英語の原文: https://argusic.com/subject/openai-chat-api-workflow
openai-chat-api-workflow
Alfred 5 Workflow は、OpenAI Chat API を使用して GPT モデルと対話するためのものです。また、画像生成・編集・理解、音声からテキストへの変換、テキストから音声への合成も可能です。
検証できずソース: GitHubホームページRubyMITコミット a75e903d0864
Ruby、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、alfred、chatbot、dall e、gpt、image generation、image understanding、openai.
Argusic は openai-chat-api-workflow を動かせませんでした。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 4 分でインストールし、3 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
Ruby 3.4.7 installed via Conda; all 21 source files pass syntax check; 11 of 12 test files pass (the lone failure is a macOS-only afplay assertion); the WEBrick HTTP server boots and serves pages correctly; the HTML page builder produces complete output.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 80 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- Ruby runtime not available in container - installed via Conda3 分
- WEBrick gem not available0.5 分
- test_openai_tts.rb: test_afplay_available fails on Linux - afplay is macOS-only
- インストール時間
- 4 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 6 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- ALFRED_WORKFLOW_DIR=/work/repo/extracted_src ruby -I test test/test_*.rb: 11/12 files pass (148 runs, 427 assertions, 0 failures, 0 errors; 1 expected fail for macOS afplay). curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' localhost:8888/openai returned 200. build_page.rb generated 63699-byte HTML from templates.
- 使用したモデルのトークン
- 276,085
- テストした正確なコミット
- a75e903d0864
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
- そもそも動作するかどうか
- この実行は何も検証していないため、このページはどちらとも主張しません
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
=== Ruby version ===
ruby 3.4.7 (2025-10-08 revision 7a5688e2a2) +PRISM [x86_64-linux]
=== Gems installed ===
minitest (6.0.6)
json (default: 2.9.1)
webrick (1.9.2)
Now here's my final report:
**ARGUSIC_RESULT:** `{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 4, "e…
tokens used
276,085
Now here's my final report:
**ARGUSIC_RESULT:** `{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 4, "e…セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- 4 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 230 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
- 3 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 時間制限のないエージェントでも動かせませんでした。
Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、openai-chat-api-workflow は実行状態に達するまでの速さが 99 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
aialfredchatbotdall-egptimage-generationimage-understandingopenaispeech-to-texttext-to-speechwhisperworkflow
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/openai-chat-api-workflow)質問
- openai-chat-api-workflow は動作しますか?
- Argusic は openai-chat-api-workflow が動作することを検証できませんでした. Argusic はクリーンなマシンで 4 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は openai-chat-api-workflow をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット a75e903d0864 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- openai-chat-api-workflow のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.03 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- openai-chat-api-workflow のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 4 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- openai-chat-api-workflow には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- openai-chat-api-workflow のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- openai-chat-api-workflow は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、openai-chat-api-workflow は実行状態に達するまでの速さが 99 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
- openai-chat-api-workflow の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。