Original en inglés: https://argusic.com/subject/catgpt-gateway
CatGPT-Gateway
Convierte tu cuenta de ChatGPT o Claude en una API totalmente compatible con OpenAI. No se necesitan claves API. Soporta llamada de herramientas, visión, archivos adjuntos y generación de imágenes.
Funciona con mocksfuente: GitHubPythonMITcommit a4eb697a31e5
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, anthropic, api gateway, browser automation, chatbot, chatgpt, claude y dall e.
CatGPT-Gateway funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 2 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
CatGPT Gateway starts with PROVIDER=minimax, passes all 7 MiniMax provider tests, serves health/endpoints/models/chat completions on port 8000, and responds correctly to OpenAI SDK and curl requests.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- Tests referenced removed globals (_lock, _thread_message_count, _last_response_time) and wrong function signatures3 minutos
- MiniMaxClient.send_message() missing 'page' parameter that openai_routes now passes2 minutos
- Test expected set_openai_client(client) but function now takes (client, browser)1 minuto
- Tiempo de instalación
- 2 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 6 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- python -m unittest tests/test_minimax_provider.py passed 7/7; curl http://localhost:8000/healthz returned 200; curl POST /v1/chat/completions with mock server returned 200 with proper response; OpenAI SDK client.chat.completions.create() returned expected content
- Tokens de modelo usados
- 419.589
- Commit exacto probado
- a4eb697a31e5
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
**Install:** `pip install -r requirements.txt` completed successfully in the venv.
**Errors found and fixed:**
1. **Missing `page` parameter in `MiniMaxClient.send_message`** — The `openai_routes.py` refactored…
2. **Test file didn't match refactored API** — Tests referenced removed globals (`_lock`, `_thread_…
3. **Test expected wrong `set_openai_client` call** — The function now takes `(client, browser)` no…
**Verification:**
- `python -m unittest tests/test_minimax_provider.py` — 7/7 passed
- Server started on port 8000, health check returned `200 {"status":"ok"}`
- `GET /v1/models` returned `MiniMax-M2.7` model listing
- `POST /v1/chat/completions` (via mock MiniMax server) returned proper Argusic-compatible JSON res…
- Argusic Python SDK client successfully called the gateway and received a response
- Custom REST endpoint `POST /chat` also worksReproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se instaló en 2 minutos, más rápido que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 3 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, CatGPT-Gateway fue el 39.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,03 |
Temas (de GitHub)
aianthropicapi-gatewaybrowser-automationchatbotchatgptclaudedall-edockerfastapifunction-callinglangchainllmopenaiopenai-apiopenai-compatibleplaywrightpythonself-hostedtool-calling
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/catgpt-gateway)Preguntas
- ¿Funciona CatGPT-Gateway?
- CatGPT-Gateway funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 2 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic CatGPT-Gateway?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit a4eb697a31e5. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar CatGPT-Gateway?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda CatGPT-Gateway en instalarse?
- 2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita CatGPT-Gateway una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar CatGPT-Gateway?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 3 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara CatGPT-Gateway con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, CatGPT-Gateway fue el 39.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de CatGPT-Gateway?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.