blah.chat
blah.chat es un asistente de IA multi-modelo auto-alojable bajo licencia AGPL-3.0. Permite acceso a más de 50 modelos (OpenAI, Claude, Gemini) mediante Vercel AI Gateway, con cambio de modelo en tiempo real, RAG automático y seguimiento de costes.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 2:21 · upstream 24 sept 2026, 1:56 · release ai-v0.8.0
Qué es blah.chat
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
blah.chat funciona como un agregador centralizado para múltiples modelos de lenguaje, permitiendo cambiar entre ellos durante una conversación sin perder contexto. La aplicación está construida con Next.js y React, utilizando Node.js en el backend. Soporta características avanzadas como ramificación de conversaciones, memoria semántica automática (RAG) e integración con herramientas de IA para búsqueda web y ejecución de código.
- Investigación académica: Comparar respuestas de diferentes modelos sobre un mismo tema en una sola sesión.
- Desarrollo de software: Utilizar el sandbox de E2B para ejecutar y depurar código directamente en el chat.
- Gestión de proyectos colaborativos: Crear espacios de trabajo compartidos con notas y conversaciones sincronizadas.
- Análisis de voz: Transcribir reuniones o dictados utilizando Whisper (Groq/OpenAI) y sintetizar respuestas.
- Auditoría de costes: Monitorizar el uso de tokens y gastos por modelo para optimizar la facturación.
- Acceso unificado a más de 50 modelos vía Vercel AI Gateway sin necesidad de gestionar múltiples claves API manualmente.
- Persistencia robusta: Las respuestas sobreviven a recargas de página o cierres del navegador.
- Integración CLI: Permite interactuar con los modelos directamente desde la terminal usando comandos simples.
- RAG automático: Extracción y recuperación semántica de memoria para contextos más ricos.
- Seguridad AGPL-3.0: Garantiza que las mejoras se compartan con la comunidad y protege contra explotación por proveedores cloud.
- Herramientas integradas: Búsqueda web (Tavily), lectura de URLs (Jina) e interpretación de código (E2B).
- Dependencia de servicios externos: Requiere claves API para Vercel AI Gateway, Clerk, Postgres, Redis y R2/MinIO.
- Complejidad de despliegue: No incluye Dockerfile nativo; se recomienda usar docker-compose con infraestructura externa gestionada.
- Licenciamiento restrictivo: La licencia AGPL-3.0 obliga a divulgar el código fuente si se modifica y se usa como servicio en red.
- Límites por defecto: El plan gratuito auto-alojado está limitado a 50 mensajes diarios y un presupuesto de $10/mes por usuario.
- Configuración manual de webhooks: La sincronización con Clerk requiere configurar manualmente los endpoints y secretos.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para despliegue rápido, use docker-compose con el archivo .env.docker. Verifique la salud con curl http://localhost:3000/api/v1/health (todos deben reportar 'ok'). Configure Clerk webhooks mediante un túnel (ngrok/cloudflared) en desarrollo. En producción, asegúrese de tener Neon para Postgres, Upstash para Redis y R2 para almacenamiento. Edite las variables de entorno según el checklist de operaciones.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.