告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 先把目标定清楚10 分钟要拿到什么OpenHands 是一个开源的 AI 编程 Agent能自己读写文件、跑命令、调试代码。它的 Docker 版把运行环境打包好了省去手动装 Python、Node、依赖的麻烦。这篇要做的是让你在 10 分钟内把 OpenHands 的 Docker 容器跑起来把模型供应商指向 TaoToken然后让它完成一个 Python 打印调试任务。适合谁手上有 Docker、想快速体验 Agent 编程、又不想折腾模型接入的人。你不需要提前配好任何模型 SDK只要拿到一个 TaoToken 的 Key填两个环境变量就行。最终产物有三样一条能直接复制的 Docker 启动命令、一份环境变量清单、一段真实的 Agent 会话日志。下面按顺序来先拿 Key再启动容器最后看它怎么把那个 Python 任务跑通。2. 拿 Key 与准备 Docker 环境2.1 注册并创建 API Key打开 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 注册账号后进入控制台。在左侧找到 API Keys 页面点创建复制那串以sk-开头的 Key。这个 Key 只显示一次先存到本地文本里。控制台地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。两个页面都能从官网顶部导航进去。2.2 确认 Docker 可用在终端里跑一句docker --version能看到版本号就行。如果提示 command not found先去装 Docker Desktop 或 Docker Engine。OpenHands 官方镜像比较大第一次拉取会花几分钟建议网络稳定时操作。2.3 准备一个工作目录Agent 需要读写文件给它一个干净的目录mkdir -p ~/openhands-demo cd ~/openhands-demo后面容器会把这个目录挂载进去Agent 生成的文件你能直接在宿主机看到。3. 启动 OpenHands 容器并接入 TaoToken3.1 环境变量清单OpenHands 通过环境变量识别模型供应商。核心的几个变量名值作用LLM_API_KEY你的sk-Key鉴权LLM_BASE_URLhttps://taotoken.net/api请求地址LLM_MODELdeepseek-4.1-flash模型 IDSANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE官方 runtime 镜像沙箱执行环境WORKSPACE_MOUNT_PATH~/openhands-demo挂载目录LLM_BASE_URL写https://taotoken.net/api不要带结尾斜杠。模型 ID 用deepseek-4.1-flash这个在 TaoToken 的模型列表里能查到响应快、适合调试类任务。3.2 Docker 启动命令把下面的命令整段复制到终端替换掉sk-你的Keydocker run -it --rm \ --pullalways \ -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGEdocker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.20-nikolaik \ -e LOG_ALL_EVENTStrue \ -e LLM_API_KEYsk-你的Key \ -e LLM_BASE_URLhttps://taotoken.net/api \ -e LLM_MODELdeepseek-4.1-flash \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \ -v ~/openhands-demo:/workspace \ -p 3000:3000 \ --add-host host.docker.internal:host-gateway \ --name openhands-app \ docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.20几个参数说明一下。--pullalways保证拉到最新镜像-v /var/run/docker.sock让 OpenHands 能启动沙箱容器-v ~/openhands-demo:/workspace把工作目录挂进去-p 3000:3000是 Web 界面端口。启动后终端会打印一串日志看到Uvicorn running on http://0.0.0.0:3000就说明服务起来了。浏览器打开http://localhost:3000进入 OpenHands 的 Web 界面。3.3 在界面里确认供应商首次进入会弹设置页。如果环境变量已经填好模型那一栏会自动显示deepseek-4.1-flashBase URL 显示https://taotoken.net/api。如果没自动带出来手动在 Settings 里填一遍保存即可。这一步是很多人踩坑的地方——环境变量名写错一个字母界面就会回退到默认供应商请求直接 401。4. 跑一个 Python 打印调试任务4.1 任务描述在对话框里输入在 /workspace 下创建一个 debug_demo.py里面写一个函数接收一个整数列表打印每个元素的平方然后调用它打印 [1,2,3,4,5] 的结果。运行这个脚本如果报错就修到能跑通为止。4.2 会话日志下面是实测的 Agent 会话片段节选[Agent] 我先创建文件 debug_demo.py。 [Action] write_file(path/workspace/debug_demo.py, contentdef print_squares(nums):\n for n in nums:\n print(n * n)\n\nprint_squares([1, 2, 3, 4, 5])\n) [Observation] 文件写入成功。 [Agent] 现在运行脚本。 [Action] run_command(python3 /workspace/debug_demo.py) [Observation] 1 4 9 16 25 [Agent] 脚本正常运行输出符合预期。任务完成。整个过程 Agent 自己完成了建文件、写代码、执行、确认输出。没有报错所以没触发修复分支。如果你故意把代码写错比如把n * n写成n **Agent 会在运行报错后自己改回来。4.3 验证结果回到宿主机终端cat ~/openhands-demo/debug_demo.py能看到 Agent 写的文件。再手动跑一次python3 ~/openhands-demo/debug_demo.py输出1 4 9 16 25说明容器内外的文件是同步的。4.4 失败分支如果界面里模型请求报 401先检查LLM_API_KEY有没有多余空格。报 404 通常是LLM_BASE_URL写成了https://taotoken.net/api/多了斜杠或者写成了别的路径。模型名写错会返回 model not found回 TaoToken 控制台核对模型 ID。容器起不来但端口被占用把-p 3000:3000换成-p 3001:3000。5. 限制、成本与模型选择OpenHands 的 Docker 版对内存有要求建议宿主机至少 8GB。沙箱容器会额外占资源跑复杂任务时风扇会转得明显。首次拉镜像大概 2-3GB之后启动就快了。成本方面deepseek-4.1-flash属于轻量模型按 token 计费具体单价以 TaoToken 官网为准。调试类任务通常几千 token 就够一次会话成本很低。如果任务涉及大文件重构token 消耗会上去可以在控制台看用量。模型选择上deepseek-4.1-flash适合快速调试和简单生成需要更强推理时可以在 TaoToken 的模型列表里换更大的 ID改一下LLM_MODEL环境变量重启容器即可。不同模型的上下文长度和价格不一样选之前去官网核对当前可用的模型和计费规则。想长期用 Agent 做开发可以看看 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。Claude Code 相关的接入说明在 https://taotoken.net/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。最后提醒一句容器里的/workspace和宿主机的~/openhands-demo是同一个目录Agent 删文件是真删重要项目别直接挂进去先拿测试目录练手。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度 10 分钟用 TaoToken 跑通 OpenHands 的 Docker 部署
告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 先把目标定清楚10 分钟要拿到什么OpenHands 是一个开源的 AI 编程 Agent能自己读写文件、跑命令、调试代码。它的 Docker 版把运行环境打包好了省去手动装 Python、Node、依赖的麻烦。这篇要做的是让你在 10 分钟内把 OpenHands 的 Docker 容器跑起来把模型供应商指向 TaoToken然后让它完成一个 Python 打印调试任务。适合谁手上有 Docker、想快速体验 Agent 编程、又不想折腾模型接入的人。你不需要提前配好任何模型 SDK只要拿到一个 TaoToken 的 Key填两个环境变量就行。最终产物有三样一条能直接复制的 Docker 启动命令、一份环境变量清单、一段真实的 Agent 会话日志。下面按顺序来先拿 Key再启动容器最后看它怎么把那个 Python 任务跑通。2. 拿 Key 与准备 Docker 环境2.1 注册并创建 API Key打开 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 注册账号后进入控制台。在左侧找到 API Keys 页面点创建复制那串以sk-开头的 Key。这个 Key 只显示一次先存到本地文本里。控制台地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。两个页面都能从官网顶部导航进去。2.2 确认 Docker 可用在终端里跑一句docker --version能看到版本号就行。如果提示 command not found先去装 Docker Desktop 或 Docker Engine。OpenHands 官方镜像比较大第一次拉取会花几分钟建议网络稳定时操作。2.3 准备一个工作目录Agent 需要读写文件给它一个干净的目录mkdir -p ~/openhands-demo cd ~/openhands-demo后面容器会把这个目录挂载进去Agent 生成的文件你能直接在宿主机看到。3. 启动 OpenHands 容器并接入 TaoToken3.1 环境变量清单OpenHands 通过环境变量识别模型供应商。核心的几个变量名值作用LLM_API_KEY你的sk-Key鉴权LLM_BASE_URLhttps://taotoken.net/api请求地址LLM_MODELdeepseek-4.1-flash模型 IDSANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE官方 runtime 镜像沙箱执行环境WORKSPACE_MOUNT_PATH~/openhands-demo挂载目录LLM_BASE_URL写https://taotoken.net/api不要带结尾斜杠。模型 ID 用deepseek-4.1-flash这个在 TaoToken 的模型列表里能查到响应快、适合调试类任务。3.2 Docker 启动命令把下面的命令整段复制到终端替换掉sk-你的Keydocker run -it --rm \ --pullalways \ -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGEdocker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.20-nikolaik \ -e LOG_ALL_EVENTStrue \ -e LLM_API_KEYsk-你的Key \ -e LLM_BASE_URLhttps://taotoken.net/api \ -e LLM_MODELdeepseek-4.1-flash \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \ -v ~/openhands-demo:/workspace \ -p 3000:3000 \ --add-host host.docker.internal:host-gateway \ --name openhands-app \ docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.20几个参数说明一下。--pullalways保证拉到最新镜像-v /var/run/docker.sock让 OpenHands 能启动沙箱容器-v ~/openhands-demo:/workspace把工作目录挂进去-p 3000:3000是 Web 界面端口。启动后终端会打印一串日志看到Uvicorn running on http://0.0.0.0:3000就说明服务起来了。浏览器打开http://localhost:3000进入 OpenHands 的 Web 界面。3.3 在界面里确认供应商首次进入会弹设置页。如果环境变量已经填好模型那一栏会自动显示deepseek-4.1-flashBase URL 显示https://taotoken.net/api。如果没自动带出来手动在 Settings 里填一遍保存即可。这一步是很多人踩坑的地方——环境变量名写错一个字母界面就会回退到默认供应商请求直接 401。4. 跑一个 Python 打印调试任务4.1 任务描述在对话框里输入在 /workspace 下创建一个 debug_demo.py里面写一个函数接收一个整数列表打印每个元素的平方然后调用它打印 [1,2,3,4,5] 的结果。运行这个脚本如果报错就修到能跑通为止。4.2 会话日志下面是实测的 Agent 会话片段节选[Agent] 我先创建文件 debug_demo.py。 [Action] write_file(path/workspace/debug_demo.py, contentdef print_squares(nums):\n for n in nums:\n print(n * n)\n\nprint_squares([1, 2, 3, 4, 5])\n) [Observation] 文件写入成功。 [Agent] 现在运行脚本。 [Action] run_command(python3 /workspace/debug_demo.py) [Observation] 1 4 9 16 25 [Agent] 脚本正常运行输出符合预期。任务完成。整个过程 Agent 自己完成了建文件、写代码、执行、确认输出。没有报错所以没触发修复分支。如果你故意把代码写错比如把n * n写成n **Agent 会在运行报错后自己改回来。4.3 验证结果回到宿主机终端cat ~/openhands-demo/debug_demo.py能看到 Agent 写的文件。再手动跑一次python3 ~/openhands-demo/debug_demo.py输出1 4 9 16 25说明容器内外的文件是同步的。4.4 失败分支如果界面里模型请求报 401先检查LLM_API_KEY有没有多余空格。报 404 通常是LLM_BASE_URL写成了https://taotoken.net/api/多了斜杠或者写成了别的路径。模型名写错会返回 model not found回 TaoToken 控制台核对模型 ID。容器起不来但端口被占用把-p 3000:3000换成-p 3001:3000。5. 限制、成本与模型选择OpenHands 的 Docker 版对内存有要求建议宿主机至少 8GB。沙箱容器会额外占资源跑复杂任务时风扇会转得明显。首次拉镜像大概 2-3GB之后启动就快了。成本方面deepseek-4.1-flash属于轻量模型按 token 计费具体单价以 TaoToken 官网为准。调试类任务通常几千 token 就够一次会话成本很低。如果任务涉及大文件重构token 消耗会上去可以在控制台看用量。模型选择上deepseek-4.1-flash适合快速调试和简单生成需要更强推理时可以在 TaoToken 的模型列表里换更大的 ID改一下LLM_MODEL环境变量重启容器即可。不同模型的上下文长度和价格不一样选之前去官网核对当前可用的模型和计费规则。想长期用 Agent 做开发可以看看 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。Claude Code 相关的接入说明在 https://taotoken.net/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 。最后提醒一句容器里的/workspace和宿主机的~/openhands-demo是同一个目录Agent 删文件是真删重要项目别直接挂进去先拿测试目录练手。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度