Original em inglês: https://argusic.com/subject/apipark
APIPark
Nativo de nuvem, gateway de AI e API de altíssimo desempenho, gerenciamento de APIs LLM, sistema de distribuição, plataforma aberta, suportando todas as APIs de AI, não se limitando a modelos populares 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 outros. Unifica solicitações e respostas de API, inclui solicitação e aprovação de API, estatísticas de chamadas, balanceamento de carga e recuperação de desastres para múltiplos modelos. Deploy com um clique, pronto para uso.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptApache-2.0commit b6b58db20bfb
TypeScript, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai, ai gateway, api, api gateway, api platform, api portal, apihub e claude.
APIPark executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 14,5 minutos e encontrou 6 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
APIPark binary builds, starts on port 8288 with MySQL and Redis, serves HTTP 200 JSON API responses and embedded index.html, auto-creates all database tables, and passes 4 test packages.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- MySQL 8.0 gets OOM-killed on 2GB RAM (requires ~400MB RSS)5 minutos
- libaio.so.1 not found - MySQL 8.0.37 required library missing2 minutos
- Go not found in container1,5 minutos
- Frontend dist/ directory missing (required by go:embed directive)1 minuto
- log-driver/loki/loki_test.go: NewDriver returns 3 values but test expects 2
- ai-provider/local/executor_test.go: TestPullModel times out after 60s (starts HTTP server)
- Tempo de instalação
- 15 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 57 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 6 encontrados, 6 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- curl http://127.0.0.1:8288/ returned HTTP 200; curl http://127.0.0.1:8288/api/v1/account/login returned HTTP 200 with JSON '{"data":{"channel":[{"name":"username"}],"status":"anonymous"},"code":0,"success":"success"}'; go test on resources/access (PASS, 0.023s), module/ai-api (PASS, 0.161s), module/system/dto (PASS, 0.002s), ai-provider/model-runtime (PASS, 0.182s)
- Tokens de modelo usados
- 722.614
- Commit exato testado
- b6b58db20bfb
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
--- PASS: TestPrintlnRoleAccess (0.00s) --- PASS: TestPrintlnAccessAPIs (0.00s) --- PASS: TestPrintName (0.00s) ok github.com/APIParkLab/APIPark/resources/access 0.023s --- PASS: TestSchemaBuild (0.00s) ok github.com/APIParkLab/APIPark/module/ai-api 0.161s --- PASS: TestMap (0.00s) ok github.com/APIParkLab/APIPark/module/system/dto 0.003s --- PASS: TestLoad (0.09s) ok github.com/APIParkLab/APIPark/ai-provider/model-runtime 0.182s tokens used 722,614
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Recuperou-se de todos os 6 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Levou 14,5 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, APIPark foi o 176º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,23 |
Tópicos (de GitHub)
aiai-gatewayapiapi-gatewayapi-platformapi-portalapihubclaudedeepseekdeveloper-portalgatewayllm-gatewayopenaiqwen
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/apipark)Perguntas
- APIPark executa?
- APIPark executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 15 minutos, encontrando 6 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou APIPark?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit b6b58db20bfb. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar APIPark?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,23: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar APIPark?
- 14,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- APIPark precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar APIPark?
- 6 coisas quebraram na execução registrada, e 6 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como APIPark se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, APIPark foi o 176º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de APIPark?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.