在尋找 Open Interpreter 替代方案之前，先確定你要離開的是哪個 Open Interpreter：這個名稱如今指的是一個由 OpenAI Codex 分支而來的 Rust 終端機程式碼代理程式；而在你自己的電腦上執行生成程式碼的 Python 工具，則停留在 2024 年 10 月的 0.4.3，且專案已不再維護。它的每個版本世代都是免費且開放原始碼，因此這從來不是授權價格的選擇——而是你想使用哪個程式的選擇；唯一的持續性成本，是你為它配置的模型 API 費用。
兩次重新導向掩蓋了這個分裂。透過 GitHub API 要求舊儲存庫路徑 OpenInterpreter/open-interpreter 會回傳 openinterpreter/openinterpreter、語言為 Rust，而 docs.openinterpreter.com 會以 HTTP 308 回應至 Rust 終端機文件。2023 或 2024 年教學文章中的連結仍然可以解析；只是它們提供的是另一個程式的文件，描述已安裝的二進位檔並不具備的指令。兩者均於 2026 年 9 月 18 日查核。
一個名稱、三個程式，外加一個已失效的套件
| 它是什麼 | 語言與授權 | 安裝方式 | 2026 年 9 月 18 日的狀態 |
|---|---|---|---|
| Open Interpreter——目前的終端機 agent，OpenAI Codex 的分支 | Rust、Apache-2.0 | Shell 安裝程式：curl -fsSL https://www.openinterpreter.com/install | sh | 未封存，68,379 顆星，最後一次推送為 2026 年 9 月 15 日。最新版本 rust-v0.0.44，於 2026 年 9 月 15 日發布 |
| Open Interpreter Classic——幾乎所有文章描述的 Python 助手 | Python、AGPL-3.0 | pip install open-interpreter | 停留在 0.4.3，於 2024 年 10 月 26 日上傳，未撤回。上游已不再維護 |
| endolith/open-interpreter——專案本身指向的社群分支 | Python、AGPL-3.0 | pip install git+https://github.com/endolith/open-interpreter.git@classic/develop | 活躍中，最後一次推送為 2026 年 9 月 17 日，33 顆星。從未重新發布至 PyPI |
| Interpreter Workstation——同一品牌下的獨立桌面產品 | TypeScript、Apache-2.0 | 從專案網站下載平台版本 | 建立於 2026 年 8 月 1 日，最後一次推送為 2026 年 9 月 15 日 |
npm 套件 open-interpreter | — | npm i open-interpreter 會安裝一個佔位套件 | 版本 0.0.0，於 2023 年 9 月 23 日單次發布，來自不同的儲存庫。不是這個產品 |
舊儲存庫路徑的重新導向，就是這個分裂容易被忽略的原因。目前的 README 在接近底部以一行文字說明——「這是新版的 Rust 版 Open Interpreter，以 Codex 為基礎。正在尋找原始 Python 專案嗎？它以社群維護的分支 endolith/open-interpreter 繼續存在。」請注意，重寫時授權也從 AGPL-3.0 改為 Apache-2.0；如果你曾將舊程式碼直接納入自己的專案，這一點很重要。該組織也持有已休眠的 01 語音專案，最後一次推送為 2024 年 11 月，以及 01-app 和 aifs，兩者自 2024 年起都未有變更。三者都未封存，但也沒有一個仍與目前的發展同步。
Open Interpreter 定價：沒有定價，而且三個數字都不是它的價格
沒有方案、席位、配額或帳戶。openinterpreter.com/pricing 在 2026 年 9 月 18 日回傳 HTTP 404；終端機安裝、快速入門與設定頁面都沒有價格、訂閱或計費文字；桌面產品自己的 README 也寫道，它「不需要 Interpreter 帳戶」。這是基於缺乏證據的結論——找不到定價頁，而不是專案承諾未來不會出現定價——但對「open interpreter pricing」而言，誠實的答案是：唯一的持續性成本是模型 token。
主導這次搜尋結果的價格屬於其他產品。請勿將它們列入你的預算：
| 你會找到的數字 | 它實際計算的價格 | 為什麼不是 Open Interpreter |
|---|---|---|
| 每 20 分鐘工作階段 $0.03 / $0.12 / $0.48 / $1.92，按容器記憶體計算，按分鐘計費且最低 5 分鐘（OpenAI API 定價） | OpenAI 託管的 Code Interpreter 工具 | 按分鐘租用的遠端沙箱。Open Interpreter 在你自己的電腦上執行，執行本身不收費 |
| 每個組織每月 1,550 個免費小時後，每個容器每小時 $0.05，最低 5 分鐘；搭配網頁搜尋或網頁擷取時免費（程式碼執行工具） | Anthropic 的程式碼執行工具 | 同樣是託管容器，按執行時間而非 token 計費 |
| 任何被稱為「Code Interpreter 的價格」的 ChatGPT 訂閱層級 | 消費者 ChatGPT 方案存取權，又是另一個產品 | 本頁不列出任何 ChatGPT 方案價格：官方定價頁面在 2026 年 9 月 18 日拒絕擷取，因此未驗證任何數字，也未引用任何數字 |
兩項工具價格均於 2026 年 9 月 18 日查核。
哪個使用者適合哪個替代方案
| 你離開的原因 | 去處 | 你需要接受的事項 |
|---|---|---|
你想要執行聊天迴圈中程式碼的 Python interpreter，但重寫版本把它移除了 | endolith 分支，從 git 安裝——上游本身就指向那裡 | 一個擁有 33 顆星的個人分支，其 README 將預設分支描述為「堆積品質可疑的 vibe-coded 變更」——同一段文字也補充，維護者非常頻繁地使用它，而且運作得相當不錯。從未重新發布至 PyPI，因此沒有可安裝的固定版本 |
| 你想要積極維護中的終端機程式碼 agent，不在意 Python 血統 | 目前的 Open Interpreter。其 README 將它描述為 Codex 的分支，專注於模擬能讓低成本模型獲得最佳效能的 harness | 全面重寫：新的安裝路徑、新的設定格式、新的指令介面。2024 年的指示無法沿用 |
| 你已經在執行 Codex CLI，並希望在相同的操作習慣下使用更便宜的模型 | 目前的 Open Interpreter，它讀取相同的 [model_providers.<id>] TOML 結構，並接受兩種上游 Codex 不支援的傳輸方式 | 不同的設定目錄（~/.openinterpreter/）、需要學習的 harness 層，以及沒有針對自訂 provider 的 ChatGPT 登入文件——文件只將其列為內建 openai provider 的功能 |
| 你想要桌面應用程式，而不是終端機 | Interpreter Workstation，獨立的 TypeScript 產品，透過 Settings → Models → New Model → Custom endpoint 設定；它使用 Base URL、API Key 和 Model ID 欄位，而不是 TOML | 較新的程式碼庫——建立於 2026 年 8 月——其設定不會共用終端機 agent 的設定檔。它的「Use Chat Completions」核取方塊預設為關閉，因此僅支援 chat 的端點需要開啟此選項 |
| 你想要完全不同的用戶端 | Aider、OpenCode、Cline 和 Codex CLI 都接受自訂端點，但使用的 wire 不同——Codex CLI 需要 Responses 路由；請參閱 AI agent API 目錄 | 每個工具都有自己的通訊協定邊界。Aider 定價、OpenCode 替代方案 和 Claude Code 替代方案涵蓋各項取捨 |
哪些設定會遷移，哪些不會
Python 版本的任何內容都不會延續。旗標、Python API 介面、YAML 與 Python 設定檔，以及 LiteLLM 的模型名稱慣例全部消失。會延續的是 Codex 形狀與標準形狀的設定；專案在其 遷移頁面 中有意地說明了這一點：
| 你目前擁有的內容 | 遷移後的位置 | 所需工作 |
|---|---|---|
| Agent 指示 | AGENTS.md | 已是共用慣例；通常不需要處理 |
| 技能 | .agents/skills/ 或 ~/.agents/skills/ | 無——文件說明，這些共用位置中的 skills 會在原處讀取 |
| MCP 伺服器 | 設定中的 [mcp_servers] | 複製後，重新檢查任何使用自訂驗證、標頭或傳輸方式的伺服器 |
| 掛鉤 | hooks.json 或內嵌的 [hooks] | 複製後，在信任之前讀取每個會執行本機指令的 hook |
| 子代理程式 | [agents]設定 | 重寫至設定區塊 |
| Provider 與模型選擇 | ~/.openinterpreter/config.toml 或 .openinterpreter/config.toml | 從頭寫入——請參閱下一節 |
Python 0.4.3 的任何內容：--api_base、--api_key、--model openai/…、profiles | 沒有位置 | 捨棄。概念仍然存在，但語法一項也無法沿用 |
安裝前先檢查二進位檔名稱衝突。舊版 0.4.3 wheel 宣告了四個主控台指令檔——interpreter、i、interpreter-classic 和 wtf——而目前的安裝程式會依據 安裝頁面，將 interpreter、i 和 codex-code-mode-host 放入 ~/.local/bin。如果你曾執行過 pip install open-interpreter，現在有兩個不同的程式正在競爭其中兩個名稱：interpreter 和 i；哪個程式勝出取決於 shell 優先順序。先執行 which -a interpreter、which -a i 和 interpreter --version，安裝後再執行一次。
還原。變更 provider 前先備份 ~/.openinterpreter/——文件記載的解除安裝迴圈會移除受管理的獨立安裝，但刻意保留該目錄，包括設定、工作階段、日誌和檔案儲存的憑證，因此重新安裝即可還原你的設定。反過來，請保留舊版 virtualenv，不要刪除它：0.4.3 仍在 PyPI 上，但之後再次鎖定舊的相依套件組合時，不保證一定能解析。
將目前的 agent 指向相容 OpenAI 的端點
如果你是從我們的 Codex CLI 設定頁面來的，這是最重要的一句話；該頁面告訴你 wire_api 只有一個合法值。這項規則適用於上游 Codex，但不適用於 Open Interpreter。上游自己的 設定參考在說明 wire_api 時指出：「responses 是唯一支援的值，省略時則為預設值。」Open Interpreter 的 維護差異則將「一級 OpenAI 相容 Chat Completions 傳輸」和「為提供該 API 的 provider 提供的 Anthropic Messages 相容傳輸」列為刻意新增的功能。因此，這個分支可以連線至上游 Codex 無法連線的端點，而 Kunavo 的三個介面——/v1/responses、/v1/chat/completions 和 /v1/messages——各自都有對應的 wire 值。
文件中的自訂 provider 結構來自provider 頁面：這是一個基本 URL 以 /v1 結尾的 chat-completions 區塊；同一頁也展示了完全以這種方式設定的託管 gateway。套用到 Kunavo：
# 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"在花一整晚處理之前，有三個值得了解的邊界；它們全都取自專案文件，而非在此測試：
- Kunavo 不在內建目錄中，因此請手動設定
model。產生的 provider 目錄由 models.dev 加上幾個即時 provider 端點建立，查核時包含 116 個 provider；Kunavo 不在其中，也不在 models.dev 中。不要期待/model選擇器會為手寫的 provider 預先填入內容視窗或能力中繼資料。 - Harness 路由很嚴格。根據 harness 頁面，
chat接受原生 chat 加上claude-code、claude-code-bare、deepseek-tui、kimi-code、kimi-cli、qwen-code、swe-agent和minimal；responses接受原生、claude-code和claude-code-bare；而在messages上，「native mode 會被拒絕，因為 Messages 需要 harness-native 傳輸」。任何未被辨識的 harness 字串都會退回 chat，且沒有內建 request builder，因此拼寫錯誤會使執行靜默降級。文件沒有說明哪個 harness 對任何特定模型表現最佳，本頁也不作猜測。 - Messages 基本 URL 是推論，不是有文件記載的 Kunavo 範例。目錄中的 Messages provider——Anthropic 和 Z.AI 的 ZCode——都使用不含
/v1的 API 根 URL，而 Z.AI 頁面指出，ZCode Messages 請求會傳送至/v1/messages，因此用戶端會附加該路徑。依此規則，Anthropic-wire 區塊應使用 API 根 URL，而不是上方的/v1URL；但官方文件中沒有任何自訂 provider 的 Messages 範例，本頁也未執行測試。請從 chat wire 開始，這是文件記載的結構。
另外有兩項文件記載的細節：env_key 指定的是環境變數，而不是金鑰本身；對於一次性執行，interpreter --chat-completions 會覆寫該次呼叫的請求結構，但不會變更 provider 的基本 URL、憑證或模型。ChatGPT 登入被列為內建 openai provider 的驗證方式，而不是自訂 provider 選項；provider table 的文件所列驗證來源包括 env_key、experimental_bearer_token、以指令支援的 auth 區塊，以及僅適用於 Amazon Bedrock 的 aws 區塊。
工作階段成本估算範例
這是示範性的 token 算術，不是實測工作成本，也不是帳單上限。假設一個 agent 工作階段傳送 300,000 個未快取輸入 token，並接收 20,000 個輸出 token——選擇這種形狀是為了示範，因為 Codex 類型的 harness 會在每一輪重新傳送累積的上下文。你自己的儲存庫和回合數會有所不同。費率是即時的 Kunavo 目錄每百萬 token 價格。
| 模型 | 每 1M 的輸入／輸出 | 假設工作階段的估算 |
|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.70 / $3.50 | $0.280 |
| GPT-5.6 Terra | $0.70 / $4.20 | $0.294 |
| Claude Sonnet 4.6 | $2.10 / $10.50 | $0.840 |
重點在於差距，而不是任何單一列：在這些假設下，Claude Haiku 4.5 模型對相同工作階段的費用為 $0.280，而 $0.840 則對應 Claude Sonnet 4.6。這不代表建議選擇最低費率。列出的最低價格與完成工作的最低成本是不同的主張；需要三次嘗試才能完成重構的模型，可能比一次完成的模型更昂貴——在決定之前，請在自己的儲存庫上同時衡量兩者。Kunavo 目錄金額是計費底價，而不是上限：上游回報費用時，帳單金額是目錄成本與上游成本乘以適用加成兩者中較高者。快取費用和外部工具不包含在此範例中。預付額度的最低加值金額是 $10 的預付額度，這是資金最低額，而不是工作費用或訂閱——請參閱 計費詳細資訊。
誠實地設定它
Open Interpreter 尚未針對 Kunavo 進行執行時測試：本頁沒有執行任何內容，上述每項設定說明都是從專案儲存庫與文件中於 2026 年 9 月 18 日讀取的。最接近的已發布參考是 Codex CLI 整合，其 TOML 區塊結構相同——複製它，將設定目錄改為 ~/.openinterpreter/config.toml，並忽略其單一 wire_api 規則；該規則屬於上游 Codex。保留一條可用路由，執行一項有界限的工作，然後讀取帳戶為該工作記錄的費用。準備為金鑰儲值時，請建立 Kunavo 帳戶。
仍在比較路由，而不是用戶端嗎？相容 OpenAI 的 API說明 chat wire 能保證與不能保證的內容，而 LLM gateway則概括說明一把金鑰、一個餘額的取捨。
常見問題
Open Interpreter 最佳替代方案有哪些？
這取決於你要取代哪一個 Open Interpreter。如果你想要的是在自己電腦上執行產生程式碼的 Python 助理，該專案自己的 README 指向社群分支 endolith/open-interpreter，可從 git 安裝——其 README 將該分支描述為「堆積品質可疑的 vibe-coded 變更」，而維護者補充說自己非常常使用它，而且運作得相當不錯。如果你想要積極開發中的終端機程式碼代理程式，目前的 Rust Open Interpreter 本身就是這種替代方案，類似的用戶端還包括 Aider、OpenCode、Cline 和 Codex CLI。這四者並不都使用相同的線路協定：Codex CLI 自己的設定參考文件將「responses」列為唯一支援值，因此它需要 Responses 路徑，而不是 chat-completions 路徑。如果你想要的是桌面應用程式而非終端機，同一個組織也以獨立產品形式提供 Interpreter Workstation。這四條路徑都不是付費產品，因此比較重點在工作流程和維護，而不是授權費。
Open Interpreter 的費用是多少？
在它的每一個世代中，答案都是免費。目前的 Rust 代理程式採用 Apache-2.0，舊版 Python 套件採用 AGPL-3.0；在 2026 年 9 月 18 日查核時，openinterpreter.com/pricing 回傳 HTTP 404——沒有方案、沒有席次，也不需要建立帳戶。你需要支付的是所設定提供者的模型 API 帳單；如果透過 Ollama 或 LM Studio 執行本機模型，這兩者都以內建提供者形式提供，則每次請求不需支付任何費用。這是針對付費產品的缺乏證據所作的結論：文件中沒有定價頁面，也沒有任何計費文字，而不是專案宣稱未來永遠不會存在付費方案。
Open Interpreter 的價格和 ChatGPT 的 Code Interpreter 一樣嗎？
不一樣，這是查詢中最常見的混淆。根據 OpenAI 在 2026 年 9 月 18 日的 API 定價頁面，OpenAI 託管的 Code Interpreter 工具會按容器工作階段計費：1 GB 每 20 分鐘工作階段 $0.03、4 GB $0.12、16 GB $0.48、64 GB $1.92；符合資格的工作階段按分鐘計費，最低 5 分鐘。Anthropic 的程式碼執行工具在每個組織每月 1,550 個免費小時後，按每個容器每小時 $0.05 計費，同樣最低 5 分鐘；與網頁搜尋或網頁擷取搭配使用時免費。兩者都是按分鐘租用的遠端沙箱。Open Interpreter 在你自己的電腦上執行程式碼，執行本身不收費，因此這些容器價格都不應列入 Open Interpreter 的預算。
pip install open-interpreter 仍然能運作嗎？
它仍然可以安裝，而問題就在這裡。PyPI 提供 open-interpreter 0.4.3，於 2024 年 10 月 26 日上傳且未撤回，因此這個指令會悄悄安裝專案已不再維護的版本。它宣告支援的 Python 版本是 >=3.9,<4，但以 2024 年的相依套件組合搭配 2026 年的函式庫，顯然存在失敗風險；本頁也沒有建立環境進行測試——不要假設它仍能執行。目前的代理程式根本不在 PyPI 或 npm 上：它透過 openinterpreter.com/install 的 shell 安裝程式安裝，而名為 open-interpreter 的 npm 套件是來自不同儲存庫、版本 0.0.0、僅發布過一次的 2023 年佔位套件。
新版本仍然可以使用 --api_base 和 --model 嗎？
不行。這些旗標屬於透過 LiteLLM 路由的 Python 版本：interpreter --api_base <endpoint> --api_key <key> --model openai/<model-id>；LiteLLM 自身的文件要求使用 openai/ 前綴，才能知道要呼叫 chat-completions 端點。Rust agent 沒有這些旗標，也沒有這項前綴慣例。它會從 ~/.openinterpreter/config.toml 或專案層級的 .openinterpreter/config.toml 讀取 TOML provider table，透過頂層的 model_provider 和 model 金鑰選取設定，並從你在 env_key 中指定的環境變數取得 API 金鑰。沒有任何設定會延續過來；設定檔會從頭寫入。
第三方端點在 Open Interpreter 中應使用哪個 wire_api？
Open Interpreter 文件列出三個值，而且不能互換：responses 適用於相容 OpenAI Responses 的 provider，chat 適用於相容 OpenAI chat-completions 的 provider，messages 僅適用於相容 Anthropic Messages 的 provider。文件中的自訂 provider 範例使用 wire_api = "chat"，基本 URL 以 /v1 結尾；文件也展示了完全以這種方式設定的託管 gateway。請注意，harness 路由非常嚴格：在 messages wire 上，native mode 會直接被拒絕，只接受 claude-code、claude-code-bare 和 zcode；不過，若未設定 harness，messages provider 會自動預設為 claude-code。未被辨識的 harness 值會退回 chat，且沒有內建 harness request builder，因此拼寫錯誤會使執行降級，而不是讓它失敗。
儲存庫狀態、版本發布、套件登錄、文件與產生的供應商目錄均於 2026 年 9 月 18 日查核；OpenAI 與 Anthropic 工具價格也於同日從其官方定價頁面讀取。未引用 ChatGPT 訂閱價格，因為該頁面拒絕擷取。本頁沒有針對任何端點進行執行時測試。Kunavo token 費率來自即時目錄，本頁每個美元範例都是示範性的 token 算術，而非實測工作成本。