Englisches Original: https://argusic.com/subject/fragment-stars-api
fragment-stars-api
Telegram Stars & Premium API für Fragment.com: Python SDK + REST, kein API-Schlüssel, KYC 0%, no-KYC 0.25%, TON/USDT und Shop-Beispiele.
LäuftQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit 248146386837
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: api client, fragment, fragment api, fragment stars, pypi, python sdk, rest api und stars api.
fragment-stars-api läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 1 Minute installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Package installed in venv, all 47 tests pass, SDK connects to the live production API and successfully returns prices and commission rates from read-only endpoints.
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 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . 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.
- Installationszeit
- 1 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 1 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pytest tests/ -v: 47 passed. curl https://api.fragment-api.space/health returned 200. SDK get_prices() and get_rates() returned valid data. examples/check_rates.py printed commission rates.
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 114.394
- Genau getesteter Commit
- 248146386837
- 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
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
TOTAL 342 68 80% ============================== 47 passed in 0.58s ============================== All 47 tests pass with 80% code coverage. Let me compile the final report. **Install:** Created a Python venv and installed the package with dev dependencies. No issues beyon… **Test suite:** All 47 tests pass (24 in `test_client_defaults.py`, 6 in `test_public_docs.py`, 17 … **Live API verification:** Hit the production endpoint at `https://api.fragment-api.space` — `GET /… tokens used 114,394 All 47 tests pass with 80% code coverage. Let me compile the final report. **Install:** Created a Python venv and installed the package with dev dependencies. No issues beyon… **Test suite:** All 47 tests pass (24 in `test_client_defaults.py`, 6 in `test_public_docs.py`, 17 … **Live API verification:** Hit the production endpoint at `https://api.fragment-api.space` — `GET /…
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 auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- In 1 Minute installiert, schneller als der Median der 37 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 38 Projekten im Bereich api-client, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte fragment-stars-api Platz 9 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 23 von 38 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
- Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 1 Minuten nach dem Klonen.
- Nach der eigenen README: Der dokumentierte Weg funktionierte, ohne dass etwas zu beheben war.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
Themen (von GitHub)
api-clientfragmentfragment-apifragment-starspypipython-sdkrest-apistars-apistars-shoptelegramtelegram-bottelegram-premiumtelegram-premium-apitelegram-starstelegram-stars-apitonton-blockchainusdt-ton
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/fragment-stars-api)Fragen
- Läuft fragment-stars-api?
- Ja. fragment-stars-api läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 1 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic fragment-stars-api getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 248146386837. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von fragment-stars-api gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,02 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 fragment-stars-api?
- 1 Minute in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht fragment-stars-api eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von fragment-stars-api schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wie schneidet fragment-stars-api im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 38 Projekten im Bereich api-client, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte fragment-stars-api Platz 9 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 23 von 38 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für fragment-stars-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.