Original en inglés: https://argusic.com/subject/coai
coai
Solución integral de IA multiusuario de nueva generación. Sistema de administración y facturación integrado. Gateway LLM unificado de grado empresarial con soporte para más de 200 modelos y más de 35 proveedores, balanceo de carga con enrutamiento basado en prioridad, gestión de costos, uso compartido de chat, sincronización en la nube, facturación por créditos/suscripciones, análisis de todos los archivos, búsqueda web, caché de modelos integrado.
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptApache-2.0commit 3048a493eedc
TypeScript, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: ai gateway, api, chat, chatgpt, cross platform, gemini, golang y llm gateway.
coai funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 17 minutos y encontró 5 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
CoAI.Dev builds and runs on port 8094 using SQLite (no MySQL) and a fake Redis mock, with login, user info, admin analytics, quota, subscription, channel management, and model listing endpoints all responding correctly.
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 100 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.
- Redis not available (server requires Redis)5 minutos
- pnpm ignored build scripts for @swc/core and esbuild4 minutos
- Go not installed in container2 minutos
- pnpm not installed1 minuto
- SQLite migration error (duplicate column name)1 minuto
- Tiempo de instalación
- 17 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 18 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 5 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- Server launched on port 8094; curl / returned 200 with frontend HTML; curl /api/login -X POST {root/chatnio123456} returned 200 with JWT token; curl /api/admin/analytics/info with Bearer token returned {billing_today:0,...}; curl /api/quota returned {quota:0,status:true}; curl /api/subscription returned subscription object; curl /api/admin/channel/list returned {data:null,status:true}
- Tokens de modelo usados
- 674.473
- Commit exacto probado
- 3048a493eedc
- 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
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
3. **Server runs** on port 8094 with SQLite (no MySQL) + fake Redis (no real Redis) 4. **Fixes applied**: - Fixed `validSqlError` in `db_migration.go` to handle SQLite's "duplicate column name" error fo… - Created a fake Redis server in Python to mock Redis dependencies - Fixed `pnpm-workspace.yaml` to allow build scripts for `@swc/core` and `esbuild` 5. **Verified endpoints work**: static page (200), API root, login (JWT token), user info, admin an… Let me clean up the processes and provide the ARGUSIC_RESULT. exec /bin/sh -lc 'pkill -f chatnio 2>/dev/null; pkill -f fakeredis 2>/dev/null; sleep 1; echo "cleaned"'… exited 143 in 0ms: tokens used 674,473
Reproducir 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
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 5 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 17 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 22 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 23 proyectos de ai-gateway que Argusic ha instalado y cronometrado, coai fue el 15.º más rápido en llegar a funcionar, y 17 de 23 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
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
Temas (de GitHub)
ai-gatewayapichatchatgptcross-platformgeminigolangllm-gatewayopenaiproxyreact
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/coai)Preguntas
- ¿Funciona coai?
- Sí. coai funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 17 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic coai?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 3048a493eedc. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar coai?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,13 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 coai en instalarse?
- 17 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita coai una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar coai?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 5 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara coai con las alternativas?
- De los 23 proyectos de ai-gateway que Argusic ha instalado y cronometrado, coai fue el 15.º más rápido en llegar a funcionar, y 17 de 23 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de coai?
- 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.