copilot-api executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 35 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.

Como a Argusic testou copilot-api?

Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit ab4e0360cb9c. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.

Quanto custou testar copilot-api?

A execução que produziu este veredito custou US$ 0,10: 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 copilot-api?

35 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.

copilot-api 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 copilot-api?

3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.

Onde estão as evidências de copilot-api?

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.

Original em inglês: https://argusic.com/subject/copilot-api

copilot-api

GitHub Copilot, OpenAI Codex, OpenCode Go e um gateway de provedor de IA de terceiros com compatibilidade com as APIs da OpenAI e da Anthropic.

Executa com mocksfonte: GitHub página do projetoTypeScriptMITcommit ab4e0360cb9c

TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: anthropic compatible, github copilot e openai responses.

copilot-api executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 35 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.

Project builds with bun run build, all 950 tests pass, and the server starts and responds 200 on /v1/models, /v1/chat/completions, /, and /usage with a mock upstream providing valid response data.
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

veredito: Executa com mocks
Pontuação Argusic: 92 / 100
custo da execução de verificação: US$ 0,10 (medido)
execuções registradas: 1
último teste: 2026-10-10
estrelas: 1.111
forks: 248
issues abertas: 0
observadores: 4
tamanho: 8 MB
criado em: 2025-08-20
último push: 2026-11-04

Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em 2026-11-04. 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.

Tempo perdido em cada falha durante o teste de copilot-api, extraído da execução registrada — Cada barra é uma falha que o agent registrou, com o tempo que ela custou. Extraído desta execução, e de nenhum outro lugar.

O que deu errado, nas palavras do agent

As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.

Bun not pre-installed; Node.js v18 too old for tsdown build (needs node:util.styleText)5 minutos
Server blocks on interactive provider selection prompt when no providers are configured5 minutos
No real third-party API keys available to test against live upstreams

Tempo de instalação: 35 minutos
Da máquina limpa até o fim: 17 minutos
Erros encontrados e corrigidos: 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
Como o resultado foi comprovado: curl http://127.0.0.1:4141/v1/models returned HTTP 200 with 1 model; curl POST /v1/chat/completions returned HTTP 200 with correct mock response 'Hello from mock!'; bun test passed 950/950; bun run build succeeded
Tokens de modelo usados: 102.645
Commit exato testado: ab4e0360cb9c
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

Assista à sessão

A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.

Uma gravação da tentativa 1, executada em 2026-10-10, a tentativa que decidiu o veredito acima. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.

O fim da gravação

As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.

HTTP 200
exec
/bin/sh -lc 'date +%s' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
1791661028
exec
/bin/sh -lc 'kill %1 %2 2>/dev/null; true' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
Now I have everything for the report. Here is my one-line result:
tokens used
102,645
Now I have everything for the report. Here is my one-line result:

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 3 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
Licença MIT, 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 35 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 22 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 23 projetos de ai-gateway que a Argusic instalou e cronometrou, copilot-api foi o 22º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 17 de 23 chegaram a esse estado.

Histórico de execuções

testado por	tentativa	resultado	pontuação	custo USD	quando
Argusic Runner	1/3	Executa com mocks	92,00	0,10	2026-10-10 19:38 UTC

Tópicos (de GitHub)

anthropic-compatible github-copilot openai-responses

Incorporar o selo

Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.

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

Perguntas

copilot-api executa?: copilot-api executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 35 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
Como a Argusic testou copilot-api?: Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit ab4e0360cb9c. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
Quanto custou testar copilot-api?: A execução que produziu este veredito custou US$ 0,10: 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 copilot-api?: 35 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
copilot-api 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 copilot-api?: 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
Como copilot-api se compara às alternativas?: Dos 23 projetos de ai-gateway que a Argusic instalou e cronometrou, copilot-api foi o 22º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 17 de 23 chegaram a esse estado.
Onde estão as evidências de copilot-api?: 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.