Original em inglês: https://argusic.com/subject/one-api
one-api
Sistema de gerenciamento de API de LLM e redistribuição de chaves, que unifica vários provedores, incluindo 360, sob uma única API. Binário único, pronto para Docker, com UI em inglês.
Executafonte: GitHubpágina do projetoJavaScriptMITcommit 8df4a2670b98
JavaScript, licença MIT. O projeto se descreve como: api, api gateway, azure openai api, chatgpt, claude, ernie bot, gemini e gpt.
one-api executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 14 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
One API v0.0.0 builds from source, starts on port 3999 with SQLite, serves web UI at HTTP 200, and all 5 Go test packages pass with zero failures.
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 97,5 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.
- Test images from Wikimedia Commons returned HTTP 400/429 instead of valid images8 minutos
- Handmade GIF and 1x1 JPEG test images had invalid LZW encoding / short Huffman data3 minutos
- Tempo de instalação
- 14 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 16 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- go test ./... exited 0 (5 test packages passed, 0 failures); curl http://localhost:3999/ returned HTTP 200; curl http://localhost:3999/api/status returned success=True with system_name='One API'
- Tokens de modelo usados
- 478.820
- Commit exato testado
- 8df4a2670b98
- 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.
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && ./one-api --port 3999 --log-dir ./logs 2>&1' in /work/repo
exec
/bin/sh -lc "curl -s -o /dev/null -w \"HTTP %{http_code}\\n\" http://localhost:3999/ && curl -s htt…
succeeded in 0ms:
HTTP 200
API success: True | system_name: One API
The server is running on port 3999. Let me compile the final result.
2026-09-25T13:31:53.650605Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0d…
2026-09-25T13:31:53.650643Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a0d…
tokens used
478,820
The server is running on port 3999. Let me compile the final 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
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- 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.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 14 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 60 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 61 projetos de api que a Argusic instalou e cronometrou, one-api foi o 49º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 35 de 61 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)
apiapi-gatewayazure-openai-apichatgptclaudeernie-botgeminigptopenaiopenai-apiproxy
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/one-api)Perguntas
- one-api executa?
- Sim. one-api executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 14 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou one-api?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 8df4a2670b98. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar one-api?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,11: 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 one-api?
- 14 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- one-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 one-api?
- 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 one-api se compara às alternativas?
- Dos 61 projetos de api que a Argusic instalou e cronometrou, one-api foi o 49º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 35 de 61 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de one-api?
- Todas as 2 execuções registradas estão 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.