# Ein Coding-Agent, auf einer eigenen Maschine.

URL: https://munito.ai/de/cloud-agents

Übergeben Sie eine Aufgabe an Claude Code, Codex, DeepSeek Harness und fünf weitere. Jeder läuft in einer eigenen Sandbox auf offenen Modellen in der EU und schickt den Patch zurück.

Sagen Sie, was zu tun ist, und ein Coding-Agent erledigt es auf einer eigenen Maschine. Der Patch kommt zurück; auf Ihrem Rechner läuft nichts.

- Acht Harnesses
- Eine Maschine in 772 ms
- Öffentliche Vorschau
- Sätze je Sekunde

### Command line

```bash
npm install -g @munitoai/cli
```

```bash
munito agent dsh "add a retry to the HTTP client"
```

## Ein Befehl trägt die ganze Aufgabe.

Nennen Sie eine Harness und sagen Sie, was zu tun ist. Munito AI startet eine Maschine, lädt Ihr Git-Worktree hoch, betreibt den Agenten, wendet den geschriebenen Patch an und löscht die Maschine. In unserer eigenen Messung war die Maschine nach 772 Millisekunden bereit.

## Acht Harnesses, ein Schlüssel.

Claude Code, Codex, OpenCode, DeepSeek Harness, Hermes, pi, OpenClaw und Prime Agent, jede auf unsere offenen Modelle gerichtet. Ein Schlüssel zahlt die Maschine und die Token. Ihr eigener Schlüssel von Anthropic oder OpenAI geht auch, und Ihr eigenes Abonnement ebenso.

## Erst das Repository lesen, dann ändern.

Ein Agent, der Befehle ausführt, kann den Code auch zuerst lesen. In einem gemessenen Lauf beantwortete DeepSeek Harness eine Frage zu einem Repository in 2 Sekunden mit 251 Token je Sekunde auf GLM-5.3-Flash und schrieb danach vier Dateien in 1 Minute 54 Sekunden.

## Sehen Sie zu, oder auch nicht.

Dieselbe Maschine trägt einen Desktop, also öffnen Sie einen Bildschirm und sehen den Agenten tippen. Lassen Sie ihn weg, und der Lauf ist ein Befehl, der einen Patch ausgibt. Genau das braucht eine Warteschlange oder eine Pipeline.

## Geben Sie ihm den kleinsten Schlüssel.

Jedes Programm in der Maschine liest seine Umgebung, und der Agent ebenso. Nehmen Sie einen Schlüssel, den Sie widerrufen können, mit den Rechten und dem Ausgabenlimit dieser einen Aufgabe. Die Anmeldung an einem Abonnement geschieht in der Maschine, über SSH, und geht nie durch die API.

## Behalten Sie die Maschine bei langer Arbeit.

Ein Lauf endet in der Vorgabe mit seiner Maschine. Behalten Sie sie, und Sie haben einen dauerhaften Rechner: eine Shell über SSH, eine Pause, die Platte und Anmeldungen hält, und ein Fortsetzen dort, wo der Agent aufhörte.

- [Den Leitfaden zu Cloud Agents lesen](https://munito.ai/reference/sandboxes/cloud-agents)
- [Das Kommandozeilenwerkzeug holen](https://munito.ai/reference/cli)
- [Die Preise ansehen](https://munito.ai/pricing#sandboxes)

## Häufige Fragen

### Kann ich Claude Code, Codex, OpenCode oder Hermes mit offenen Modellen nutzen?

Ja. Claude Code verbindet sich mit dem Anthropic-kompatiblen Endpunkt und Codex mit der Responses API. OpenCode und Hermes nutzen Munito AI als eigenen OpenAI-kompatiblen Anbieter. Für LangChain und LlamaIndex gibt es ebenfalls Anleitungen.

### Behält Munito AI meine Prompts und Ausgaben?

Nein, nicht als Voreinstellung. Keine Speicherung der Daten ist die Regel: nach der Auslieferung entfernt Munito AI den vorübergehenden Inhalt. Es behält Inhalt nur, wenn eine Anfrage darum bittet, und dann 30 Tage.

### Wo verarbeitet Munito AI meine Anfragen?

Der EU-Host verarbeitet jede Anfrage in der EU, der US-Host in den USA, und der globale Host in jeder Region. Jede Antwort nennt ihre Region im Header munito-region.

### Wie hoch sind die Grenzen je Zeit?

Ihre Grenzen passen sich Ihrem Verbrauch an. Ein 429 heißt, Ihr Verkehr liegt über Ihrer Grenze, ein 503, dass das Modell gerade keine freie Kapazität hat. Jede Antwort nennt Ihre aktuellen Grenzen in ihren Headern.

https://docs.munito.ai/faq