OpenHands 自行託管成本：API、沙箱與雲端方案

自行託管的 OpenHands 軟體費用為 $0，授權也不收費——它採用 MIT 授權，且儲存庫仍在活躍維護中，並非已封存——因此自行託管的實際成本是三筆分開的費用：模型 token、執行沙箱的機器，以及可選的搜尋金鑰。 OpenHands 沒有公布這三項中任何一項的價格。對於一個程式設計代理而言，OpenHands 特別公布的是自己的基準測試儲存庫，記錄每項任務的美元成本與秒數；本頁以此作為依據，而不是臆測 token 數量。

先釐清三件事，因為每一件都會把成本問題導向錯誤的頁面。AI4Bharat 發布了另一個同樣名為 OpenHands 的開源專案——一套手語辨識工具包，其儲存庫橫幅顯示已不再積極維護——其文件內容與本產品無關。本產品直到 2024 年 8 月仍名為 OpenDevin，公司則名為 All Hands AI，因此任何 OpenDevin 時期的設定都屬於已被取代的 V0 設定。雖然行銷網站是 openhands.dev，但執行中的服務仍位於 all-hands.dev：Cloud 應用程式是 app.all-hands.dev，而供應商文件指出，如果你的網路有防火牆限制，應允許 all-hands.dev 網域，因為 SDK 會連線至 llm-proxy.app.all-hands.dev。

OpenHands 定價：公司本身收取的費用

2026 年 9 月 21 日讀取自 openhands.dev/pricing。沒有付費個人訂閱方案，而且每個層級的功能列都提供自帶金鑰：該頁面的 FAQ 寫道：「是！OpenHands Open Source 與 OpenHands Cloud 方案都支援自帶 LLM 金鑰。」我們當天能找到的任何第一方頁面上，都沒有廣泛流傳於站外的兩項資訊——付費的 Growth 方案，以及提供給新 Cloud 使用者的 $20 免費額度。在 OpenHands 重新發布之前，兩者都應視為過時資訊。

有一項第一方數字與「免費」一詞相衝，但它才是誠實的最低門檻：API 金鑰文件指出：「你必須先購買至少 $10 的 OpenHands Cloud 額度，才能產生 OpenHands LLM 金鑰。」兩件事都是真的。用戶端與層級是免費的；但其自有模型供應商的預付購買金額從 $10 起。自帶金鑰則完全跳過這項門檻，整筆費用轉由你的供應商收取。

「自行託管」背後的三筆費用

根據其架構頁面，OpenHands V1 分成三個各自獨立故障、獨立計費的元件：Agent Canvas，也就是瀏覽器用戶端；該頁面明確表示它「不是代理執行環境或沙箱」；Agent Server，負責執行對話與工具；以及工作區或沙箱，僅被描述為「取決於部署方式」。正因如此，單一月費數字永遠無法回答這個問題。

也不要把任何一項解讀成單一的「目前版本」。四個來源的資訊彼此不一致，而每個數字都只屬於其中一個來源：GitHub releases 為 v1.20.0（2026 年 9 月 17 日）；PyPI 的 openhands CLI 套件為 1.16.0，於 2026 年 5 月 8 日上傳；PyPI 的 openhands-sdk 為 1.49.2，於 2026 年 9 月 17 日上傳；而本機設定文件則固定使用其自己的 Docker 映像標籤。實際部署哪個來源，就固定哪個來源的版本。

依 OpenHands 自身規模需求定價的機器費用

OpenHands 在這方面異常具體：其VM 後端指南表示：「Ubuntu 24.04 LTS 搭配 2 個 vCPU 和 4 GB RAM，足以供單一使用者使用。」兩家主要供應商都對這種規格提供公開價格——DigitalOcean Basic Droplet 配備 4 GiB 記憶體、2 個 vCPU、80 GiB SSD 與 4,000 GiB 傳輸量，價格為每月 $24.00、每小時 $0.03571（DigitalOcean）；AWS Lightsail Linux 套件配備 4 GB 記憶體、2 個 vCPU、80 GB SSD 與 4 TB 傳輸量，價格為每月 $24（Lightsail）。這些是你所選機器的第三方價格，不是 OpenHands 的價格。

將該小時費率與 OpenHands 自行公布的平均執行時間並列，費用結構便一目了然。以下數字是估算值：假設單一常駐 VM 一次只處理一段對話，且不計入映像檔拉取、回合間閒置時間、儲存空間與傳輸量。

每一列中 token 成本都高於運算成本，但倍數並不固定：從 MiniMax-M3 SWE-bench 列的約 16 倍，到 claude-opus-4-8 列的約 475 倍，因為較便宜的模型同時也是較慢的模型。不過機器並非免費——它是固定的每月最低成本，不論你是否執行任何工作都會收費，與 token 的計費形態正好相反。這帶來兩項值得納入設計的後果。第一，VM 必須達到一定用量才划算：以下文重新定價後的目錄價格計算，$24 的機器費用約等於 46 個 SWE-bench 規模任務的模型支出，因此低於這個用量時，固定成本會占主導。第二，吞吐量受到的限制比價格所暗示的更嚴格——OpenHands 的 Docker 沙箱頁面警告，主機網路模式會讓每個沙箱都繫結至相同的固定主機連接埠，因此「一次只能執行一個沙箱；並行對話會在這些連接埠上發生衝突。」另請注意，面向使用者的術語現在是 沙箱，但設定選項仍是 RUNTIME——沙箱總覽列出 docker（預設）、process 與 remote 這些舊值——因此搜尋時要同時使用兩個詞。

在同一台機器上同時執行模型，是另一筆不同的採購。OpenHands 的本機 LLM 頁面針對一個特定模型公布了硬體需求——該頁面推薦用於程式設計的 Qwen3.6-35B-A3B——即「最新的 GPU，量化變體至少需要 24GB VRAM；完整精度與更大的上下文視窗則需要多張 GPU；或者使用配備至少 64GB 統一記憶體的 Apple Silicon Mac 來執行量化變體」，此外在 Ollama 上將 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH 設為至少 22,000。較小的本機模型可能確實需要較少資源；OpenHands 並未公布一般本機模型的最低門檻。無論如何，這是硬體資本支出，而不是 $24 的 droplet。

OpenHands API 成本：唯一的第一方每項任務美元數字

OpenHands 沒有任何頁面公布每項任務、每段對話的 token 數量，或平均上下文大小——因此任何 token 數量範例都是假設。其Index 結果儲存庫改為公布美元與秒數，這更具參考價值。我們抓取四個模型的 500 列 SWE-bench sidecar 並重新計算；平均值與解決率都重現了公布數字，這也驗證了將 cost_per_instance 解讀為每個基準測試執行個體的平均 API 成本。

分布比平均值更重要。在 claude-opus-4-8 上，中位執行個體成本為 $0.3877，平均值為 $0.7418；單一執行個體最高成本為 $8.35——約為平均值的 11 倍。應根據尾端值而非平均值編列預算。整張表有三項注意事項：儲存庫最後一次推送是在 2026 年 7 月 8 日，因此這些執行結果約有兩個半月歷史；每一列使用各自記錄的代理版本執行，因此各列不是受控的直接對照比較；而且這些是基準測試執行個體，不是你的儲存庫。

列出的最低價格與完成任務的最低成本是不同主張，本表將兩者分開。 MiniMax-M3 在這組模型中每 token 費率最低，平均執行個體成本也最低，約為 claude-opus-4-8 的五分之一——但其解決率為 76.4%，相較之下為 83.8%，因此部分廉價嘗試沒有產生結果，必須重新執行或手動完成。GPT-5.5 則相反：平均成本是 claude-opus-4-8 的兩倍，但解決率低 5.6 個百分點。最終仍成立的規則很樸素——先篩選出能以你可接受的審查工作量完成任務的最低成本模型，然後讀取你自己的帳戶對一項界定清楚的任務所記錄的費用。

上限出現在 commit0 基準測試：單一任務的成本達到個位數美元；而機器欄顯示，在一次只執行一段對話時，執行時間差異造成的成本其實很小。

OpenHands 坦率說明了原因：其LLM 頁面表示它「需要強大的模型才能運作」，並警告它「會向你設定的 LLM 發出許多提示」。它提供的控制是硬性停止，而非預測：設定 > 應用程式中有一個以美元計算的每段對話最大預算，該頁面表示 OpenHands「會在達到預算後停止對話，但你可以選擇透過提示繼續對話」。因此這是可覆寫的每段對話停止條件，不是每月上限。

按照目錄費率重新定價該基準測試

這是公布數字中唯一能在不猜測 token 的情況下直接套用的地方。OpenHands 的 metadata.json 記錄了該次 claude-opus-4-8 執行所採用的確切計價，而 Kunavo 列出了相同的模型 ID。

由於今天四個類別都套用相同倍數，公布的執行結果可以按該倍數重新定價，不必知道沒有人公布的 token 數量。SWE-bench 執行個體的平均值從 $0.7418 變為 $0.5193，中位數從 $0.3877 變為 $0.2714，最高執行個體成本則從 $8.35 變為 $5.84。這是對他人基準測試的重新定價，不是你儲存庫上的實測任務成本——代理版本、提示組合與快取行為都必須一致才行。

如果想看對話形態而非基準測試，以下是簡單的 token 算術。假設，由我們提出而非 OpenHands 提出：一段對話在各回合間重新傳送上下文，因此共傳送 800k 個輸入 token，並接收 30k 個輸出 token，不計入任何快取命中。費率採用即時的 Kunavo 目錄價格。

這是示意性的 token 算術，不是實測任務成本，也不是帳單上限——在將其視為預算前，請依你每天的對話數量自行換算。Kunavo 的目錄金額是計費最低額，而非上限：上游回報費用時，帳單金額取目錄成本與上游成本乘以適用加成兩者中較高者。預付額度的最低加值為 $10，這是資金儲值最低額，而非訂閱費或任務費——請參閱計費詳細資訊。

OpenHands 的最佳 API：不同情境下哪條路徑勝出

在你僅依價格選擇「按成本計費」路徑前，先注意一項限制：OpenHands 自己的兩個頁面描述了不同的目錄。其 LLM 總覽推薦 claude-opus-4-8（Index 平均值 71.9）、GPT-5.5（65.9）與 Gemini-3.5-Flash（62.6）；而另一個相關頁面上的供應商價格表列出 15 個前一代 ID——每家供應商最新的分別是 claude-sonnet-4-5-20250929 與 claude-opus-4-1-20250805、gpt-5-codex 與 gpt-5-2025-08-07、o3，以及 gemini-3-pro-preview——其中完全沒有上述三者。兩頁都是在 2026 年 9 月 21 日讀取的。我們無法確認該表已過時，還是該目錄確實如此老舊，因此在根據其「列出的價格反映供應商費率，不含加成」註腳編列預算前，請先確認供應商在結帳時實際提供的內容。

有四項界線決定你實際使用的是哪一種路徑，而且每一項都是成本歸屬的分岔點。批評器受到限制。 OpenHands 的批評器文件表示，實驗性批評器功能會為 OpenHands LLM Provider 使用者「自動啟用」，且對他們而言「在公開測試階段免費」；它是第二個端點，因此第三方代理金鑰並非禁止使用，只是系統不會替你設定任何批評器。其反覆精煉功能預設停用；啟用後，Max Iterations 設定預設為每次使用者回合 3 次，可接受 1–10——但這個實際倍增只適用於該路徑。Provider Connections 反轉了一般的方案限制：模型設定頁面表示，可重複使用的金鑰與基礎 URL 面板「可在本機 agent-server 後端使用」，且「使用 OpenHands Cloud 後端時隱藏」，因此自行託管可取得該功能，而 Cloud 不行。設定檔有上限：LLM 設定頁面表示「每個帳戶最多可儲存 10 個 LLM 設定檔。」此外，已儲存的設定檔會在保存前驗證——設定檔頁面表示，被拒絕的金鑰或無法使用的模型會阻止儲存並顯示後端錯誤；不過該頁面也指出，缺少驗證端點的舊版後端會跳過檢查並直接儲存。

Kunavo 不提供嵌入模型、文字轉語音模型或語音轉文字模型，因此此處的端點只能回答聊天完成請求，無法處理其他用途——這一點很重要，因為 OpenHands 將 LLM_EMBEDDING_MODEL 列為僅能透過環境變數設定的額外項目之一，而該設定沒有可供指向的對應項。

在端點本身，模型前綴與基礎 URL 是同一項決策；OpenHands 以範例而非規則記錄兩者。其模型設定頁面告訴你，對 OpenAI 相容伺服器應輸入 openai/<served-model-id>，並顯示以 /v1 結尾的基礎 URL；其LiteLLM proxy 頁面則告訴你應輸入 litellm_proxy/<model-name>，並顯示不含路徑的純 proxy origin。兩頁都沒有說明將一個前綴與另一種 URL 形式配對時會發生什麼，因此請依符合你前綴的頁面複製形式，再檢查回應，不要自行假設。另外，OpenHands 供應商頁面表示，openhands/ 前綴「會告訴 SDK 自動將請求路由至 OpenHands LLM proxy——不需要手動設定基礎 URL」；這句話是針對 SDK，而不是 Agent Canvas 設定面板。完整的逐欄設定說明位於OpenHands 整合頁面；準備為金鑰儲值時，請建立 Kunavo 帳戶，然後執行一項界定清楚的任務，並讀取帳戶記錄的費用。

Kunavo 尚未在其端點上對 OpenHands 進行執行期測試——沒有對話、沒有串流回合、沒有工具往返，也沒有固定的用戶端版本。以上所有內容都取自 OpenHands 自己的文件、儲存庫與套件索引。試用時請保留一條可運作的路徑。若你比較的是用戶端而非供應商，OpenHands 與 Claude Code 的比較涵蓋工作流程與沙箱分工，OpenHands 與 OpenCode 的比較介紹終端機替代方案，而AI 成本最佳化則說明如何在自己的儲存庫上衡量這些成本。

常見問題

2026 年 9 月 21 日再次依據其自身來源核查：openhands.dev/pricing、OpenHands/OpenHands 的 GitHub API 紀錄及其最新三個版本、PyPI openhands 與 openhands-sdk、API 金鑰與 LLM 總覽文件、OpenHands LLM 供應商價格表、VM 規模指南、DigitalOcean droplet 價格，以及 Index 結果儲存庫——包括四個模型的 500 列 SWE-bench sidecar，本頁重新計算了其平均值與解決率。批評器限制、Provider Connections、設定檔上限與保存前驗證、ACP 例外、沙箱、預算與本機 LLM 頁面，以及 Tavily 與 Lightsail 價格，均於同日依照文中列出的頁面重新閱讀。Kunavo token 費率取自即時目錄；所有美元範例都是示意性算術，而非實測任務成本。