XDA-Developers kısa süre önce ChatGPT masaüstü uygulamasını OpenAI’ın sunucuları yerine yerel bir modele karşı çalıştırmanın küçük bir numarasını kapattı. Bunun arkasındaki araç, opencodex, Codex CLI’nin config.toml dosyasını yeniden yazıyor ve masaüstü istemcisi ile kullanıcının işaret ettiği herhangi bir arka uç arasında oturuyor, istekleri Ollama’ya, LM Studio’ya veya seçtiği bir bulut sağlayıcısına ileten. İşe yarıyor ve ücretsiz. Aynı zamanda açık bir sürüm takvimi olmayan tek bir bakıcı GitHub projesidir; bu da insanları bununla ilgili bir iş akışı kurmadan önce opencodex alternatifleri aradığı şeydir. Diğer birkaç proxy ve ağ geçidi de aynı sorunu çözer: ChatGPT masaüstü arayüzünü veya benzer bir kodlama istemcisini tutun, ancak altındaki modeli değiştirin. İşte yedisinin nasıl karşılaştırıldığı.
Hızlı karşılaştırma tablosu
| Araç | En iyi | Kendi kendine barındırılan | Başlangıç fiyatı | Öne çıkan özellik |
|---|---|---|---|---|
| LiteLLM | En geniş sağlayıcı kapsamı | Evet | Ücretsiz (açık kaynak) | 100+ model sağlayıcı için tek proxy |
| OpenRouter | Kurulum gerektirmeyen yönlendirme | Hayır | Ücretsiz katman, token başına ödeme | Bir API anahtarı, düzinelerce barındırılan model |
| Ollama | Modelleri yerel olarak çalıştırın | Evet | Ücretsiz | Yerleşik OpenAI uyumlu sunucu |
| LM Studio | Masaüstü model yönetimi | Evet | Ücretsiz | Yerel sunucu geçişi ile GUI model seçici |
| anycodex | Doğrudan opencodex değişimi | Evet | Ücretsiz (açık kaynak) | Upstream’den daha fazla sağlayıcı adaptörü |
| CodexHub | Telemetri ile masaüstü uygulaması | Evet | Ücretsiz (açık kaynak) | Kullanım panolari ile Rust ve Tauri istemcisi |
| LocalAI | Tam OpenAI drop-in | Evet | Ücretsiz (açık kaynak) | Bir ikili dosyada metin, görüntü ve ses uç noktaları |
Kullanıcılar neden opencodex alternatifleri arıyor
opencodex iyi bir iş yapar: Codex konfigürasyonunu yamalar, böylece ChatGPT masaüstü uygulaması farklı bir uç noktaya konuşur. O dar kapsam aynı zamanda sınırıdır. Proje tek bir bakıcıya sahiptir, bu da hata düzeltmeleri ve uyumluluk yamaları bir kişinin programına bağlı olduğu anlamına gelir. OpenAI masaüstü istemcisinin iç yapısını değiştirdiğinde, tek bir bakıcı çatalı, birisi bunu fark edip yamayı göndermeden önce haftalarca geride kalabilir.
Protokol kapsamı ikinci bir sürtünme noktasıdır. opencodex OpenAI uyumlu formatı konuşur, bu Ollama ve LM Studio’yu temiz bir şekilde kapsar, ancak ek çeviri olmadan Anthropic’in yerel API’si ve diğer OpenAI dışı şemaları ulaşılamaz hale bırakır. Karışık bir kurulum çalıştıran herkes, rutin görevler için yerel bir Llama modeli ve daha zor görevler için barındırılan Claude veya Gemini modeli, sonunda birden fazla lehçeyi anlayan bir proxy’ye ihtiyaç duyar.
Model seçici UX’ı düşündüğünden daha önemlidir. Modelleri değiştirmek için bir TOML dosyasını düzenlemek tek kişilik kurulum için işe yarar, ancak biri bir öğleden sonra üç model test etmek istediğinde çöker. Telemetri de adil bir sorudur: bazı araçlar hiçbir şey kaydetmez, diğerleri anonim kullanım istatistikleri gönderir ve bazıları token ve gecikme süresi yerel bir panosunu tutar. Lisans koşulları da farklılık gösterir. Bu kategorinin çoğu MIT altındadır; bu, değişiklikleri paylaşma yükümlülüğü olmadan kapalı kaynak çatalları ve ticari kullanımı izin verir; birkaç komşu araç, türev çalışmaların açık kalmasını gerektiren GPL varyantlarını kullanır. Bunlardan herhangi birisinin üstüne bir ürün kurmadan önce kontrol etmeye değer.
Alternatifler
LiteLLM
LiteLLM, bir tarafta OpenAI sohbet tamamlama formatını konuşan ve diğer tarafta 100’den fazla model sağlayıcısına çevirilen bir Python proxy’sidir; tüm büyük bulut satıcıları ve çoğu yerel runtime dahil. ChatGPT masaüstü uygulamasını veya OpenAI uyumlu herhangi bir istemciyi LiteLLM sunucusuna işaret edin ve yönlendirme kuralının atadığı arka uca her isteği yönlendirir. Python kütüphanesi ve konfigürasyon dosyası olan bağımsız proxy sunucusu olarak gönderilir, artı harcama izleme ve hız sınırları için barındırılan bir pano.
Nerede kısır: Tam özellik seti, yük dengeleme, yedek zincirler, bütçe uyarıları, proxy sunucusunun YAML yapılandırması arkasındadır; bu, opencodex’in tek TOML düzenlemesinden daha dik bir öğrenme eğrisine sahiptir. Çalıştırmak aynı zamanda Python sürecinin arka planda tutulması anlamına gelir.
Fiyatlandırma: MIT altında ücretsiz ve açık kaynak. SSO ve denetim günlükleriyle barındırılan kurumsal katman, takımlar için ayrı olarak mevcuttur; fiyatlandırma talep üzerine.
opencodex’ten geçiş: opencodex’in config.toml uç noktasını LiteLLM proxy URL’siyle değiştirin (genellikle http://localhost:4000), ardından arka uçlarınızı, Ollama, LM Studio veya bulut anahtarını LiteLLM’nin config.yaml dosyasında tanımlayın. Sağlayıcı kurulumu tek modelli kurulum için yaklaşık on beş dakika sürer; birden fazla modelde yönlendirme kuralları istiyorsanız daha uzun sürer.
İndir: Web Sitesi · GitHub
Sonuç: Birden fazla sağlayıcıya, çok kullanıcılı kuruluma büyüyebilecek ve tekrar araç değiştirilmeyecek bir proxy istiyorsanız LiteLLM’yi seçin.
OpenRouter
OpenRouter, kendi kendine barındırmak yerine barındırılan bir yönlendirme hizmetidir. OpenAI uyumlu herhangi bir istemciyi OpenRouter API’sine işaret edin ve bir anahtar, açık ağırlık sürümlerinden ana kapalı modellere kadar düzinelerce modele erişim sağlar; abonelik gerekli olmadan token başına faturlandırılır. Bunlardan herhangi birini kendiniz çalıştırmadan bir model hattını test etmenin en hızlı yoludur.
Nerede kısır: Yerel değildir. Her istek makinenizi terk eder; bu, opencodex’e çoğu insanı çeken gizlilik motivasyonunu ortadan kaldırır. Yalnızca hedefin model çeşitliliğiyse yardımcı olur; cihaz üzerinde çıkarsama değil.
Fiyatlandırma: Kaydolmada ücretsiz krediler, ardından her temel sağlayıcının oranını yansıtan veya hafifçe işaretleyen token başına fiyatlandırma. Sabit aylık ücret yok.
opencodex’ten geçiş: İstemci yapılandırmanızdaki yerel uç noktasını OpenRouter API URL’si ve anahtarıyla değiştirin. Kurulacak yerel runtime yok, ancak çevrimdışı mod da yok; bunun yaklaşık beş dakika süreceğini bekleyin.
İndir: Web Sitesi
Sonuç: Modelleri hızlı şekilde karşılaştırmak istediğinizde ve isteklerin kendi donanımınızda kalması gerekmediğinde OpenRouter’ı seçin.
Ollama
Ollama, opencodex’in aslında çoğu yerel kurulum için proxy yaptığı runtime’tır ve ara kişiyi tamamen atlayabilir. Son sürümler, yerel API’siyle birlikte /v1 konumunda OpenAI uyumlu bir uç nokta ortaya çıkarır; OpenAI sohbet formatını konuşan bir istemci, doğrudan Ollama ile konuşabilir; aralarında proxy yok. Model indirmelerini, nicemlemeyi ve GPU boşaltmasını kendi başına halleder.
Nerede kısır: Ollama, opencodex’in yaptığı gibi ChatGPT masaüstü uygulaması yapılandırmasını sizin için yeniden yazmaz; istemciyi Ollama uç noktasına yine de işaret etmeniz gerekir; ve çok sağlayıcılı yönlendirme (yerel ve bulut modellerini karıştırma) kapsam dışıdır.
Fiyatlandırma: Ücretsiz ve açık kaynak.
opencodex’ten geçiş: opencodex zaten Ollama’ya iletim yapıyorsa, proxy katmanını bırakın ve masaüstü uygulamasını doğrudan http://localhost:11434/v1 öğesine işaret edin. Bu, bir parça eklemek yerine hareket halindeki bir parçayı kaldırır; birkaç dakika sürer.
İndir: Web Sitesi · GitHub
Sonuç: Tek arka uç yerel modellerse ve önünde bir yönlendiriciye ihtiyacınız yoksa Ollama’yı tek başına seçin.
LM Studio
LM Studio, yerel modelleri grafik arayüz yoluyla indirmek, yönetmek ve çalıştırmak için bir masaüstü uygulamasıdır; OpenAI uyumlu yerel sunucu aracılığıyla bu modelleri kullanıma sunmak için tek tıklama geçişi içerir. Model seçici, modelleri yüklediğiniz ve test ettiğiniz aynı pencerede yaşar; bu opencodex’in ele almadığı yapılandırma dosyası sürtünmesini çözer.
Nerede kısır: LM Studio, bu listedeki araçların çoğundan farklı olarak kapalı kaynaktır; kaynak ayak izi, tamamen GUI gönderttiği için çıplak komut satırı çalışma zamanından daha ağırdır.
Fiyatlandırma: Kişisel kullanım ve çoğu ticari kullanım için ücretsiz; uygulama lisans koşullarına göre.
opencodex’ten geçiş: LM Studio’nun Developer sekmesinden yerel sunucuyu etkinleştirin, bir model yükleyin ve ChatGPT masaüstü uygulamasını bu sekmede gösterilen sunucu adresine işaret edin (genellikle http://localhost:1234/v1). Yapılandırma dosyası düzenlemesi gerekli değildir.
İndir: Web Sitesi
Sonuç: Yapılandırma dosyalarını manuel olarak düzenlemek yerine görsel bir model seçiciyi tercih ediyorsanız LM Studio’yu seçin.
anycodex
anycodex, orijinal proje tarafından kapsanmayan sağlayıcı adaptörleri eklemek için özel olarak inşa edilen opencodex’in doğrudan çatalıdır; bazı Anthropic uyumlu ve kendi kendine barındırılan arka uçlar dahil. Aynı çekirdek yaklaşımı korur, Codex istemci yapılandırmasını yeniden yazarken; iletim yapabileceği uç noktalar listesini genişletir.
Nerede kısır: Daha küçük bir proje çatalı olarak, sadece farklı bir adla ekli, opencodex’in kendisiyle aynı tek bakıcı riskini taşır. Topluluk boyutu ve sorun yanıt süresi her ikisi de sınırlıdır.
Fiyatlandırma: Ücretsiz ve açık kaynak.
opencodex’ten geçiş: anycodex aynı dosya yapısı ve CLI bayraklarını tuttuğundan yapılandırma neredeyse aynıdır. Değiştirme neredeyse eklenti-ve-çal değişimidir; yeni sağlayıcı adaptörlerini test etmeyi içererek genellikle on dakikanın altında.
İndir: GitHub
Sonuç: opencodex sizin için neredeyse çalışıyorsa ve eksik parça henüz desteklemediği fazladan bir sağlayıcıysa anycodex’i seçin.
CodexHub
CodexHub, aynı proxy kavramını yerel uygulama penceresine sarmalayan ve zaman içinde token, gecikme süresi ve model başına harcama izleyen bir kullanım panosunu ekleyen bir Rust ve Tauri masaüstü istemcisidir. Yerel ikili, Python tabanlı proxy’den daha hızlı başlar ve boştayken daha az bellek kullanır.
Nerede kısır: Telemetri panosu, kullanımı izlemek için yararlıdır; CodexHub varsayılan olarak her isteğin yerel günlükleri tutar. Hiçbir şey kaydetmeyen bir proxy isteyen herkes, susuz olduğunu varsaymadan önce ayarları kontrol etmelidir.
Fiyatlandırma: Ücretsiz ve açık kaynak.
opencodex’ten geçiş: CodexHub’ın kurulum sihirbazı aracılığıyla mevcut sağlayıcı listenizi içe aktarın veya her arka ucu (Ollama, LM Studio, bulut anahtarı) ayarlar panelinde manuel olarak ekleyin. Tipik tek sağlayıcılı geçiş için yaklaşık on dakika bekleyin.
İndir: GitHub
Sonuç: Yerel uygulama penceresi ve kullanım izleme, arka planda görünmez çalıştırmaktan daha önemliyse CodexHub’ı seçin.
LocalAI
LocalAI, geniş, kendi kendine barındırılan OpenAI drop-in değişimidir; sohbet tamamlama, görüntü oluşturma ve ses transkripsiyon’u tek bir ikili dosyada kapsar. Yalnızca sohbet modellerinin ötesinde geniş bir model arka uç yelpazesini destekler; aynı yerel sunucudan metin oluşturmaktan daha fazlasına ihtiyaç duyacak iş akışı oluşturan herkes için faydalı hale getirir.
Nerede kısır: Her modu için kurulum daha karmaşıktır; LocalAI ayrı model arka uçları yapılandırır; ilk çalıştırmada, görüntü veya ses uç noktalarını sohbet ile birlikte etkinleştirirseniz kaynak gereksinimleri daha yüksektir.
Fiyatlandırma: Ücretsiz ve açık kaynak.
opencodex’ten geçiş: YAML yapılandırmasında sohbet modelinizi tanımladıktan sonra, ChatGPT masaüstü uygulamasını LocalAI’nin /v1 uç noktasına işaret edin. Yalnızca metinle geçiş yaklaşık on beş dakika sürer; görüntü veya ses uç noktaları eklemek daha uzun sürer.
İndir: Web Sitesi · GitHub
Sonuç: Sohbet iletiminden daha fazlasını yapması gereken kendi kendine barındırılan sunucu istiyorsanız LocalAI’yi seçin.
Nasıl seçilir
Birden fazla sağlayıcı arasında yönlendirme yapıyorsanız, yerel ve bulut, ve yedek zincirler ve harcama izleme gibi proxy özellikleri istiyorsanız LiteLLM’yi seçin. Gizlilik amaç değilse ve bunlardan herhangi birini yerel olarak çalıştırmadan geniş bir model hattı test etmeyi tercih ediyorsanız OpenRouter’ı seçin. Kurulumunuz tamamen yerelse ve önündeki bir yönlendirici sadece ek bir atlama olacaksa Ollama veya LM Studio’yu tek başına seçin; GUI istiyorsanız LM Studio kazanır; hafif arka plan süreci istiyorsanız Ollama kazanır.
opencodex sizin için neredeyse çalışıyorsa ve tek ihtiyacınız desteklemediği ek sağlayıcıysa anycodex’i seçin; geçiş en yakın plug-and-play değişimidir. Yerel uygulama penceresi ve kullanım izleme, arka planda görünmez çalıştırmaktan daha önemliyse CodexHub’ı seçin. Sohbet, yerel olarak yönlendirmeyi planladığınız ilk mod ise ve daha sonra görüntü veya ses oluşturma eklemek istiyorsanız LocalAI’yi seçin.
opencodex’te kalın; kurulumunuz ChatGPT masaüstü uygulamasının arkasındaki tek yerel modeldir; ve çok sağlayıcılı yönlendirme, GUI veya kullanım izleme gerekmez. Küçük, odaklanmış bir araçtır; tek model, tek makine kurulumu için, yukarıdaki alternatifler henüz ihtiyacınız olmayabilecek karmaşıklık ekler.
FAQ
LiteLLM opencodex’ten daha mı iyi?
LiteLLM çok daha fazla sağlayıcıyı kapsar ve opencodex’in denemediği yönlendirme özellikleri ekler; ancak hafif yapılandırma yeniden yazması yerine proxy sunucusu çalıştırma gerektirir. Tek yerel model için opencodex daha basittir; çok sağlayıcılı kurulumlar için LiteLLM daha fazlasını yapar.
opencodex olmadan Ollama ile ChatGPT masaüstü uygulamasını kullanabilir miyim?
Evet. Ollama’nın son sürümleri OpenAI uyumlu uç noktasını doğrudan ortaya çıkarır; uyumlu istemci aralarında proxy katmanı olmadan buna işaret edebilir.
En ucuz opencodex alternatifi nedir?
Buradaki her kendi kendine barındırılan seçenek, LiteLLM, Ollama, LM Studio, anycodex, CodexHub ve LocalAI, ücretsiz ve açık kaynaktır (ya da LM Studio söz konusu olduğunda kullanım için ücretsizdir). OpenRouter, kendisinin sunucularında modeller çalıştırması nedeniyle kullanıma dayalı faturalandırmaya sahip tek seçenektir.
LiteLLM gibi proxy’ye geçmek verilerimi yerel tutar mı?
Yalnızca Ollama veya LM Studio gibi yerel arka uca yönlendirmek, verilerinizin nereye gideceği, arkasında yapılandırılan arka uca bağlıdır. OpenRouter her zaman barındırılan modellere istek gönderir.
opencodex yapılandırma dosyası düzenlemesine GUI alternatifi var mı?
LM Studio ve CodexHub, arka uçları ve modelleri yönetmek için grafik arayüzler sunar; manuel yapılandırma dosyası düzenlemesinden kaçınır.
Yerel LLM proxy’si için opencodex yerine insanlar ne kullanıyor?
LiteLLM ve LocalAI, çok sağlayıcılı yönlendirme için en yaygın kendi kendine barındırılan seçimdir; Ollama ve LM Studio, proxy olmadan tek çalışma zamanı kurulumlarını kapsar.
