Original en inglés: https://argusic.com/subject/gptportal
GPTPortal
Un portal rico en funciones para chatear con GPT-4, Claude, Gemini, Mistral y los API de OpenAI Assistant mediante una aplicación web ligera de Node.js; admite multimodalidad personalizable para voz, imágenes y archivos.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit eb320cd2763a
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, api, assistants api, chatbot, chatgpt, claude api, gemini api y generative ai.
GPTPortal funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 0 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Smoke test passes all 8 checks, server starts on port 3000 and responds 200 on /health and /api/system/status endpoints, all 9 provider handlers and 13 route groups initialize without errors.
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.
- 113 models not assigned to any category in models.json2 minutos
- 3 retired model IDs still present (gpt-4, gpt-3.5-turbo-0125, o3-pro)1 minuto
- Tiempo de instalación
- menos de un minuto
- De máquina en frío a terminar
- 7 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm test exited 0 with 8/8 checks passing (159 models, 11 categories); curl -u Username:Password http://localhost:3000/health returned 200 with status healthy; curl -u Username:Password http://localhost:3000/api/system/status returned 200 with server/system data
- Tokens de modelo usados
- 63.969
- Commit exacto probado
- eb320cd2763a
- 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.
- `npm test` — 8/8 checks pass, 159 models, 11 categories. Exit code 0. - Server starts cleanly — all 9 providers initialize, 13 route groups register. Health endpoint ret… tokens used 63,969 Here's the summary of everything I did and observed. **Install:** Dependencies already installed (`node_modules` present). No install step needed. **Issues found and fixed:** 1. **113 models not assigned to any category** in `models.json` — 78 GPT models, 11 reasoning model… 2. **3 retired model IDs still present** (`gpt-4`, `gpt-3.5-turbo-0125`, `o3-pro`) — removed them f… **Verification:** - `npm test` — 8/8 checks pass, 159 models, 11 categories. Exit code 0. - Server starts cleanly — all 9 providers initialize, 13 route groups register. Health endpoint ret…
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 0 minutos, más rápido que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Se recuperó de los 2 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 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, GPTPortal fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 0 minutos después del clon.
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)
aiapiassistants-apichatbotchatgptclaude-apigemini-apigenerative-aigptgpt-4gpt-4-apijavascriptmistral-apinode-jsopenaiself-hostedtts-apiwhisper-ai
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/gptportal)Preguntas
- ¿Funciona GPTPortal?
- Sí. GPTPortal funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 0 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic GPTPortal?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit eb320cd2763a. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar GPTPortal?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,02 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 GPTPortal en instalarse?
- 0 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita GPTPortal una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar GPTPortal?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara GPTPortal con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, GPTPortal fue el 1.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de GPTPortal?
- 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.