Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 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 зірок⑂ 0 форківз серп. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипМережевий сервісІнструмент командного рядкаБібліотекаВебінтерфейсяк це визначено
#ai-gateway#llm-gateway#llm-proxy#llmops#mcp#openai-compatible#ai-cost#agent-budget#ai-agents#cost-control#llm-budget#llm-cost

domondi1/inferrail має індекс здоров’я 75 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — AI Readiness (86/100), найнижчий — Community & Adoption (40/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

75
загалом / 100
Добрий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

75
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 65 калібровано до 75 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

domondi1Особистий обліковий запис
1 підписник32 публічні репозиторіїз вер. 2021 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIinferrail0.4.144 824170 днів томуagent-budgetai-agentsanthropiccost-attributioncost-controlcost-trackingcrewaideveloper-toolsinference-gatewaylanggraphllmllm-budgetllm-gatewayopenaiopenai-compatibleper-run-budgetself-hostedspend-limit

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

80Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

67Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
6.2/36Ритм комітів — 9/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 160 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year160
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year9

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 2 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 9 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~33 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count2
latest_release_tagv0.4.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases33

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

40Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 0 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
49.1/80Щомісячні завантаження — 4 824 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesinferrail
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4 824
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

59Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

12Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
29.7/30Прийняття PR — злито 108/109 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
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
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
2.2/25Охоплення власника — 1 підписників у domondi1
21.1/25Послужний список — 32 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers1
owner_typeUser
is_verified—
owner_logindomondi1
public_repos32
account_age_days1 832
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 17 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesinferrail
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://tryinferrail.com/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 12 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-gateway, llm-gateway, llm-proxy, llmops, mcp, openai-compatible, ai-cost, agent-budget, ai-agents, cost-control, llm-budget, llm-cost
has_wikiні
homepagehttps://tryinferrail.com/
docs_sitehttps://tryinferrail.com/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

55Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
25/25Файли фіксації залежностей — package-lock.json
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilespackage-lock.json
manifestsapp/package.json, pyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configні

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

86Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4 344

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — app/tsconfig.json, src/inferrail/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 27 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsapp/tsconfig.json, src/inferrail/py.typed
agent_commit_share0,27
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (app/tsconfig.json, src/inferrail/py.typed)
54.4/55Керовані розміри файлів — 3/266 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes103 724
source_files_sampled266
oversized_source_files3

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — openapi.json
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples, recipes
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, recipes
has_mcp_signalтак
api_schema_filesopenapi.json
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

0зірок GitHub
1контриб'юторів
160комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
2релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • 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

Докладніше

Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
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
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з domondi1/inferrail. Читати поруч →

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+ contributorsВинятковий96BerriAI/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]Винятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Винятковий98Agenta-AI/agentaAgenta is a workspace where you and your team build agents and automations.Винятковий97strands-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.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.