ソリューション · コーディングエージェント
OpenHands向けVPS
OpenHands は自律型のコーディングエージェントです。リポジトリとタスクを渡すと、API キーの先にあるお好みのモデルを使い、自ら編集、実行、テストを行い、プルリクエストを作成します。README 自体が最も強力な実行方法はクラウド上のサーバーだと述べ、警告ではエージェントが実行先のマシンへのフルアクセスを持つとしています。どちらも同じ答えを指しています。誰のノート PC でもないマシンです。プロジェクトのサーバーガイドは 1 ユーザーなら 2 vCPU と 4 GB で十分としていますが、BD-8（月額 $12.90）はその 2 倍を、ほかの 4 GB マシンより低価格で提供します。
必要なもの
ドキュメントに基づくソフトウェア、出典を明記したサイズ
ソフトウェアとセキュリティ方針は、各プロジェクト自身のドキュメントに基づいています。プロジェクトがハードウェアの数値を公開していない場合は、そのサイズが誰の基準によるものかを明記しています。
OpenHands の README、SELF_HOSTING.md、ドキュメントより
- 「2 vCPU / 4 GB RAM でシングルユーザーには十分」（プロジェクトの VM ガイド）。ドキュメントでは「最新のプロセッサーと最低 4GB の RAM」が求められています。
- インストール：Node.js 24 以降と uv を入れてから
npx @openhands/agent-canvas --public。1 つのコマンドで、127.0.0.1:8000 のイングレスの背後にエージェントサーバー、自動化バックエンド、Web アプリが起動します。 - 初回起動の前に
LOCAL_BACKEND_API_KEYを設定してください。パブリックモードではすべての API 呼び出しにキーが必要で、Web アプリは何よりも先にキーを求めます。まず SSH 以外をすべてファイアウォールで遮断してください。ガイドでは、エージェントを一度も実行する前にそうするよう指示しています。 - モデルプロバイダーの API キー：ドキュメントによると、ほとんどのモデルで OpenHands に必要です。Docker は任意で、会話ごとに専用コンテナでサンドボックス化したい場合のみ必要です。モデルをご自身でホストしない限り GPU は不要です。
サイズ（プロジェクトの数値、次に当社の推奨）
| ワークロード | vCPU | RAM |
|---|---|---|
| ユーザー 1 人、ホスト型モデル、エージェントはホスト上（公式）ガイド自身の数値。エージェントサーバーはマシン上で直接動作するため、マシンそのものがサンドボックスです。 | 2 | 4 GB |
| ユーザー 1〜2 人、会話ごとに Docker サンドボックス当社の推奨。会話ごとにコンテナを割り当て、依存関係のインストール、ビルド、テストスイートはその中で実行されます。 | 4 | 8 GB |
| チームで共有するエージェントサーバー、複数エージェントを同時実行当社の推奨。並行するリポジトリで並行するエージェントが、それぞれ何かをコンパイルします。 | 8 | 24 GB |
適合するプラン
5 台のマシン、最新価格
条件に合う最安のマシンから順に表示。価格は本日時点の月額で、カタログから取得しています。
- BD-8$12.90/月
4 vCPU · 8 GB · 100 GB ディスク · 32 TB
ビルドとテストの余裕がある最安構成。4 vCPU、8 GB、100 GB、転送量 32 TB で、ほかの 4 GB マシンより低価格。ガイドの数値の 2 倍で、テストスイートではコア数の差が表れます。
- U2-4-40$14.90/月
2 vCPU · 4 GB · 40 GB ディスク · Unmetered（計測なし）
ガイドの数値そのまま、計測なし、イスタンブール。2 vCPU / 4 GB / 40 GB。ユーザー 1 人、ホスト型モデル、エージェントはホスト上で実行。クローンやパッケージのインストールにも計測なしのトラフィック。
- BD-24$31.90/月
8 vCPU · 24 GB · 300 GB ディスク · 32 TB
チームのエージェントサーバー向け 8 vCPU / 24 GB。複数エージェントの同時実行、Docker サンドボックス、スケジュール実行される自動化バックエンド。
- C2-4-80$37.90/月
2 vCPU · 4 GB · 80 GB ディスク · 3 TB
ガイドの数値、数十の都市で。2 vCPU / 4 GB / 80 GB。都市で選ぶ構成です。会話は同時に 1 つまでにしてください。
- C4-8-160$75.90/月
4 vCPU · 8 GB · 160 GB ディスク · 3 TB
4 vCPU / 8 GB / 160 GB、数十の都市で提供。多数のチェックアウトや Docker イメージを置けるディスクを備えた、余裕のあるサイズ。
OpenHands 用の起動プリセットはまだありません。インストールは、プロジェクト公式ガイドの順序どおりに、以下の 5 ステップをお客様が入力して行います。ファイアウォールが先、次にキー、最後にエージェントです。
インストール
OpenHands 公式ガイドの順序どおりの 5 ステップ
ガイドは、初回起動の前にファイアウォールを設定するよう明記しています。エージェントサーバーはマシンを自由に扱えるため、それと第三者の間に立つのはファイアウォールとキーだけだからです。
- まずファイアウォール。
ufw allow OpenSSH && ufw --force enable受信は SSH 以外すべて遮断します。イングレス（8000）、エージェントサーバー（18000）、自動化バックエンド（18001）、静的サーバー（3001）は外部から到達できてはなりません。ガイドにもそのとおり明記されています。 - Node.js 24 と uv。
apt-get install -y curl git curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | bash - && apt-get install -y nodejs curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shuv はエージェントサーバーを実行します。ガイドでは astral.sh の 1 行インストーラーで導入します。 - キーを生成し、パブリックモードで起動。
export LOCAL_BACKEND_API_KEY=$(openssl rand -base64 32); echo $LOCAL_BACKEND_API_KEY npx @openhands/agent-canvas --public先に進む前にキーを安全な場所に控えてください。パブリックモードでは Web アプリがキーの入力を求めます。長期運用には、ガイドの systemd ユニットを/etc/systemd/system/agent-canvas.serviceに置いてEnvironment=LOCAL_BACKEND_API_KEY=…を記述し、systemctl enable --now agent-canvasを実行します。 - SSH 経由で接続し、モデルを追加。
ssh -N -L 8000:127.0.0.1:8000 root@your-serverを実行してから http://127.0.0.1:8000 を開き、キーを貼り付けます。次に Settings で LLM プロバイダーとモデルを選び、そのプロバイダーの API キーを貼り付けます。リポジトリで会話を開始します。 - 必要に応じてドメイン。 A レコードをサーバーに向け、80 と 443 を開放し、
apt-get install -y nginx certbot python3-certbot-nginxを実行して、WebSocket ヘッダー付きで 127.0.0.1:8000 へプロキシするガイドの nginx ブロックを設定します。certbot --nginx -d canvas.example.com --redirectで証明書を取得します。443 を全体に公開する必要がある場合、ガイドではキーが主要な防御になるとしているため、長く、秘密に保ってください。
正直なところ
当社が実際に購入するなら
ガイドでは 1 ユーザーなら 2 vCPU と 4 GB で十分としています。4 GB マシンより安い 8 GB マシンを購入し、エージェントにコンパイルを任せましょう。
個人のコーディングエージェント向け
BD-8 · $12.90/月
4 vCPU、8 GB、100 GB で $12.90：エージェントサーバー、チェックアウトした数個のリポジトリ、その依存関係、目の前で実行されるテストスイートを動かせ、Docker サンドボックスを有効にしてもメモリに余裕があります。モデルは別の場所にあり API キー経由で使うため、このマシンに GPU は不要で、重要な費用はプロバイダー側の請求です。コア数より都市を重視するなら、$37.90 の C2-4-80 がガイドの示す構成そのもので、数十の都市で利用できます。
よくある質問