在寻找 Open Interpreter 的替代品之前，先确定你要离开的究竟是哪一个 Open Interpreter：这个名称现在属于一个基于 OpenAI Codex 分叉而来的 Rust 终端编码代理；而那个在你自己的机器上运行生成代码的 Python 工具已冻结在 2024 年 10 月发布的 0.4.3，并且项目已不再维护。 它的每一代版本都是免费且开源的，因此这从来不是许可证价格的选择，而是你想使用哪个程序的选择；唯一的持续成本就是你为其指定的模型 API。
两个重定向掩盖了这一分裂。通过 GitHub API 请求旧仓库路径 OpenInterpreter/open-interpreter 会返回 openinterpreter/openinterpreter、语言为 Rust；而 docs.openinterpreter.com 会以 HTTP 308 响应到 Rust 终端文档。2023 年或 2024 年教程中的链接仍然有效，只是它们现在提供的是另一个程序的文档，描述了已安装二进制文件并不具备的命令。两项检查均于 2026 年 9 月 18 日完成。
一个名称，三个程序，外加一个已废弃的软件包
| 它是什么 | 语言与许可证 | 安装方式 | 截至 2026 年 9 月 18 日的状态 |
|---|---|---|---|
| Open Interpreter——当前的终端代理，OpenAI Codex 的一个分叉 | Rust，Apache-2.0 | Shell 安装程序：curl -fsSL https://www.openinterpreter.com/install | sh | 未归档，68,379 个 star，最近一次推送于 2026 年 9 月 15 日。最新版本 rust-v0.0.44，发布于 2026 年 9 月 15 日 |
| Open Interpreter Classic——几乎所有文章所描述的 Python 助手 | Python，AGPL-3.0 | pip install open-interpreter | 冻结在 0.4.3，上传于 2024 年 10 月 26 日，未被撤回。上游已不再维护它 |
| endolith/open-interpreter——项目本身指向的社区分叉 | Python，AGPL-3.0 | pip install git+https://github.com/endolith/open-interpreter.git@classic/develop | 活跃，最近一次推送于 2026 年 9 月 17 日，33 个 star。从未重新发布到 PyPI |
| Interpreter Workstation——同一品牌下的独立桌面产品 | TypeScript，Apache-2.0 | 从项目网站下载平台版本 | 创建于 2026 年 8 月 1 日，最近一次推送于 2026 年 9 月 15 日 |
npm 软件包 open-interpreter | — | npm i open-interpreter 会安装一个占位程序 | 版本 0.0.0，于 2023 年 9 月 23 日从另一个仓库单次发布。不是这个产品 |
旧仓库路径的重定向正是这一分裂容易被忽略的原因。当前的 README 在靠近底部的位置用一行文字说明了这一点——"这是 Open Interpreter 的新版 Rust 版本，基于 Codex。想找原始 Python 项目？它以社区维护分叉的形式延续下来，位于 endolith/open-interpreter。" 请注意，重写也改变了许可证，从 AGPL-3.0 变为 Apache-2.0；如果你将旧代码作为依赖直接纳入自己的项目，这一点很重要。该组织还持有处于休眠状态的 01 语音项目，最近一次推送于 2024 年 11 月，以及 01-app 和 aifs，后两者自 2024 年以来均未更新。这三个项目都未归档，也都已不是仍在活跃发展的项目。
Open Interpreter 定价：不存在，而且这三个数字也不是它的价格
没有套餐、席位、配额或账户。openinterpreter.com/pricing 在 2026 年 9 月 18 日返回 HTTP 404；终端安装、快速入门和配置页面均未包含价格、订阅或计费文字；桌面产品自己的 README 也写明它“不需要 Interpreter 账户”。这是一个基于缺乏证据得出的结论——找不到定价页面，而不是项目承诺永远不会出现定价——但对于“open interpreter pricing”这个问题，诚实的答案是：唯一的持续成本是模型 token。
主导这次搜索结果的价格属于其他产品。请不要把它们计入你的预算：
| 你会看到的数字 | 它实际定价的对象 | 它为何不是 Open Interpreter |
|---|---|---|
| 每 20 分钟会话 $0.03 / $0.12 / $0.48 / $1.92，按容器内存计费，按分钟计费且最低 5 分钟（OpenAI API 定价） | OpenAI 托管的 Code Interpreter 工具 | 按分钟租用的远程沙盒。Open Interpreter 在你自己的机器上执行，执行本身不收费 |
| 每个容器每小时 $0.05；每个组织每月前 1,550 小时免费，最低 5 分钟；与网页搜索或网页抓取同时使用时免费（代码执行工具） | Anthropic 的代码执行工具 | 同样是托管容器，按执行时间而不是 token 计费 |
| 任何被称为“Code Interpreter 价格”的 ChatGPT 订阅层级 | 面向消费者的 ChatGPT 计划访问权限，又是另一个产品 | 本页不列出任何 ChatGPT 套餐价格：官方定价页面在 2026 年 9 月 18 日拒绝了抓取，因此没有核实任何数字，也没有引用任何数字 |
两项工具价格均于 2026 年 9 月 18 日核查。
哪个替代品适合哪类用户
| 你为什么要离开 | 去哪里 | 你需要接受什么 |
|---|---|---|
你想要运行聊天循环中代码的 Python interpreter，但重写版本移除了它 | endolith 分叉，从 git 安装——上游本身就指向这里 | 一个拥有 33 个 star 的个人分叉，其 README 将默认分支描述为“堆积质量可疑的氛围编程改动”——同一段文字还补充说，维护者非常频繁地使用它，而且它运行得相当不错。从未重新发布到 PyPI，因此没有可安装的固定版本 |
| 你想要一个积极维护的终端编码代理，并不在意 Python 血统 | 当前的 Open Interpreter。其 README 将其描述为 Codex 的一个分叉，专注于模拟能够让低成本模型获得最佳性能的 harness | 对一切内容的重写：新的安装路径、新的配置格式、新的命令界面。2024 年的任何使用说明都不能直接迁移 |
| 你已经在运行 Codex CLI，并希望在相同的使用习惯下使用更便宜的模型 | 当前的 Open Interpreter，它读取相同的 [model_providers.<id>] TOML 结构，并接受上游 Codex 不支持的两种传输方式 | 不同的配置目录（~/.openinterpreter/）、需要学习的 harness 层，以及没有针对自定义提供商的 ChatGPT 登录文档——文档只为内置的 openai 提供商列出了该登录方式 |
| 你想要桌面应用而不是终端 | Interpreter Workstation，一个独立的 TypeScript 产品，通过 Settings → Models → New Model → Custom endpoint 配置，使用 Base URL、API Key 和 Model ID 字段，而不是 TOML | 更年轻的代码库——创建于 2026 年 8 月——其设置不与终端代理的配置文件共享。“Use Chat Completions”复选框默认关闭，因此仅支持 chat 的端点需要手动开启它 |
| 你想要完全不同的客户端 | Aider、OpenCode、Cline 和 Codex CLI 都接受自定义端点，但使用的 wire 并不相同——Codex CLI 需要 Responses 路由；请参见 AI agent API directory | 每个客户端都有自己的协议边界。Aider 定价、OpenCode 替代品和Claude Code 替代品介绍了其中的权衡 |
哪些内容可以迁移，哪些不能
Python 时代的任何内容都无法迁移。标志、Python API 表面、YAML 和 Python 配置文件，以及 LiteLLM 模型名称约定都已消失。能够迁移的是 Codex 形态和标准形态的设置；项目在其 迁移页面上有意对这些内容进行了说明：
| 你拥有的内容 | 迁移后的去处 | 工作量 |
|---|---|---|
| 代理指令 | AGENTS.md | 已经是共享约定；通常无需执行任何操作 |
| 技能 | .agents/skills/ 或 ~/.agents/skills/ | 无——文档说明这些共享位置中的技能会在原处读取 |
| MCP 服务器 | 配置中的 [mcp_servers] | 复制，然后重新检查任何使用自定义身份验证、标头或传输方式的服务器 |
| 钩子 | hooks.json 或内联 [hooks] | 复制，然后在信任之前阅读每个会运行本地命令的 hook |
| 子代理 | [agents] 配置 | 重写到配置块中 |
| 提供商和模型选择 | ~/.openinterpreter/config.toml 或 .openinterpreter/config.toml | 从头编写——参见下一节 |
Python 0.4.3 中的任何内容：--api_base、--api_key、--model openai/…、配置文件 | 无处迁移 | 丢弃。概念仍然存在，但语法全部不再适用 |
安装前检查二进制文件名称冲突。 旧版 0.4.3 wheel 声明了四个控制台脚本——interpreter、i、interpreter-classic 和 wtf——而当前安装程序会按照 安装页面的说明，将 interpreter、i 和 codex-code-mode-host 放入 ~/.local/bin。如果你曾经运行过 pip install open-interpreter，现在有两个不同的程序在争用其中两个名称：interpreter 和 i；最终哪个程序胜出取决于 shell 优先级。先运行 which -a interpreter、which -a i 和 interpreter --version，安装后再运行一次。
回滚。 更换提供商前备份 ~/.openinterpreter/——文档中的卸载循环会移除受管理的独立安装，但会有意保留该目录，包括配置、会话、日志和文件中存储的凭据，因此重新安装即可恢复你的设置。反过来，请保留旧版虚拟环境，不要删除它：0.4.3 仍在 PyPI 上，但以后再次固定旧依赖集合时，不保证仍能成功解析。
将当前代理指向兼容 OpenAI 的端点
如果你是从我们的 Codex CLI 设置页面过来的，这就是最重要的一句话；该页面告诉你 wire_api 只有一个合法值。这条规则对上游 Codex 有效，但对 Open Interpreter 无效。 上游自己的 配置参考对于 wire_api 写道：“responses 是唯一受支持的值；省略时它也是默认值。” Open Interpreter 的 维护差异说明将“一级 OpenAI 兼容 Chat Completions 传输方式”和“面向暴露该 API 的提供商的 Anthropic Messages 兼容传输方式”列为有意添加的功能。因此，该分叉可以访问上游 Codex 无法访问的端点，而 Kunavo 的三个界面——/v1/responses、/v1/chat/completions 和 /v1/messages——各自都有对应的 wire 值。
提供商页面中的文档化自定义提供商结构，是一个基础 URL 以 /v1 结尾的 chat-completions 配置块；同一页面还展示了完全按此方式配置的托管网关。应用到 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"在你花一晚上研究之前，值得了解三个边界；它们都来自项目文档，而非本文测试：
- Kunavo 不在随附目录中，因此请手动设置
model。 生成的提供商目录基于 models.dev 加上少数实时提供商端点构建，检查时包含 116 个提供商；Kunavo 既不在其中，也不在 models.dev 中。不要期待/model选择器为手写提供商预填充上下文窗口或能力元数据。 - Harness 路由是严格的。 根据 harness 页面，
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 native、claude-code和claude-code-bare；而在messages上，“native 模式会被拒绝，因为 Messages 要求使用 harness-native 传输方式”。任何无法识别的 harness 字符串都会回退到 chat，且不会使用内置请求构建器，因此拼写错误会使运行静默降级。文档没有说明哪个 harness 对任何特定模型表现最佳，本页也不进行猜测。 - Messages 基础 URL 是推断结果，而不是有文档记录的 Kunavo 示例。 目录中随附的 Messages 提供商——Anthropic 和 Z.AI 的 ZCode——都使用不包含
/v1的 API 根路径；Z.AI 页面说明 ZCode Messages 请求会发送到/v1/messages，因此客户端会追加该路径。按照这一规则，Anthropic wire 配置块应使用 API 根路径，而不是上面的/v1URL；但官方文档中没有任何自定义提供商 Messages 示例，本文也未运行测试。请从 chat wire 开始，因为这是有文档依据的结构。
另外两个有文档依据的细节：env_key 表示环境变量名称，而不是密钥本身；对于一次性运行，interpreter --chat-completions 会覆盖该次调用的请求结构，但不会改变提供商的基础 URL、凭据或模型。ChatGPT 登录被列为内置 openai 提供商的身份验证方式，而不是自定义提供商选项；提供商页面为提供商表格记录的身份验证来源包括 env_key、experimental_bearer_token 和由命令支持的 auth 块，此外还有仅适用于 Amazon Bedrock 的 aws 块。
一次会话的成本估算示例
这些是用于说明的 token 算术，不是实测任务成本，也不是账单上限。假设一次代理会话发送 300,000 个未缓存输入 token，并接收 20,000 个输出 token——这是为便于说明而选择的形态，因为 Codex 风格的 harness 会在每一轮重新发送累积上下文。你自己的仓库和轮数会有所不同。费率是实时的，每百万 token 的 Kunavo 目录价格。
| 模型 | 每 1M 个令牌的输入 / 输出 | 假定会话的估算 |
|---|---|---|
| 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 |
重点在于差距，而不是任何单独一行：在这些假设下，Claude Haiku 4.5 模型对同一会话的价格为 $0.280，而 $0.840 对应 Claude Sonnet 4.6。这并不是建议选择最低费率。列出的最低价格与完成任务的最低成本是不同的说法；一个重构任务如果需要三次尝试，成本可能高于一次完成的模型——请先在自己的仓库上同时测量这两项，再作决定。Kunavo 目录金额是计费下限，而不是上限：上游报告费用后，账单取目录成本与上游成本乘以适用加价两者中的较高者。缓存费用和外部工具不包含在此示例中。预充值余额的最低充值金额为 $10 的预付额度，这是资金充值最低额，而不是任务费用或订阅费用——参见 计费详情。
诚实地完成设置
Open Interpreter 尚未针对 Kunavo 进行运行时测试：本页没有执行任何内容，上述每项配置声明均来自 2026 年 9 月 18 日对项目仓库和文档的阅读。最接近的已发布参考是 Codex CLI 集成，其 TOML 块结构相同——复制它，将配置目录改为 ~/.openinterpreter/config.toml，并忽略其中的单一 wire_api 规则，因为那属于上游 Codex。保留一条可用路由，运行一个有界任务，然后读取账户为该任务记录的费用。准备为密钥充值时，创建 Kunavo 账户。
还在比较路由而不是客户端？兼容 OpenAI 的 API介绍 chat wire 保证和不保证的内容，LLM 网关则概括介绍单一密钥、单一余额的权衡。
常见问题
Open Interpreter 的最佳替代品是什么？
这取决于你要替代哪一版 Open Interpreter。如果你想要的是在本机运行生成代码的 Python 助手，项目自己的 README 指向社区分支 endolith/open-interpreter，该分支通过 git 安装——其 README 将该分支描述为“堆积了（质量可疑的）凭感觉编写的改动”，而维护者补充说他非常频繁地使用它，并且运行得相当不错。如果你想要一个正在积极开发的终端编码代理，那么当前的 Rust Open Interpreter 本身就是该替代品；可比较的客户端包括 Aider、OpenCode、Cline 和 Codex CLI。这四者并不都使用相同的通信协议：Codex CLI 自己的配置参考将“responses”列为唯一支持的值，因此它需要 Responses 路由，而不是 chat-completions 路由。如果你想要桌面应用而不是终端，同一组织还将 Interpreter Workstation 作为独立产品发布。这四条路径都不是付费产品，因此比较关注的是工作流和维护，而不是许可费用。
Open Interpreter 的费用是多少？
在它的每一代版本中，答案都是不收费。当前的 Rust 代理采用 Apache-2.0 许可，旧版 Python 包采用 AGPL-3.0 许可；在 2026 年 9 月 18 日核查时，openinterpreter.com/pricing 返回 HTTP 404——没有套餐、没有席位，也没有需要创建的账户。你需要支付的是所配置提供商的模型 API 账单；如果通过 Ollama 或 LM Studio 运行本地模型，则每次请求不产生费用，这两者都作为内置提供商提供。这一关于付费产品的结论是根据未发现相关证据得出的：没有定价页面，文档中也没有任何计费文字，而不是项目声明未来不会存在付费产品。
Open Interpreter 的价格是否与 ChatGPT 的 Code Interpreter 相同？
不相同，这是这个问题中最常见的混淆。根据 2026 年 9 月 18 日的 OpenAI API 定价页面，OpenAI 托管的 Code Interpreter 工具按容器会话计费：1 GB 每 20 分钟 0.03 美元，4 GB 为 0.12 美元，16 GB 为 0.48 美元，64 GB 为 1.92 美元；符合条件的会话按分钟计费，最低 5 分钟。Anthropic 的代码执行工具在每个组织每月 1,550 个免费小时之后，按每个容器每小时 0.05 美元计费，同样最低 5 分钟；与 Web 搜索或 Web 获取结合使用时免费。两者都是按分钟租用的远程沙箱。Open Interpreter 在你自己的机器上执行代码，执行本身不收费，因此这两种容器价格都不应计入 Open Interpreter 预算。
pip install open-interpreter 还能正常工作吗？
它仍然可以安装，而问题就在这里。PyPI 提供 open-interpreter 0.4.3，该版本于 2024 年 10 月 26 日上传，且未被撤回，因此这条命令会悄悄为你安装项目已不再维护的那一代版本。它声明支持的 Python 版本为 >=3.9,<4，但 2024 年的依赖集合与 2026 年的库配合使用存在明显的失败风险；本页面没有创建环境进行测试——不要假设它仍能运行。当前代理根本不在 PyPI 或 npm 上：它通过 openinterpreter.com/install 的 shell 安装程序安装；名为 open-interpreter 的 npm 包则是另一个代码仓库在 2023 年发布的占位包，版本为 0.0.0，仅发布过一次。
我还能在新版本中使用 --api_base 和 --model 吗？
不能。这些标志属于 Python 版本，该版本通过 LiteLLM 路由：interpreter --api_base <endpoint> --api_key <key> --model openai/<model-id>；LiteLLM 自己的文档要求使用 openai/ 前缀，以便知道应调用 chat-completions 端点。Rust 代理既没有这些标志，也没有此前缀约定。它从 ~/.openinterpreter/config.toml 或项目级 .openinterpreter/config.toml 读取 TOML 提供商表，通过顶层的 model_provider 和 model 键选择提供商，并从你在 env_key 中指定的环境变量读取 API 密钥。两者没有任何配置可继承；配置必须从头编写。
第三方端点在 Open Interpreter 中应使用哪个 wire_api？
Open Interpreter 文档列出了三个值，且它们不可互换：对于兼容 OpenAI Responses 的提供商，使用 responses；对于兼容 OpenAI Chat Completions 的提供商，使用 chat；对于仅兼容 Anthropic Messages 的提供商，使用 messages。文档中的自定义提供商示例使用 wire_api = "chat"，基础 URL 以 /v1 结尾；文档还展示了一个完全按此方式配置的托管网关。请注意，harness 路由是严格的：在 messages wire 上，native 模式会被直接拒绝，只接受 claude-code、claude-code-bare 和 zcode；不过，如果未设置 harness，messages 提供商会自动默认为 claude-code。无法识别的 harness 值会回退到 chat，且不会使用内置 harness 请求构建器，因此拼写错误会使运行降级，而不是直接失败。
仓库状态、版本发布、软件包注册表、文档和生成的提供商目录均于 2026 年 9 月 18 日检查；OpenAI 和 Anthropic 的工具价格也于同日从各自的定价页面读取。没有引用任何 ChatGPT 订阅价格，因为该页面拒绝了抓取。本文没有针对任何端点进行运行时测试。Kunavo token 费率来自实时目录，本页的每个美元示例都是说明性的 token 算术，而非实测任务成本。