yol, yukarıdaki yapılandırma bloğundaki yoldur: base_url olarak https://api.kunavo.com/v1, bir sk-kn- anahtarı ve katalogdan bir model kimliği. Denerken çalışan bir yolu hazır tutun, max_steps varsayılan değerinde bırakılmış şekilde sınırları belirlenmiş tek bir görev çalıştırın, ardından OpenManus'un kendi kaydettiği toplamlar yerine hesabınızın bunun için kaydettiği ücreti okuyun; çünkü OpenManus toplamları, tiktoken'ın tanımadığı tüm kimlikler için cl100k_base geri dönüşünü kullanan tiktoken tahminleridir. Hızlı başlangıç ile başlayın, istek biçimini chat completions bölümünde kontrol edin ve bir anahtara bakiye yüklemeye hazır olduğunuzda Kunavo hesabı oluşturun.

Sağlayıcılar yerine aracılar arasında mı seçim yapıyorsunuz? OpenClaw için en iyi API ve AI aracı API dizini, ücretsiz yazılım ile ölçümlü token faturası arasındaki aynı ayrımı taşıyan istemcileri ele alır.

Sık sorulan sorular

21 Eylül 2026'da ve daha kapsamlı olmayan biçimde kontrol edildi: FoundationAgents/OpenManus için GitHub API kaydı; config/config.example.toml, README'deki yapılandırma ve kurulum bölümleri, app/llm.py, app/config.py ve mevcut main üzerindeki app/agent/manus.py; config/ içindeki sağlayıcı başına altı örnek yapılandırma; etiket listesi; eski depo yolundaki taslak README; openmanus için PyPI kaydı; Anthropic'in model kullanımdan kaldırma ve OpenAI SDK uyumluluğu sayfaları; OpenAI'nin fiyatlandırma ve kullanımdan kaldırma sayfaları; ve Google'ın Gemini model listesi. Browser Use Cloud ve Daytona, burada fiyatlandırılmadan isteğe bağlı sağlayıcılar olarak adlandırılmış ve bağlantıları verilmiştir. Manus, manus.im ve Manus API için hiç fiyat verilmemiştir: fiyatlandırma sayfası resmi kaynaktan okunamamıştır. Hiçbir şey çalıştırılmadı — kurulum yapılmadı, OpenManus üzerinden istek gönderilmedi ve Kunavo ile OpenManus birlikte çalıştırılmadı — bu nedenle her davranış iddiası kaynak okumasına, her dolar tutarı ise ölçülmüş görev maliyeti yerine örnek token hesabına dayanır. Kunavo token ücretleri canlı katalogdan alınmıştır.