Original em inglês: https://argusic.com/subject/gpt-image-playground
gpt_image_playground
Ferramenta de geração e edição de imagens baseada na API OpenAI gpt-image-2.5
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit 326fdd112e59
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: gpt image, image editing, image generation, openai, react, tailwindcss, typescript e vite.
gpt_image_playground executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,5 minutos e encontrou 1 erro, corrigindo-o sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
The full project builds and all 576 tests pass on Node.js 18.19.1 after pinning vitest@2 and jsdom@25.
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 100 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.
- npm install failed due to Node.js version incompatibility (v18.19.1 vs required >=20) — wrangler's esbuild postinstall script errored and vitest 4.x/jsdom 29.x require Node >=201,5 minutos
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 17 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 1 encontrado, 1 corrigido sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npm run build exited 0 (tsc + vite build); npm test exited 0, 576 passed across 34 test files
- Tokens de modelo usados
- 103.278
- Commit exato testado
- 326fdd112e59
- 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
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 , 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.
dist/assets/index-PLZKjL94.js 273.48 kB │ gzip: 81.94 kB dist/assets/mermaid-GHXKKRXX-CAv0T6j6.js 327.77 kB │ gzip: 101.04 kB dist/assets/index-GmPsoyJO.js 961.12 kB │ gzip: 279.41 kB (!) Some chunks are larger than 500 kB after minification. Consider: - Using dynamic import() to code-split the application - Use build.rollupOptions.output.manualChunks to improve chunking: https://rollupjs.org/configurati… - Adjust chunk size limit for this warning via build.chunkSizeWarningLimit. ✓ built in 8.66s Both build and all 576 tests pass. Here's the final report: tokens used 103,278 Both build and all 576 tests pass. Here's the final report:
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
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 0,5 minutos.
- Recuperou-se do único erro sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 0,5 minutos depois do clone.
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
Tópicos (de GitHub)
gpt-imageimage-editingimage-generationopenaireacttailwindcsstypescriptvite
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/gpt-image-playground)Perguntas
- gpt_image_playground executa?
- Sim. gpt_image_playground executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 1 erro no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou gpt_image_playground?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 326fdd112e59. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar gpt_image_playground?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,09: 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 gpt_image_playground?
- 0,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- gpt_image_playground 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 gpt_image_playground?
- 1 coisa quebrou na execução registrada, e 1 foi corrigida sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de gpt_image_playground?
- 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.