定价一览
| 方案 | 价格 | 包含什么 |
|---|---|---|
| 自部署 | 免费 | 完整功能，自带 API Key |
| Cloud 免费版 | $0/月 | 每天 10 次对话，自带 Key |
| Cloud Pro | $20/月 | 含 $20 额度，无加价转发 |
| Cloud Team | $500/月 | 多用户、RBAC、集中计费 |
| Enterprise | 定制 | 私有部署、SSO、优先支持 |
关键点：自部署完全免费，你只需要付 LLM API 的钱。按 Claude Sonnet 的定价，一个中等复杂的任务（约 50K token）成本大概 $0.15-0.30。一天修 10 个 bug 也就几美元。
和竞品的定价对比
OpenHands 自部署: $0/月 + API 费用（约 $30-100/月重度使用）
OpenHands Pro: $20/月 + API 费用
Devin Core: $20/月 + $2.25/ACU（用量难预测）
Cursor Pro: $20/月（500 次快速请求）
Claude Code: 按 token 计费（重度 $100-200/月）
Windsurf Pro: $20/月（500 credits）OpenHands 的优势：模型自由选择 + 零加价。你用最新的 Claude Sonnet 4 或最便宜的 GPT-4o-mini，都是直连原价，中间没有平台加成。
常见问题
Docker 启动报错 "Cannot connect to Docker daemon"
# macOS: 确认 Docker Desktop 在运行
open -a Docker
# Linux: 确认 docker service 启动
sudo systemctl start docker
# 权限问题
sudo usermod -aG docker $USER
# 然后重新登录终端Agent 陷入死循环怎么办？
OpenHands 内置卡住检测（4 次重复操作后自动停止），但你也可以主动干预：
- Web GUI：点击 Stop 按钮
- CLI：按
Ctrl+C - 预防：设置
max_iterations = 30（默认无上限）
经验法则：如果一个任务 30 步还没搞定，大概率是任务描述不够清晰或超出了当前模型的能力。拆分成更小的子任务再试。
Ollama 本地模型各种报错
最常见的三个坑：
# 坑 1: context 太小
# 解决: 启动时设置
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 ollama serve
# 坑 2: Docker 里访问不到 Ollama
# 解决: 用 host.docker.internal 而不是 localhost
base_url = "http://host.docker.internal:11434/v1"
# 坑 3: 模型能力不足
# 解决: 换更大的模型，至少 30B 参数
ollama pull qwen3-coder:30b能操作我本地的文件吗？
能，但你需要显式挂载。OpenHands 默认在隔离沙箱里工作，不会碰你本地文件系统。挂载方式：
# Docker 模式
-e SANDBOX_VOLUMES="/你的项目路径:/workspace:rw"
# CLI 模式
openhands serve --mount-cwd支持 Windows 吗？
支持，通过 WSL2。原生 Windows 不行（需要 Docker Linux 容器支持）：
# 1. 启用 WSL2
wsl --install
# 2. 在 WSL2 里安装 Docker
# 3. 在 WSL2 里跑 OpenHands它会不会把我的代码发到外面？
取决于你的配置：
- 自部署 + 自己的 API Key：代码只发到你选的 LLM 提供商（跟你直接调 API 一样）
- Cloud 版：代码经过 OpenHands 服务器
- 本地模型（Ollama）：代码完全不出你的机器
对代码保密性要求高的项目，推荐自部署 + Ollama 本地模型方案。
选型决策树
你需要什么？
│
├─ 日常写代码，想要 AI 实时帮助
│ → Cursor 或 Windsurf（IDE 体验最好）
│
├─ 复杂架构级改动，需要深度推理
│ → Claude Code（推理能力最强）
│
├─ 自动化修 Issue、跑 CI、无人值守任务
│ → OpenHands（唯一能 headless 跑的）
│
├─ 完全托管，不想碰任何配置
│ → Devin（全 SaaS，但贵且闭源）
│
└─ 团队统一管理，可控预算
→ OpenHands Cloud Team我的建议：不要只选一个。最强组合是 Cursor（日常编码）+ Claude Code（复杂推理）+ OpenHands（自动化和 CI 集成）。三者解决不同层面的问题，互不冲突。
什么场景 OpenHands 表现最好
✅ 明确的 bug 修复（有 Issue 描述 + 复现步骤） ✅ 批量重构（统一改命名风格、升级 API） ✅ 写测试（给现有代码补单测） ✅ CI 里的自动检查和修复 ✅ 文档生成
什么场景还不够好
❌ 需要创造性设计的全新功能（Agent 擅长执行，不擅长设计） ❌ 需要深入理解业务逻辑的复杂改动（缺少业务上下文） ❌ 前端像素级还原（浏览器虽然能打开但精确度有限） ❌ 跨多个仓库的协调改动（单项目最合适）
学习资源
- 官方文档：
docs.openhands.dev - GitHub：
github.com/OpenHands/OpenHands（72K+ star） - 扩展市场：
github.com/OpenHands/extensions（47 个扩展） - 社区 Slack：
dub.sh/openhands - ICLR 2025 论文：搜索 "OpenDevin: An Open Platform for AI Software Developers as Generalist Agents"
