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VPS para OpenHands

O OpenHands é um agente de programação autônomo: dê a ele um repositório e uma tarefa, e ele edita, executa, testa e abre pull requests por conta própria, com o modelo de sua escolha por trás de uma chave de API. O próprio README diz que a forma mais poderosa de executá-lo é em um servidor na nuvem, e o próprio aviso diz que o agente tem acesso total à máquina em que roda. Ambos apontam para a mesma resposta: uma máquina que não seja o laptop de ninguém. O guia de servidor do projeto considera 2 vCPU e 4 GB mais que suficientes para um usuário; BD-8 por $12.90 por mês oferece o dobro disso por menos que as máquinas de 4 GB em outros lugares.

Implantar BD-8 Comparar todos os planos

Do que ele precisa

Software segundo a documentação, tamanhos identificados pela fonte

O software e as práticas de segurança vêm da documentação do próprio projeto. Quando o projeto não publica requisitos de hardware, os tamanhos indicam de quem são.

Do README, do SELF_HOSTING.md e da documentação do OpenHands

“2 vCPU / 4 GB RAM is plenty for a single user” (guia de VM do projeto: 2 vCPU e 4 GB de RAM são suficientes para um único usuário). A documentação pede “a modern processor and a minimum of 4GB RAM” (um processador moderno e no mínimo 4 GB de RAM).
Instalação: Node.js 24 ou posterior e uv, depois npx @openhands/agent-canvas --public. Um único comando inicia o servidor de agentes, o backend de automação e o aplicativo web por trás de um ingress em 127.0.0.1:8000.
Defina LOCAL_BACKEND_API_KEY antes da primeira inicialização: no modo público, toda chamada de API precisa incluí-la, e o aplicativo web a solicita antes de qualquer outra coisa. Bloqueie no firewall tudo exceto o SSH primeiro; o guia diz para fazer isso antes de o agente rodar pela primeira vez.
Uma chave de API de um provedor de modelos: a documentação diz que o OpenHands precisa de uma para a maioria dos modelos. O Docker é opcional e só é necessário se você quiser cada conversa isolada em seu próprio contêiner. Sem GPU, a menos que você mesmo hospede o modelo.

Tamanhos (o número do projeto, depois o nosso)

Dimensionamento por carga de trabalho
Carga de trabalho	vCPU	RAM
Um usuário, modelos hospedados, agente no host (oficial)O próprio número do guia. O servidor de agentes roda diretamente na máquina, então a máquina é o sandbox.	2	4 GB
Um ou dois usuários, um sandbox Docker por conversaNosso. Cada conversa recebe um contêiner; instalações de dependências, compilações e suítes de testes rodam dentro deles.	4	8 GB
Servidor de agentes compartilhado de uma equipe, vários agentes ao mesmo tempoNosso. Agentes em paralelo em repositórios em paralelo, cada um compilando algo.	8	24 GB

Os planos adequados

5 máquinas, com preços em tempo real

Máquina adequada mais barata primeiro. Preços de hoje, por mês, lidos do catálogo.

BD-8$12.90/mês
4 vCPU · 8 GB · 100 GB de disco · 32 TB
O mais barato com espaço para compilar e testar. 4 vCPU, 8 GB, 100 GB e 32 TB de transferência, por menos que as máquinas de 4 GB em outros lugares. O dobro do número do guia; suítes de testes sentem a diferença dos núcleos.
Implantar
U2-4-40$14.90/mês
2 vCPU · 4 GB · 40 GB de disco · Unmetered
Exatamente o número do guia, não medido, Istambul. 2 vCPU / 4 GB / 40 GB. Um usuário, modelos hospedados, o agente no host. Tráfego não medido para clones e instalação de pacotes.
Implantar
BD-24$31.90/mês
8 vCPU · 24 GB · 300 GB de disco · 32 TB
8 vCPU / 24 GB para o servidor de agentes de uma equipe. Vários agentes ao mesmo tempo, sandboxes Docker, o backend de automação em agendamento.
Implantar
C2-4-80$37.90/mês
2 vCPU · 4 GB · 80 GB de disco · 3 TB
O número do guia, em dezenas de cidades. 2 vCPU / 4 GB / 80 GB. Escolha pela cidade; mantenha uma conversa por vez.
Implantar
C4-8-160$75.90/mês
4 vCPU · 8 GB · 160 GB de disco · 3 TB
4 vCPU / 8 GB / 160 GB, em dezenas de cidades. O tamanho confortável, com disco para muitos checkouts e imagens Docker.
Implantar

Planos adequados, com preços em tempo real
Plano	vCPU	RAM	Disco	Transferência	Preço	Implantar
BD-8O mais barato com espaço para compilar e testar4 vCPU, 8 GB, 100 GB e 32 TB de transferência, por menos que as máquinas de 4 GB em outros lugares. O dobro do número do guia; suítes de testes sentem a diferença dos núcleos.	4	8 GB	100 GB	32 TB	$12.90/mês	Implantar
U2-4-40Exatamente o número do guia, não medido, Istambul2 vCPU / 4 GB / 40 GB. Um usuário, modelos hospedados, o agente no host. Tráfego não medido para clones e instalação de pacotes.	2	4 GB	40 GB	Unmetered	$14.90/mês	Implantar
BD-248 vCPU / 24 GB para o servidor de agentes de uma equipeVários agentes ao mesmo tempo, sandboxes Docker, o backend de automação em agendamento.	8	24 GB	300 GB	32 TB	$31.90/mês	Implantar
C2-4-80O número do guia, em dezenas de cidades2 vCPU / 4 GB / 80 GB. Escolha pela cidade; mantenha uma conversa por vez.	2	4 GB	80 GB	3 TB	$37.90/mês	Implantar
C4-8-1604 vCPU / 8 GB / 160 GB, em dezenas de cidadesO tamanho confortável, com disco para muitos checkouts e imagens Docker.	4	8 GB	160 GB	3 TB	$75.90/mês	Implantar

Ainda não há preset de inicialização para o OpenHands: a instalação são as cinco etapas abaixo, digitadas por você, na ordem indicada pelo próprio guia do projeto. Primeiro o firewall, depois a chave, por último o agente.

A instalação

Cinco etapas, na ordem indicada pelo próprio guia do OpenHands

O guia é explícito: o firewall vem antes da primeira inicialização, porque o servidor de agentes tem livre acesso à máquina e só o firewall e a chave ficam entre ele e um estranho.

Firewall primeiro. ufw allow OpenSSH && ufw --force enable Nada de entrada além do SSH. O ingress (8000), o servidor de agentes (18000), o backend de automação (18001) e o servidor estático (3001) não devem ser acessíveis de fora; o guia diz isso com essas palavras.
Node.js 24 e 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 | sh O uv executa o servidor de agentes; o guia o instala com o instalador de uma linha de astral.sh.
Gere a chave, inicie em modo público. export LOCAL_BACKEND_API_KEY=$(openssl rand -base64 32); echo $LOCAL_BACKEND_API_KEY npx @openhands/agent-canvas --public Copie a chave para um lugar seguro antes de continuar; modo público significa que o aplicativo web vai solicitá-la. Para uso de longo prazo, a unidade systemd do guia em /etc/systemd/system/agent-canvas.service com Environment=LOCAL_BACKEND_API_KEY=… nela, depois systemctl enable --now agent-canvas.
Acesse via SSH, adicione o modelo. ssh -N -L 8000:127.0.0.1:8000 root@your-server depois http://127.0.0.1:8000, cole a chave e, em Settings, escolha o provedor e o modelo de LLM e cole a chave de API desse provedor. Inicie uma conversa em um repositório.
Opcionalmente, um domínio. Aponte um registro A para o servidor, abra as portas 80 e 443, apt-get install -y nginx certbot python3-certbot-nginx, e use o bloco nginx do guia que faz proxy para 127.0.0.1:8000 com cabeçalhos WebSocket; certbot --nginx -d canvas.example.com --redirect obtém o certificado. Se a 443 precisar ficar aberta para o mundo, o guia diz que a chave é sua principal defesa, então mantenha-a longa e secreta.

Com franqueza

O que nós realmente compraríamos

O guia diz que 2 vCPU e 4 GB são mais que suficientes para um usuário. Compre a máquina de 8 GB que custa menos que as de 4 GB e deixe o agente compilar.

Para o agente de programação de uma pessoa

BD-8 · $12.90/mês

4 vCPU, 8 GB e 100 GB por $12.90: o servidor do agente, alguns repositórios clonados, suas árvores de dependências e uma suíte de testes rodando enquanto você acompanha, com memória sobrando se você ativar os sandboxes Docker. O modelo fica em outro lugar, atrás de uma chave de API, então esta máquina nunca precisa de GPU e a conta que importa é a do provedor. C2-4-80 por $37.90 corresponde exatamente ao número do guia em dezenas de cidades, se a cidade importar mais do que os núcleos.

Implantar BD-8 C2-4-80 em dezenas de cidades

Perguntas

O que as pessoas perguntam antes de comprar.

Quanta RAM o OpenHands precisa?

O próprio guia de VM do projeto diz que 2 vCPU e 4 GB de RAM são mais que suficientes para um único usuário, e a documentação recomenda um processador moderno e no mínimo 4 GB. Isso cobre o servidor de agentes, o backend de automação e o aplicativo web com modelos hospedados. O que o agente faz depois, clonar repositórios, instalar dependências, executar compilações e testes, é trabalho comum de desenvolvimento e exige recursos comuns de desenvolvimento, por isso a máquina mais barata desta página tem 4 núcleos e 8 GB em vez do mínimo exato.

Por que executá-lo em um servidor em vez do meu notebook?

Dois motivos do próprio README. Ele diz que a forma mais poderosa de executar o OpenHands é em um servidor na nuvem, para que os agentes continuem rodando com o laptop fechado e possam ser acionados pelo Slack, GitHub ou um webhook. E avisa que o servidor de agentes roda diretamente na máquina, com acesso total ao sistema de arquivos, ao shell e à rede. Uma máquina que contém apenas o agente e os repositórios em que ele trabalha é a forma honesta de lhe dar esse acesso.

Ele precisa de uma chave de API ou pode usar um modelo local?

A documentação diz que o OpenHands requer uma chave de API para acessar a maioria dos modelos de linguagem e lista os provedores hospedados que recomenda. Um modelo local via Ollama ou servidor semelhante é suportado, mas a documentação acrescenta que um trabalho de agente eficaz com modelos locais exige hardware capaz e modelos ajustados para seguir instruções. Na prática: um modelo hospedado e uma chave de API nesta máquina e, se quiser um modelo local, um servidor de modelos separado, dimensionado na página do Ollama ou na linha GPU.

O que fazem --public e LOCAL_BACKEND_API_KEY?

Sem --public, o aplicativo injeta sua chave de sessão na página web por conveniência, o que o README considera inseguro para uma implantação acessível publicamente. Com --public, a chave não fica na página: todos que abrirem o aplicativo web precisam colar LOCAL_BACKEND_API_KEY primeiro, e toda chamada à API precisa incluí-la. A ordem do guia é firewall, depois a chave, depois a inicialização, e ele gera a chave com openssl rand -base64 32.

Preciso do Docker?

Não para a instalação padrão, que executa o servidor de agentes no host com Node 24 e uv. O Docker serve para os modos isolados: executar toda a pilha a partir da imagem do projeto, ou dar a cada conversa seu próprio contêiner para que vários agentes possam trabalhar ao mesmo tempo sem compartilhar um sistema de arquivos. O README observa que o sandbox isola a execução das conversas, não o aplicativo inteiro. Se quiser usá-lo, instale o Docker e reserve a linha de 8 GB ou mais.

Quais portas estão envolvidas?

Tudo se vincula ao loopback: o proxy de ingress em 127.0.0.1:8000 encaminha para o servidor estático na 3001, o servidor de agentes na 18000 e o backend de automação na 18001. Você acessa a 8000 por um túnel SSH, ou pelo nginx na 443 se adicionar um domínio. Nenhuma dessas quatro portas deve ficar aberta no firewall; o guia as lista pelo número como as que não devem ser acessíveis de fora.

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