Original em inglês: https://argusic.com/subject/otari
otari
Gateway de IA de código aberto que você mesmo executa. Um endpoint para mais de 40 provedores, com chaves virtuais, orçamentos e rastreamento de uso.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonApache-2.0commit 1fbdc65e2d9e
Python, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: ai, ai gateway, anthropic, api key management, budgets, cost tracking, gateway e litellm alternative.
otari executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,3 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
The Otari LLM gateway installed from source with uv, boots as a standalone server on port 8000 serving the management API, bootstrap, health, docs, OpenAPI spec, and tutorial root page, and the OSS edition smoke test exercises all key lifecycle stages (health, bootstrap, user/keys, providers, routing, completions, usage, mail) against a mock provider.
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.
- uv not installed on the system0,1 minutos
- Python 3.13 not available on system (only 3.12)0 minutos
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 20 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- scripts/oss_edition_smoke.py passed all 10 stages. Server verification via Python urllib: /api/v1/bootstrap -> 200 (deployment_type=standalone), / -> 200 (Otari tutorial HTML), /api/v1/health -> 200, /api/v1/health/liveness -> 200, /api/v1/health/readiness -> 200, /api/v1/docs -> 200, /api/v1/openapi.json -> 200 (193 paths), /api/v1/chat/completions (no auth) -> 401. Unit tests: tests/unit/agent_gates/ 254 passed, test_gateway_cli.py 11 passed, test_gateway_bootstrap.py 5 passed, test_gateway_root_page.py 17 passed, test_gateway_metrics.py 13 passed, test_guardrails_generate_cli.py 39 passed.
- Tokens de modelo usados
- 210.535
- Commit exato testado
- 1fbdc65e2d9e
- 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.
4. /api/v1/health/readiness: 200 5. Chat (no auth): 401 (expected) 6. OpenAPI spec: 200, paths=193 Server stopped cleanly All tests passed and the OSS smoke test succeeded. Let me compile the final result exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && kill $(pgrep -f "otari") 2>/dev/null; echo "cleanup done"' in /work/r… exited 143 in 0ms: 2026-10-17T19:36:23.494218Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a14… 2026-10-17T19:36:23.494258Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a14… tokens used 210,535
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 0,3 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 Apache-2.0, 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, otari foi o 9º 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 0,3 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)
aiai-gatewayanthropicapi-key-managementbudgetscost-trackinggatewaylitellm-alternativellmllm-gatewayllm-proxyllm-routingllmopsmulti-provideropen-sourceopenaiopenai-compatiblepythonself-hosted
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/otari)Perguntas
- otari executa?
- Sim. otari 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 otari?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 1fbdc65e2d9e. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar otari?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,05: 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 otari?
- 0,3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- otari 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 otari?
- 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 otari se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, otari foi o 9º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de otari?
- 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.