rlcd-gateway
Puerta de autogestión para LLMs y modelos de decisión que enruta llamadas a múltiples proveedores (OpenRouter, Groq, Ollama, Anthropic, OpenAI) con eliminación de contexto para ahorrar tokens. Incluye dashboard en vivo, auditoría de decisiones del sistema y calibración.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 13:08 · upstream 24 sept 2026, 12:44 · release v0.1.0
Qué es rlcd-gateway
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
RLCD Gateway es una puerta de autogestión diseñada para LLMs y modelos de decisión que permite enrutar llamadas a múltiples proveedores como OpenRouter, Groq, Ollama, Anthropic o OpenAI. Incluye eliminación de contexto para ahorrar tokens, auditoría de decisiones del sistema con Jev/open-rlcd y un dashboard en vivo que muestra cada llamada, cliente y costo estimado.
El proyecto soporta múltiples protocolos (Anthropic Messages, OpenAI Chat Completions) sin traducir entre ellos, permitiendo cambiar de proveedor mid-session. Incluye recuperación automática de errores con fallbacks y backoff, y compartición segura de claves con límites para evitar exponer credenciales de proveedores.
- Unificar múltiples LLMs bajo una sola base URL para agentes como Claude Code o Codex
- Reducir costos de tokens mediante pruning de contexto en llamadas a modelos
- Auditoría y calibración de decisiones del sistema (System One) con Jev/open-rlcd
- Enrutamiento dinámico entre proveedores sin que el agente lo note
- Soporta múltiples protocolos (Anthropic, OpenAI) sin traducción entre ellos
- Dashboard en vivo con inspección de tráfico y costos estimados
- Recuperación automática de errores con fallbacks y backoff
- Compatible con SDKs de OpenAI y Anthropic mediante configuración de base URL
- No incluye Docker ni Compose, requiere binarios precompilados o compilación manual
- El pruning depende de un modelo System One externo configurado por el usuario
- Soporte limitado a plataformas específicas (macOS, Linux, Windows) sin contenedores
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.
Descargar binario desde releases, configurar variables de entorno para rutas y claves, ejecutar en puerto 4777. Asegurar acceso a mDNS o usar IP/hosts para resolución local si se usa open-rlcd-local.
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.