Original en anglais: https://argusic.com/subject/gpt-load

gpt-load

Passerelle IA auto-hébergée pour les configurations multi-canaux et multi-identifiants: clés API et comptes d'abonnement, planification, basculement, journaux de requêtes et utilisation. Passerelle IA auto-hébergée: accès unifié multi-canaux et multi-identifiants, avec clés API et comptes d'abonnement, planification, tolérance aux pannes, journaux et utilisation.

Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilGoMITcommit ae59a0ae8515

Go, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai gateway, anthropic, api gateway, claude, claude code, codex, gemini et gin.

gpt-load fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 10 minutes et a rencontré 3 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

GPT-Load 2.0 binary builds, web UI compiles, server starts on 127.0.0.1:3001, health endpoint returns HTTP 200, auto-generates AUTH_KEY, and shuts down gracefully with all database migrations completed and catalog synced.

Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 100 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict
Fonctionne
Score Argusic
100 / 100
coût de l'exécution de vérification
0,03 USD (mesuré)
exécutions enregistrées
3
dernier test
étoiles
7 200
forks
797
issues ouvertes
7
observateurs
17
taille
33 MB
créé le
dernier push

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test de gpt-load, tiré de l'exécution enregistrée
Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

  • Go 1.27 not pre-installed in container2 minutes
  • Node.js v18.19.1 too old (requires >=24.11.0), pnpm not installed2 minutes
  • 6 tests fail in internal/webui (container_contract_test.go) - docker not found in PATH1 minute
Temps d'installation
10 minutes
De la machine vierge à la fin
8 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées
3 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé
curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://127.0.0.1:3001/health returned HTTP 200; go test had 59 passed / 6 docker-skipped; binary built at 123MB; logs show clean startup and graceful shutdown
Tokens de modèle utilisés
35 215
Commit exact testé
ae59a0ae8515
Image de conteneur
sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU
cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée
chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge

Regarder la session

L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.

Un enregistrement de la tentative 2, exécutée le . Le verdict ci-dessus provient d'une autre tentative : considérez donc ceci comme une session parmi d'autres, et non comme le résultat actuel. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

All done. Here's the summary:
**Install**: Go 1.27.1 and Node 24.11.0 were not pre-installed — downloaded both and set them up al…
**Launch**: `./gpt-load` starts cleanly, binds to `127.0.0.1:3001`, returns `HTTP 200` on `/health`…
**Tests**: 59 of 65 test packages pass. The 6 failing tests in `internal/webui` (`container_contrac…
**Result printed above as a single JSON line.**
tokens used
35,215
All done. Here's the summary:
**Install**: Go 1.27.1 and Node 24.11.0 were not pre-installed — downloaded both and set them up al…
**Launch**: `./gpt-load` starts cleanly, binds to `127.0.0.1:3001`, returns `HTTP 200` on `/health`…
**Tests**: 59 of 65 test packages pass. The 6 failing tests in `internal/webui` (`container_contrac…
**Result printed above as a single JSON line.**

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

  • A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
  • Installé en 10 minutes, plus vite que la médiane des 22 projets comparables mesurés par Argusic.
  • S'est remis des 3 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
  • A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
  • Sous licence MIT, selon son hébergeur.
  • Mesuré 3 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.

Sur les 23 projets ai-gateway qu'Argusic a installés et chronométrés, gpt-load a été le 9e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 17 sur 23 en ont atteint un.

Pour quoi c'est un choix raisonnable

  • L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
  • Une évaluation rapide : il fonctionnait 10 minutes après le clone.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé partentativerésultatscorecoût USDdate
Argusic Runner3/3Fonctionne100,000,03
Argusic Runner2/3Fonctionne100,000,09
Argusic Runner1/3Fonctionne100,000,04

Sujets (depuis GitHub)

ai-gatewayanthropicapi-gatewayclaudeclaude-codecodexgeminigingogolangllmllm-gatewayload-balanceropenaiself-hosted

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/gpt-load.svg)](https://argusic.com/subject/gpt-load)

Questions

gpt-load fonctionne-t-il ?
Oui. gpt-load fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 10 minutes, en rencontrant 3 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé gpt-load ?
Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit ae59a0ae8515. 3 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de gpt-load ?
L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,03 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer gpt-load ?
10 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
gpt-load a-t-il besoin d'un GPU ?
Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de gpt-load ?
3 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 3 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment gpt-load se compare-t-il aux alternatives ?
Sur les 23 projets ai-gateway qu'Argusic a installés et chronométrés, gpt-load a été le 9e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 17 sur 23 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour gpt-load ?
Les 3 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

Discussion