Original en inglés: https://argusic.com/subject/copilot-api
copilot-api
GitHub Copilot, OpenAI Codex, OpenCode Go y un gateway de proveedor de IA de terceros con compatibilidad con las API de OpenAI y Anthropic.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit ab4e0360cb9c
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: anthropic compatible, github copilot y openai responses.
copilot-api funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 35 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
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.
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.
- Bun not pre-installed; Node.js v18 too old for tsdown build (needs node:util.styleText)5 minutos
- Server blocks on interactive provider selection prompt when no providers are configured5 minutos
- No real third-party API keys available to test against live upstreams
- Tiempo de instalación
- 35 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 17 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- 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
- Tokens de modelo usados
- 102.645
- Commit exacto probado
- ab4e0360cb9c
- 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
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
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:
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
- 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.
- Tardó 35 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, copilot-api fue el 22.º más rápido en llegar a funcionar, y 17 de 23 llegaron a funcionar.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,10 |
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/copilot-api)Preguntas
- ¿Funciona copilot-api?
- copilot-api funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 35 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic copilot-api?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit ab4e0360cb9c. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar copilot-api?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,10 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 copilot-api en instalarse?
- 35 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita copilot-api una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar copilot-api?
- 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 copilot-api con las alternativas?
- De los 23 proyectos de ai-gateway que Argusic ha instalado y cronometrado, copilot-api fue el 22.º más rápido en llegar a funcionar, y 17 de 23 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de copilot-api?
- 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.