Original en inglés: https://argusic.com/subject/gptgrok2api
gptGrok2api
Creador de cuentas ChatGPT/GPT | Creador de cuentas Grok | Registro totalmente automático por protocolo puro, compatible con OAuth, recepción de códigos por correo electrónico, pool de cuentas, rotación de proxies y API compatible con OpenAI/Anthropic. GPT/Grok Account Creator & API Gateway con registro automatizado, verificación de correo electrónico y rotación de proxies.
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 4adce806b3a1
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai gateway, chatgpt, docker compose, gpt image, grok, grok api, oauth y openai api.
gptGrok2api funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 12,5 minutos y encontró 3 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Backend server starts cleanly, responds to authenticated requests on /v1/models with a full model list, auth enforcement works correctly, and all 623 Python tests pass.
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.
- .env dummy auth key overrode config.json auth key at runtime3 minutos
- uv not installed in container2 minutos
- Python 3.13 required but not found1 minuto
- Tiempo de instalación
- 13 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 14 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 3 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- uv run python -m pytest -q --ignore=captcha-solver exited 0, 623 passed, 28 subtests passed; curl http://127.0.0.1:8992/v1/models with Bearer auth returned HTTP 200 with model list; without auth returned HTTP 401; /version returned 200; app startup completes without errors
- Tokens de modelo usados
- 449.222
- Commit exacto probado
- 4adce806b3a1
- 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.
2026-10-26T10:30:19.428897Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a17… 2026-10-26T10:30:19.428929Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a17… tokens used 449,222 The problem is fully solved. Let me compile the final report. Here is the summary of everything done: **Errors encountered:** 1. **Python 3.13 missing** - The project requires `>=3.13` but only Python 3.12 was installed. Fixe… 2. **`uv` not installed** - The `uv` package manager is required by the project but wasn't availabl… 3. **`.env` auth key override** - The example `.env` file had `CHATGPT2API_AUTH_KEY=your_secret_key… 4. **Frontend build failure** - Vite 7 requires Node.js 20+, but only Node 18 is available in this … 5. **captcha-solver tests skipped** - The captcha-solver test requires `cloakbrowser` (a separate v…
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 instaló en 12,5 minutos, más rápido que la mediana de los 22 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.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- 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, gptGrok2api fue el 11.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-gatewaychatgptdocker-composegpt-imagegrokgrok-apioauthopenai-apivue3-typescript
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/gptgrok2api)Preguntas
- ¿Funciona gptGrok2api?
- Sí. gptGrok2api funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 13 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic gptGrok2api?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 4adce806b3a1. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar gptGrok2api?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,23 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 gptGrok2api en instalarse?
- 12,5 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita gptGrok2api una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar gptGrok2api?
- 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 gptGrok2api con las alternativas?
- De los 23 proyectos de ai-gateway que Argusic ha instalado y cronometrado, gptGrok2api fue el 11.º más rápido en llegar a funcionar, y 17 de 23 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de gptGrok2api?
- 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.