Original em inglês: https://argusic.com/subject/gptportal
GPTPortal
Um portal rico em funcionalidades para conversar com as APIs GPT-4, Claude, Gemini, Mistral e OpenAI Assistant através de um aplicativo web Node.js leve; suporta multimodalidade personalizável para voz, imagens e arquivos.
Executafonte: GitHubpágina do projetoJavaScriptMITcommit eb320cd2763a
JavaScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai, api, assistants api, chatbot, chatgpt, claude api, gemini api e generative ai.
GPTPortal executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Smoke test passes all 8 checks, server starts on port 3000 and responds 200 on /health and /api/system/status endpoints, all 9 provider handlers and 13 route groups initialize without errors.
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.
- 113 models not assigned to any category in models.json2 minutos
- 3 retired model IDs still present (gpt-4, gpt-3.5-turbo-0125, o3-pro)1 minuto
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 7 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npm test exited 0 with 8/8 checks passing (159 models, 11 categories); curl -u Username:Password http://localhost:3000/health returned 200 with status healthy; curl -u Username:Password http://localhost:3000/api/system/status returned 200 with server/system data
- Tokens de modelo usados
- 63.969
- Commit exato testado
- eb320cd2763a
- 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.
- `npm test` — 8/8 checks pass, 159 models, 11 categories. Exit code 0. - Server starts cleanly — all 9 providers initialize, 13 route groups register. Health endpoint ret… tokens used 63,969 Here's the summary of everything I did and observed. **Install:** Dependencies already installed (`node_modules` present). No install step needed. **Issues found and fixed:** 1. **113 models not assigned to any category** in `models.json` — 78 GPT models, 11 reasoning model… 2. **3 retired model IDs still present** (`gpt-4`, `gpt-3.5-turbo-0125`, `o3-pro`) — removed them f… **Verification:** - `npm test` — 8/8 checks pass, 159 models, 11 categories. Exit code 0. - Server starts cleanly — all 9 providers initialize, 13 route groups register. Health endpoint ret…
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 minutos, mais rápido que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 2 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 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, GPTPortal foi o 1º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 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.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 0 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)
aiapiassistants-apichatbotchatgptclaude-apigemini-apigenerative-aigptgpt-4gpt-4-apijavascriptmistral-apinode-jsopenaiself-hostedtts-apiwhisper-ai
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/gptportal)Perguntas
- GPTPortal executa?
- Sim. GPTPortal executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 0 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou GPTPortal?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit eb320cd2763a. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar GPTPortal?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,02: 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 GPTPortal?
- 0 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- GPTPortal 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 GPTPortal?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como GPTPortal se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, GPTPortal foi o 1º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de GPTPortal?
- 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.