Original em inglês: https://argusic.com/subject/gptgrok2api
gptGrok2api
ChatGPT/GPT 注册机｜Grok 注册机｜全自动纯协议注册，支持 OAuth、邮箱接码、账号池、代理轮换及 OpenAI/Anthropic 兼容 API。Criador de contas GPT/Grok e Gateway de API com registro automatizado, verificação de e-mail e rotação de proxy.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 4adce806b3a1
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: ai gateway, chatgpt, docker compose, gpt image, grok, grok api, oauth e openai api.
gptGrok2api executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 12,5 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Backend server starts cleanly, responds to authenticated requests on /v1/models with a full model list, auth enforcement works correctly, and all 623 Python tests pass.
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.
- .env dummy auth key overrode config.json auth key at runtime3 minutos
- uv not installed in container2 minutos
- Python 3.13 required but not found1 minuto
- Tempo de instalação
- 13 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 14 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv run python -m pytest -q --ignore=captcha-solver exited 0, 623 passed, 28 subtests passed; curl http://127.0.0.1:8992/v1/models with Bearer auth returned HTTP 200 with model list; without auth returned HTTP 401; /version returned 200; app startup completes without errors
- Tokens de modelo usados
- 449.222
- Commit exato testado
- 4adce806b3a1
- 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
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
2026-10-26T10:30:19.428897Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a17… 2026-10-26T10:30:19.428929Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a17… tokens used 449,222 The problem is fully solved. Let me compile the final report. Here is the summary of everything done: **Errors encountered:** 1. **Python 3.13 missing** - The project requires `>=3.13` but only Python 3.12 was installed. Fixe… 2. **`uv` not installed** - The `uv` package manager is required by the project but wasn't availabl… 3. **`.env` auth key override** - The example `.env` file had `CHATGPT2API_AUTH_KEY=your_secret_key… 4. **Frontend build failure** - Vite 7 requires Node.js 20+, but only Node 18 is available in this … 5. **captcha-solver tests skipped** - The captcha-solver test requires `cloakbrowser` (a separate v…
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 12,5 minutos, mais rápido que a mediana dos 22 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- 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.
- 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.
Dos 23 projetos de ai-gateway que a Argusic instalou e cronometrou, gptGrok2api foi o 11º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 17 de 23 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
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)
ai-gatewaychatgptdocker-composegpt-imagegrokgrok-apioauthopenai-apivue3-typescript
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/gptgrok2api)Perguntas
- gptGrok2api executa?
- Sim. gptGrok2api executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 13 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou gptGrok2api?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 4adce806b3a1. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar gptGrok2api?
- 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 gptGrok2api?
- 12,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- gptGrok2api 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 gptGrok2api?
- 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 gptGrok2api se compara às alternativas?
- Dos 23 projetos de ai-gateway que a Argusic instalou e cronometrou, gptGrok2api foi o 11º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 17 de 23 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de gptGrok2api?
- 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.