Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-05 16:52 UTC

domondi1 / inferrail

Self-hosted OpenAI/Anthropic-compatible gateway: give each AI agent run a dollar budget, enforced before the provider, with a payload-free per-run cost record.

PythonApache-2.0★ 0 Sterne⑂ 0 Forksseit Aug. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugBibliothekWeboberflächewie das ermittelt wird
#ai-gateway#llm-gateway#llm-proxy#llmops#mcp#openai-compatible#ai-cost#agent-budget#ai-agents#cost-control#llm-budget#llm-cost

domondi1/inferrail erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei AI Readiness (86/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (40/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

75
gesamt / 100
Gut

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

75
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

domondi1Persönliches Konto
1 Follower32 öffentliche Reposseit Sept. 2021

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIinferrail0.4.144.82417vor 0 Tagenagent-budgetai-agentsanthropiccost-attributioncost-controlcost-trackingcrewaideveloper-toolsinference-gatewaylanggraphllmllm-budgetllm-gatewayopenaiopenai-compatibleper-run-budgetself-hostedspend-limit

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
6.2/36Commit-Rhythmus — 9/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 160 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year160
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year9

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 2 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 9 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 33 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count2
latest_release_tagv0.4.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases33

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

40Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 0 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
49.1/80Downloads pro Monat — 4.824 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesinferrail
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4.824
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

59Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

12Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
29.7/30PR-Annahme — 108/109 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs108
open_issues0
closed_issues2
prs_merged_7d38
prs_decided_7d39
prs_merged_30d59
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
2.2/25Reichweite des Inhabers — 1 Follower von domondi1
21.1/25Kontohistorie — 32 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1
owner_typeUser
is_verified—
owner_logindomondi1
public_repos32
account_age_days1.832
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 17 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesinferrail
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://tryinferrail.com/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 12 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-gateway, llm-gateway, llm-proxy, llmops, mcp, openai-compatible, ai-cost, agent-budget, ai-agents, cost-control, llm-budget, llm-cost
has_wikinein
homepagehttps://tryinferrail.com/
docs_sitehttps://tryinferrail.com/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

55Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
25/25Lockfiles für Abhängigkeiten — package-lock.json
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfilespackage-lock.json
manifestsapp/package.json, pyproject.toml
has_codeql_workflownein
has_security_policyja
has_dependabot_confignein

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

86Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4.344

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — app/tsconfig.json, src/inferrail/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 27 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsapp/tsconfig.json, src/inferrail/py.typed
agent_commit_share0,27
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (app/tsconfig.json, src/inferrail/py.typed)
54.4/55Handhabbare Dateigrößen — 3/266 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes103.724
source_files_sampled266
oversized_source_files3

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — openapi.json
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples, recipes
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, recipes
has_mcp_signalja
api_schema_filesopenapi.json
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

0GitHub-Sterne
1Mitwirkende
160Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
2Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index pypi:inferrail@0.4.14; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npmreact^18.3.1app/package.json
npmreact-dom^18.3.1app/package.json
PyPIfastapi>=0.110pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.27pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.5pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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96diegosouzapw/OmniRouteNever stop coding. Free MIT AI gateway: one endpoint, 352 providers (150+ free), 1200+ models Kimi, Claude, GPT, Gemini, GLM, DeepSeek, MiniMax. Works with Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Cline & Copilot. Quota-aware auto-fallback, RTK+Caveman compression saves 15-95% tokens, MCP/A2A, Desktop/PWA. Built by 550+ contributorsAußergewöhnlich96BerriAI/litellmThe fastest, litest AI Gateway. Rust core with Python SDK. Call 100+ LLM APIs in OpenAI (or native) format with cost tracking, guardrails, load balancing, and logging [Bedrock, Azure, OpenAI, Anthropic, OpenAI, VertexAI, vLLM, Nvidia NIM]Außergewöhnlich98Agenta-AI/agentaAgenta is a workspace where you and your team build agents and automations.Außergewöhnlich98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Außergewöhnlich97strands-agents/harness-sdkBuild an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python & TypeScript - any model, any cloud.Außergewöhnlich98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Außergewöhnlich

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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.