copilot-api läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 35 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic copilot-api getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit ab4e0360cb9c. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von copilot-api gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,10 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.

Wie lange dauert die Installation von copilot-api?

35 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.

Braucht copilot-api eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von copilot-api schief?

Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.

Wo ist der Nachweis für copilot-api?

Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/copilot-api

copilot-api

GitHub Copilot, OpenAI Codex, OpenCode Go und ein Gateway von Drittanbietern für KI-Anbieter mit Kompatibilität zu den APIs von OpenAI und Anthropic.

Läuft mit MocksQuelle: GitHub HomepageTypeScriptMITCommit ab4e0360cb9c

TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: anthropic compatible, github copilot und openai responses.

copilot-api läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 35 Minuten installiert und ist auf 3 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

Project builds with bun run build, all 950 tests pass, and the server starts and responds 200 on /v1/models, /v1/chat/completions, /, and /usage with a mock upstream providing valid response data.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Läuft mit Mocks
Argusic Score: 92 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,10 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 1
zuletzt getestet: 2026-10-10
Sterne: 1.111
Forks: 248
offene Issues: 0
Beobachter: 4
Größe: 8 MB
erstellt: 2025-08-20
letzter Push: 2026-11-04

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von copilot-api, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet — Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

Bun not pre-installed; Node.js v18 too old for tsdown build (needs node:util.styleText)5 Minuten
Server blocks on interactive provider selection prompt when no providers are configured5 Minuten
No real third-party API keys available to test against live upstreams

Installationszeit: 35 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 17 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 3 aufgetreten, 3 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: curl http://127.0.0.1:4141/v1/models returned HTTP 200 with 1 model; curl POST /v1/chat/completions returned HTTP 200 with correct mock response 'Hello from mock!'; bun test passed 950/950; bun run build succeeded
Verbrauchte Modell-Tokens: 102.645
Genau getesteter Commit: ab4e0360cb9c
Container-Image: sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher: dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf: jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Verhalten gegenüber echten Diensten: dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert

Sitzung ansehen

Der gesamte Lauf, von einer sauberen Maschine aus, in der tatsächlichen Geschwindigkeit. Nichts ist geschnitten, nichts beschleunigt.

Eine Aufzeichnung von Versuch 1, gelaufen am 2026-10-10, der Versuch, der den obigen Befund entschieden hat. Die Terminalaufzeichnung, aus der es erstellt wurde, ist der Nachweis, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck; das Video ist ein Rendering davon. Vom Video-Host wird nichts geladen, bis Sie auf Abspielen drücken.

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

HTTP 200
exec
/bin/sh -lc 'date +%s' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
1791661028
exec
/bin/sh -lc 'kill %1 %2 2>/dev/null; true' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
Now I have everything for the report. Here is my one-line result:
tokens used
102,645
Now I have everything for the report. Here is my one-line result:

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

Hat sich von allen 3 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
Die Installation dauerte 35 Minuten, langsamer als der Median der 22 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Von den 23 Projekten im Bereich ai-gateway, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte copilot-api Platz 22 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 17 von 23 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Laufverlauf

getestet von	Versuch	Ergebnis	Score	Kosten USD	wann
Argusic Runner	1/3	Läuft mit Mocks	92,00	0,10	2026-10-10 19:38 UTC

Themen (von GitHub)

anthropic-compatible github-copilot openai-responses

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/copilot-api.svg)](https://argusic.com/subject/copilot-api)

Fragen

Läuft copilot-api?: copilot-api läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 35 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 3 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic copilot-api getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit ab4e0360cb9c. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von copilot-api gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,10 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von copilot-api?: 35 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht copilot-api eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von copilot-api schief?: Im aufgezeichneten Lauf gingen 3 Dinge kaputt, und 3 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wie schneidet copilot-api im Vergleich zu Alternativen ab?: Von den 23 Projekten im Bereich ai-gateway, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte copilot-api Platz 22 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 17 von 23 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für copilot-api?: Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.