gpt2giga 0.2.0a1

Утилита для проксирования OpenAI и Anthropic запросов в GigaChat

gpt2giga

gpt2giga — FastAPI-прокси, который принимает OpenAI-совместимые и Anthropic-совместимые запросы и отправляет их в GigaChat. Он нужен, когда клиент, редактор, агентный фреймворк или SDK умеет работать с OpenAI/Anthropic API, а реальный backend должен быть GigaChat.

Локальный адрес по умолчанию: http://localhost:8090.

Зачем Нужен

GigaChat не является drop-in заменой OpenAI или Anthropic API. Прямое подключение существующих SDK часто ломается на формате запросов, streaming-событиях, tool schemas, model discovery, авторизации и optional-параметрах клиентов.

gpt2giga закрывает практические несовместимости:

• переводит OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, OpenAI Embeddings и Anthropic Messages в вызовы GigaChat;
• маппит tools/function calling, structured output, изображения, reasoning flags и SSE streaming там, где GigaChat поддерживает базовую возможность;
• принимает и безопасно игнорирует optional-поля OpenAI/Anthropic, которые SDK присылают, но GigaChat не понимает;
• фильтрует транспортные SDK headers, клиентские API keys, cookies и другие небезопасные метаданные перед upstream;
• отделяет клиентскую API-key авторизацию прокси от GigaChat credentials;
• отдаёт список моделей в OpenAI-, Anthropic- и LiteLLM-совместимом виде;
• держит batch/file routes отключёнными, пока их нельзя выполнить end-to-end через GigaChat SDK/backend.

Подробная матрица поддержки и список реальных ограничений вынесены в API Compatibility.

Быстрый Старт

Создайте .env из шаблона и заполните GigaChat credentials:

cp .env.example .env

Запуск через Docker Compose:

docker compose --env-file .env -f deploy/base.yaml --profile DEV up -d

Или локальный запуск:

uv tool install gpt2giga
gpt2giga

Минимальный OpenAI SDK вызов:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8090/v1", api_key="<GPT2GIGA_API_KEY>")

response = client.chat.completions.create(
    model="GigaChat-2-Max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Минимальный Anthropic SDK вызов:

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(base_url="http://localhost:8090", api_key="<GPT2GIGA_API_KEY>")

response = client.messages.create(
    model="GigaChat-2-Max",
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.content[0].text)

Больше вариантов запуска — в Quickstart.

Документация

Тема	Документ
Быстрый запуск и первые запросы	docs/quickstart.md
Что поддерживается, отключено или намеренно игнорируется	docs/api-compatibility.md
Совместимость SDK extra_* и параметров клиентов	docs/client-parameter-compatibility.md
Переменные окружения, CLI flags, backend modes	docs/configuration.md
Docker Compose, Traefik, Postgres, OpenSearch, Phoenix, production hardening	docs/deployment.md
Logs, metrics, traffic logs, admin API, debug translation	docs/operations.md
Внутренняя архитектура normalized messages	docs/architecture/normalized-messages.md
Checklist для добавления provider/protocol	docs/architecture/how-to-add-provider.md
Редакторы, агенты, SDK examples, reverse proxies	docs/integrations.md
Runnable-примеры	examples/README.md

Текущая API-Поверхность

Смонтированные routes доступны в корне и под versioned prefixes. Root routes используют GPT2GIGA_GIGACHAT_API_MODE, /v1 принудительно выбирает GigaChat v1 contract, /v2 принудительно выбирает GigaChat v2 contract. Например: /chat/completions, /v1/chat/completions и /v2/chat/completions.

Поддерживается:

• OpenAI-compatible GET /models, GET /models/{model}, POST /chat/completions, POST /responses, POST /embeddings;
• Anthropic-compatible POST /messages, POST /messages/count_tokens, а также Anthropic-shaped model responses для model-вызовов Anthropic SDK;
• LiteLLM-compatible GET /model/info;
• системные endpoints GET /health и GET|POST /ping.

Отключено до появления нужных batch methods в GigaChat SDK/backend:

• OpenAI-compatible Files API и Batches API;
• Anthropic Message Batches API.

Сейчас не является целью проекта:

• полная OpenAI parity для audio, image generation/editing, fine-tuning, assistants, threads, runs, vector stores, uploads, moderations, realtime;
• полная Anthropic parity для Files beta, Skills beta, Agents beta, Sessions, Environments или Admin API.

Деплой

Docker Compose manifests лежат в deploy/:

docker compose --env-file .env -f deploy/base.yaml --profile PROD up -d
docker compose --env-file .env -f deploy/base.yaml --profile DEV up -d

Production mode требует API key и отключает /docs, /redoc, /openapi.json и /logs*:

GPT2GIGA_MODE=PROD
GPT2GIGA_ENABLE_API_KEY_AUTH=True
GPT2GIGA_API_KEY="<strong-random-secret>"
GIGACHAT_VERIFY_SSL_CERTS=True

Compose profiles, reverse proxies, TLS и hardening описаны в Deployment.

Структура Репозитория

Path	Назначение
gpt2giga/	FastAPI app, routers, protocol transforms, config, middleware
tests/	Unit, router, protocol, sink и integration tests
examples/	Runnable OpenAI, Anthropic, embeddings, files/batches, agents examples
docs/	Пользовательская документация и architecture notes
integrations/	Editor/agent/reverse-proxy integration guides
deploy/	Docker Compose deployment manifests
traefik/	Traefik config для deploy/traefik.yaml
.github/	CI, release, Docker publish, PR/issue templates

Разработка

Установить зависимости:

uv sync --all-extras --dev

Запустить сервис:

uv run gpt2giga

Проверки перед PR:

uv run ruff check .
uv run ruff format --check .
uv run pytest tests/ --cov=. --cov-report=term --cov-fail-under=80

Используйте Conventional Commits (feat:, fix:, docs:, refactor:, test:, ci:) и сверяйтесь с .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md.