솔루션 · 코딩 에이전트
OpenHands용 VPS
OpenHands는 자율 코딩 에이전트입니다. 저장소와 작업을 주면 API 키 뒤의 원하는 모델을 사용해 스스로 코드를 수정하고, 실행하고, 테스트하고, 풀 리퀘스트를 엽니다. README는 OpenHands를 가장 강력하게 실행하는 방법이 클라우드 서버라고 말하며, 경고 문구에서는 에이전트가 실행되는 머신에 대한 전체 접근 권한을 갖는다고 밝힙니다. 두 가지 모두 같은 결론을 가리킵니다. 누구의 노트북도 아닌 머신입니다. 프로젝트의 서버 가이드는 사용자 1명에게 2 vCPU와 4 GB면 충분하다고 하며, BD-8은 월 $12.90에 그 두 배 사양을 다른 곳의 4 GB 머신보다 저렴하게 제공합니다.
필요한 것
문서 기반 소프트웨어, 출처가 표시된 크기
소프트웨어와 보안 구성은 프로젝트 자체 문서를 따릅니다. 프로젝트가 하드웨어 수치를 공개하지 않는 경우, 각 크기에 누구의 기준인지 표시합니다.
OpenHands README, SELF_HOSTING.md 및 문서 기준
- “사용자 1명에게는 2 vCPU / 4 GB RAM이면 충분합니다”(프로젝트 VM 가이드). 문서는 “최신 프로세서와 최소 4GB RAM”을 요구합니다.
- 설치: Node.js 24 이상과 uv를 설치한 뒤
npx @openhands/agent-canvas --public를 실행합니다. 명령 하나로 에이전트 서버, 자동화 백엔드, 웹 앱이 127.0.0.1:8000의 인그레스 뒤에서 시작됩니다. - 첫 시작 전에
LOCAL_BACKEND_API_KEY를 설정하세요. 공개 모드에서는 모든 API 호출에 이 키가 포함되어야 하며, 웹 앱은 무엇보다 먼저 키를 요구합니다. 먼저 SSH를 제외한 모든 것을 방화벽으로 막으세요. 가이드는 에이전트를 실행하기 전에 이 작업을 하라고 말합니다. - 모델 제공업체의 API 키: 문서에 따르면 OpenHands는 대부분의 모델에 API 키가 필요합니다. Docker는 선택 사항이며, 각 대화를 별도 컨테이너에서 샌드박스로 실행하려는 경우에만 필요합니다. 모델을 직접 호스팅하지 않는 한 GPU는 필요 없습니다.
크기(프로젝트 수치, 그다음 당사 기준)
| 워크로드 | vCPU | RAM |
|---|---|---|
| 사용자 1명, 호스팅 모델, 호스트에서 실행되는 에이전트(공식)가이드의 공식 수치. 에이전트 서버가 머신에서 직접 실행되므로 머신 자체가 샌드박스입니다. | 2 | 4 GB |
| 사용자 1~2명, 대화별 Docker 샌드박스당사 기준. 대화마다 컨테이너가 할당되며, 의존성 설치, 빌드, 테스트 스위트가 그 안에서 실행됩니다. | 4 | 8 GB |
| 여러 에이전트를 동시에 실행하는 팀 공유 에이전트 서버당사 기준. 여러 저장소에서 여러 에이전트가 동시에 각자 무언가를 컴파일합니다. | 8 | 24 GB |
적합한 플랜
머신 5개, 실시간 가격
조건에 맞는 가장 저렴한 머신부터 표시합니다. 가격은 카탈로그에서 가져온 오늘 기준 월 가격입니다.
- BD-8$12.90/월
4 vCPU · 8 GB · 100 GB 디스크 · 32 TB
빌드와 테스트 여유가 있는 가장 저렴한 선택. 4 vCPU, 8 GB, 100 GB, 전송량 32 TB로, 다른 4 GB 머신보다 저렴합니다. 가이드 수치의 두 배이며, 테스트 스위트에서 코어 수의 차이가 드러납니다.
- U2-4-40$14.90/월
2 vCPU · 4 GB · 40 GB 디스크 · Unmetered
가이드 수치 그대로, Unmetered, 이스탄불. 2 vCPU / 4 GB / 40 GB. 사용자 한 명, 호스팅된 모델, 호스트에서 실행되는 에이전트. 클론과 패키지 설치를 위한 Unmetered 트래픽.
- BD-24$31.90/월
8 vCPU · 24 GB · 300 GB 디스크 · 32 TB
팀용 에이전트 서버를 위한 8 vCPU / 24 GB. 여러 에이전트 동시 실행, Docker 샌드박스, 예약 실행되는 자동화 백엔드.
- C2-4-80$37.90/월
2 vCPU · 4 GB · 80 GB 디스크 · 3 TB
가이드 수치, 수십 개 도시에서 이용 가능. 2 vCPU / 4 GB / 80 GB. 도시 때문에 선택하는 플랜이며, 대화는 한 번에 하나씩 유지하세요.
- C4-8-160$75.90/월
4 vCPU · 8 GB · 160 GB 디스크 · 3 TB
수십 개 도시에서 4 vCPU / 8 GB / 160 GB. 많은 체크아웃과 Docker 이미지를 담을 디스크를 갖춘 여유 있는 크기.
아직 OpenHands용 시작 프리셋은 없습니다. 설치는 아래 다섯 단계를 프로젝트 공식 가이드의 순서대로 직접 입력하는 방식입니다. 방화벽이 첫째, 키가 둘째, 에이전트가 셋째입니다.
설치
OpenHands 공식 가이드의 순서를 따른 다섯 단계
가이드는 방화벽 설정이 첫 시작보다 먼저라고 명확히 말합니다. 에이전트 서버가 머신을 마음대로 다룰 수 있고, 외부인과 그 사이를 막는 것은 방화벽과 키뿐이기 때문입니다.
- 먼저 방화벽.
ufw allow OpenSSH && ufw --force enableSSH 외에는 인바운드를 허용하지 않습니다. 인그레스(8000), 에이전트 서버(18000), 자동화 백엔드(18001), 정적 서버(3001)는 외부에서 접근할 수 없어야 하며, 가이드에도 그렇게 명시되어 있습니다. - Node.js 24와 uv.
apt-get install -y curl git curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | bash - && apt-get install -y nodejs curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shuv는 에이전트 서버를 실행하며, 가이드는 astral.sh의 한 줄 설치 프로그램으로 설치합니다. - 키를 생성하고 public 모드로 시작합니다.
export LOCAL_BACKEND_API_KEY=$(openssl rand -base64 32); echo $LOCAL_BACKEND_API_KEY npx @openhands/agent-canvas --public계속하기 전에 키를 안전한 곳에 복사해 두세요. public 모드에서는 웹 앱이 키를 요청합니다. 장기 운영에는/etc/systemd/system/agent-canvas.service에 가이드의 systemd 유닛을 두고Environment=LOCAL_BACKEND_API_KEY=…를 넣은 뒤systemctl enable --now agent-canvas을 실행합니다. - SSH로 접속하고 모델을 추가합니다.
ssh -N -L 8000:127.0.0.1:8000 root@your-server후 http://127.0.0.1:8000 에 접속하여 키를 붙여넣고, Settings에서 LLM 제공업체와 모델을 선택한 뒤 해당 제공업체의 API 키를 붙여넣습니다. 리포지토리에서 대화를 시작하세요. - 선택 사항: 도메인. A 레코드를 서버로 지정하고 80과 443을 연 뒤
apt-get install -y nginx certbot python3-certbot-nginx, 그리고 WebSocket 헤더와 함께 127.0.0.1:8000으로 프록시하는 가이드의 nginx 블록을 적용합니다.certbot --nginx -d canvas.example.com --redirect로 인증서를 받습니다. 443을 전 세계에 열어야 한다면 키가 주된 방어 수단이라고 가이드가 말하므로, 키를 길게 하고 비밀로 유지하세요.
솔직하게
실제로 저희가 구매할 플랜
가이드는 사용자 1명에게 2 vCPU와 4 GB면 충분하다고 합니다. 4 GB 머신보다 저렴한 8 GB 머신을 구입해 에이전트가 컴파일 작업을 하게 하세요.
개인 한 명의 코딩 에이전트용
BD-8 · $12.90/월
$12.90에 4 vCPU, 8 GB, 100 GB: 에이전트 서버, 체크아웃한 저장소 몇 개와 그 의존성 트리, 지켜보는 동안 실행되는 테스트 스위트를 감당하고, Docker 샌드박스를 켜도 메모리가 남습니다. 모델은 API 키 너머 다른 곳에 있으므로 이 머신에는 GPU가 필요 없고, 중요한 비용은 모델 제공업체의 요금입니다. 코어보다 도시가 중요하다면 $37.90의 C2-4-80가 수십 개 도시에서 가이드 수치 그대로 제공됩니다.
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