OpenPilot: assistente de programação IA com seu modelo

Para que serve o OpenPilot, em termos simples?

OpenPilot é um assistente de programação IA instalado no computador. Você conecta um modelo, escolhe uma pasta de projeto e descreve a tarefa. O agente pode criar ou editar arquivos e executar comandos, deixando alterações reais para você conferir.

Ele atende desenvolvedores que criam protótipos ou corrigem projetos e querem escolher seu próprio provedor de IA. Revisar o código e testar o resultado continua sendo necessário.

Transformar uma solicitação em arquivos e testes

O agente lê e pesquisa o projeto, cria arquivos e altera código existente. O terminal pode instalar dependências, iniciar servidores de desenvolvimento e rodar testes, mostrando a saída na conversa.

Uma primeira tarefa possível é criar uma API pequena com endpoint de saúde e README. Informe linguagem e comportamento esperado. Confira arquivos e resultados efetivos dos testes antes de pedir novos ajustes.

Gratuito no aplicativo, com custos externos separados

Na verificação de 12 de outubro de 2026, OpenPilot não exige conta nem assinatura e declara licença MIT. Modelos em nuvem e serviços conectados seguem suas próprias tarifas e cotas. Não foi confirmada uma franquia universal de tokens gratuitos. Os contadores de sessão e acumulados por modelo ajudam a acompanhar o consumo, mas não garantem um valor fixo de cobrança.

Instalação e primeira execução

A versão v1.0.5 oferece instalador e EXE portátil para Windows, além de DMG para Macs Apple silicon e Intel. O site ainda anuncia macOS como futuro; consulte os arquivos publicados. A página do Windows informa Windows 10 ou superior, x64.

1. Baixe o arquivo adequado ao sistema e à arquitetura.
2. Em Settings → Models, salve URL base, chave API e ID do modelo; selecione o modelo na área de entrada.
3. Escolha a pasta e descreva uma tarefa bem delimitada.
4. Observe as ações e as solicitações de aprovação de comandos sensíveis.
5. Revise os arquivos alterados e os testes.

Para executar pelo código-fonte, o repositório descreve Node.js 20+, npm install e npm start.

Escolher API em nuvem ou modelo local

A conexão utiliza API compatível com OpenAI. A documentação menciona OpenAI, OpenRouter, Ollama, LM Studio e gateways próprios. O exemplo de Ollama usa http://localhost:11434/v1; é preciso preparar o servidor do modelo.

Refatorações longas geralmente precisam de modelos mais capazes, segundo a FAQ. Um adaptador nativo da Anthropic está planejado; a rota documentada hoje é via OpenRouter.

Pesquisar documentação e guardar instruções

Pesquisa e leitura de páginas exigem uma chave API TinyFish. Sem ela, arquivos e terminal continuam funcionando. Servidores MCP são adicionados em mcp.json, carregados após reinício e ativados por conversa, com suporte a ferramentas e recursos.

Skills reutilizam procedimentos e AGENTS.md mantém preferências do projeto. Isso evita repetir contexto, mas não substitui uma barreira de segurança.

Aplicativo local não significa ausência de conexão

Ao escolher um modelo em nuvem, as solicitações vão para esse provedor. TinyFish e MCP remoto também podem acessar sistemas externos. Um modelo local não torna automaticamente toda a configuração offline.

A documentação de telemetria informa estatísticas anônimas ativadas por padrão, desativáveis na configuração inicial ou em Settings → About, excluindo chats, arquivos, caminhos e chaves API. O código atual criptografa localmente novos segredos salvos. As declarações antigas da FAQ sobre servidores e cofre do sistema não sustentam promessas de tráfego zero nem de retenção de dados dos provedores.

Perguntas frequentes

Dá para modificar um projeto existente?

Sim. O agente lê e edita a pasta escolhida e executa verificações. Revise as alterações antes de usá-las.

As chamadas de IA também são gratuitas?

Não necessariamente. Não há assinatura OpenPilot, mas provedores externos podem cobrar e aplicar cotas.

Posso conectar Ollama ou LM Studio?

Sim, por endpoints compatíveis. O resultado depende do modelo e do computador; outras conexões precisam ser avaliadas separadamente.

Recursos oficiais e suporte do projeto

• Guia de início: modelos, pastas e ferramentas.
• Repositório oficial: código e execução pelas fontes.
• GitHub Issues: relate erros com versão e passos para reproduzir.