Original en inglés: https://argusic.com/subject/one-api
one-api
Sistema de gestión y distribución de API LLM. Admite los principales modelos como OpenAI, Azure, Anthropic Claude, Google Gemini, DeepSeek, 字节豆包, ChatGLM, 文心一言, 讯飞星火, 通义千问, 360 智脑, 腾讯混元, entre otros. Unifica la adaptación de API y se puede usar para la gestión de claves y la redistribución. Un único ejecutable, con imagen de Docker, despliegue con un clic y listo para usar. Sistema de gestión de API LLM y redistribución de claves, que unifica múltiples proveedores bajo un solo API. Un único binario, preparado para Docker, con interfaz de usuario en inglés.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaScriptMITcommit 8df4a2670b98
JavaScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: api, api gateway, azure openai api, chatgpt, claude, ernie bot, gemini y gpt.
one-api funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 14 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
One API v0.0.0 builds from source, starts on port 3999 with SQLite, serves web UI at HTTP 200, and all 5 Go test packages pass with zero failures.
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 97,5 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.
- Test images from Wikimedia Commons returned HTTP 400/429 instead of valid images8 minutos
- Handmade GIF and 1x1 JPEG test images had invalid LZW encoding / short Huffman data3 minutos
- Tiempo de instalación
- 14 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 16 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- go test ./... exited 0 (5 test packages passed, 0 failures); curl http://localhost:3999/ returned HTTP 200; curl http://localhost:3999/api/status returned success=True with system_name='One API'
- Tokens de modelo usados
- 478.820
- Commit exacto probado
- 8df4a2670b98
- 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.
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && ./one-api --port 3999 --log-dir ./logs 2>&1' in /work/repo
exec
/bin/sh -lc "curl -s -o /dev/null -w \"HTTP %{http_code}\\n\" http://localhost:3999/ && curl -s htt…
succeeded in 0ms:
HTTP 200
API success: True | system_name: One API
The server is running on port 3999. Let me compile the final result.
2026-09-25T13:31:53.650605Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0d…
2026-09-25T13:31:53.650643Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0d…
tokens used
478,820
The server is running on port 3999. Let me compile the final 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
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- 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.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 14 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 60 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 61 proyectos de api que Argusic ha instalado y cronometrado, one-api fue el 49.º más rápido en llegar a funcionar, y 35 de 61 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)
apiapi-gatewayazure-openai-apichatgptclaudeernie-botgeminigptopenaiopenai-apiproxy
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/one-api)Preguntas
- ¿Funciona one-api?
- Sí. one-api funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 14 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic one-api?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 8df4a2670b98. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar one-api?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,11 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 one-api en instalarse?
- 14 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita one-api una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar one-api?
- 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 one-api con las alternativas?
- De los 61 proyectos de api que Argusic ha instalado y cronometrado, one-api fue el 49.º más rápido en llegar a funcionar, y 35 de 61 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de one-api?
- Las 2 ejecuciones registradas están 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.