codex-quota-dashboard
Sistema local-first para monitorización de cuotas de tokens en modelos Codex. Implementa una arquitectura M1-M2-M3 para recolección de evidencia, ajuste de parámetros y proyección condicional de uso.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:17 · upstream 22 sept 2026, 18:09 · release v0.3.0
Qué es codex-quota-dashboard
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Codex Quota System es un proyecto comunitario no oficial de OpenAI diseñado para gestionar evidencias locales sobre el consumo de tokens. La arquitectura se divide en tres capas: M1 recolecta y congela datos de uso desde fuentes explícitas o servidores; M2 ajusta parámetros para explicar el consumo actual mediante modelos de canal (input/output); y M3 proyecta la evolución de la cuota hasta el reinicio bajo supuestos de carga.
El sistema prioriza la privacidad al operar en modo local-first, sin telemetría ni descubrimiento automático de historial. Los datos se almacenan fuera del repositorio principal y el despliegue requiere configuración manual de fuentes de datos y permisos. Se distribuye bajo licencia Apache-2.0, permitiendo uso comercial con las condiciones correspondientes.
Para su integración en entornos existentes, expone una API REST para consulta de estado y proyecciones, aunque la instalación no soporta Docker ni Compose nativamente. Es necesario validar la configuración antes del despliegue productivo para asegurar la integridad de los datos y la seguridad del servicio web.
- Monitorización local de límites de tokens en aplicaciones de IA generativa
- Análisis forense de patrones de consumo mediante ajuste de parámetros M2
- Proyección condicional de agotamiento de cuota antes del reinicio del servidor
- Auditoría de registros JSONL y datos de uso de API para optimización de costes
- Integración en paneles de monitorización existentes vía paquete Python instalable
- Arquitectura modular M1-M2-M3 con separación clara entre evidencia, ajuste y proyección
- Licencia Apache-2.0 que permite uso comercial y modificación del código fuente
- Operación local-first sin telemetría ni envío de datos a servidores externos por defecto
- Soporte explícito para Python 3.11+ y Node.js 22+ con validación de configuración integrada
- Capacidad de proyección condicional basada en supuestos de carga definidos por el usuario
- No es una herramienta oficial de OpenAI y no garantiza precisión sobre datos oficiales
- Requiere configuración manual de fuentes de datos (sources) sin descubrimiento automático
- No incluye soporte nativo para Docker, Compose o instalación con un clic
- Escucha por defecto solo en loopback (127.0.0.1), requiriendo protección externa
- Depende de observaciones explícitas del servidor; datos insuficientes generan estados de evidencia limitada
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar mediante pip o editable, configurar config.toml con fuentes y permisos. Validar con --validate-config antes de ejecutar run. Servidor por defecto en http://127.0.0.1:18766/. Requiere Python 3.11+ y Node.js 22+ para frontend. No usar sin control de acceso externo si se habilita red.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.