Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 09:59 UTC

openai / openai-python

The official Python library for the OpenAI API

PythonApache-2.0★ 31.628 Sterne⑂ 5.368 Forksseit Okt. 2020Auf GitHub ansehen ↗

openai/openai-python erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (78/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

98
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 87 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

OpenAIOrganisation · verifizierte Domain
133.601 Follower272 öffentliche Reposseit Okt. 2015

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIopenai3.14.1-426vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 481 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year481
human_commit_share0,78
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv3.14.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

89Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 31.628 Stars
25/25Forks — 5.368 Forks
14.5/15Watcher — 405 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks5.368
stars31.628
watchers405
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

83Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 37 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 97 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled97
top_contributor_share0,371
Wie die Bewertung erfolgt
39.6/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
17.9/30PR-Annahme — 1.256/2.107 entschiedene PRs gemergt
3.2/13Newcomer PR acceptance — 4/16 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.256
open_issues76
closed_issues1.232
prs_merged_7d22
prs_decided_7d59
prs_merged_30d22
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,942
closed_unmerged_prs851
first_time_authors_30d12
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d16
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 133.601 Follower von openai
25/25Kontohistorie — 272 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers133.601
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginopenai
public_repos272
account_age_days4.000

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 426 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesopenai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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://pypi.org/project/openai/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 2 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsopenai, python
has_wikinein
homepagehttps://pypi.org/project/openai/
docs_sitehttps://pypi.org/project/openai/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
12.3/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: httpx2 2.7.0 (high 8.1)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories12
affected_packages2
assessed_packages81
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2
direct_affected_packages1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 81 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

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.

82Exzellent · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 78 von 78 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes6.541
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
11/11Statische Typprüfung — src/openai/py.typed, tests/respx2/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 10 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespnpm-lock.yaml, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configssrc/openai/py.typed, tests/respx2/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/openai/py.typed, tests/respx2/py.typed)
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 15/2.169 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes393.676
source_files_sampled2.169
oversized_source_files15
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

31.628GitHub-Sterne
97Mitwirkende
481Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
76offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 41 authors (cap 12)
  • pypi download statistics for 'openai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • deps.dev does not index pypi:openai@3.14.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 5.368 ⇿
0Sterne
5.368Forks
58Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

4.2004.4004.6004.8005.0005.2005.4005.368942026-012026-052026-09
Major 1Minor 52Patch 5
OpenSSF Scorecard 7.9 / 10
7.9Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-16 09:59 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIhttpx2>=2.7.0, <3pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.10.13, <3, !=2.0.*, !=2.1.*, !=2.2.*, !=2.3.*pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.14, <5pyproject.toml
PyPIanyio>=4.10.0, <5pyproject.toml
PyPIsniffio—pyproject.toml
PyPIjiter>=0.16.0, <1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 81

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 74 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanyio4.12.1direkt
PyPIhttpx22.7.0direkt
PyPIjiter0.16.0direkt
PyPIpydantic1.10.26direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIsniffio1.3.1direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
npmfsevents2.3.3indirekt
npmpyright1.1.413indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIast-serialize0.8.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIazure-core1.38.0indirekt
PyPIazure-identity1.25.1indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbotocore1.42.97indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgriffe1.14.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhatchling1.27.0indirekt
PyPIhttpcore22.7.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIinline-snapshot0.31.1indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImsal1.37.0indirekt
PyPImsal-extensions1.3.1indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPIopenai3.14.1indirekt
PyPIoutcome1.3.0.post0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpandas-stubs2.3.3.260113indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff0.14.7indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsounddevice0.5.3indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItrio0.31.0indirekt
PyPItrove-classifiers2026.6.1.19indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItypes-pytz2025.2.0.20251108indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 81 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
httpx22.7.0direkthoch102.12.0
httpcore22.7.0indirekthoch22.10.0

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

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.