Ahora es 4 de septiembre de 2026, las 7 de la mañana.
Hace poco contraje la COVID-19 y he estado una semana de baja. Hacía mucho que no escribía un diario. La entrada anterior es de finales de junio, es decir, de hace dos meses.
Durante este tiempo he hecho muchas cosas.
Proxy de OpenAI LB
OpenAI-LB es un balanceador de carga dedicado a OpenAI que he desarrollado yo mismo. Sin embargo, en la práctica se ha convertido en el servidor proxy y la infraestructura de OpenAI de nuestro equipo. Antes utilizábamos el producto New API. Pero la compatibilidad de New API con OAuth de OpenAI no era muy buena, y a menudo teníamos que desactivar y volver a activar manualmente las cuentas cuyo saldo se había agotado. Después de darle muchas vueltas, llegué a la conclusión de que esto se debía a que el software de proxy de código abierto no puede ofrecer compatibilidad explícita con OAuth de OpenAI. Entonces, ¿por qué no dejarlo como un proyecto cerrado? Al fin y al cabo, solo lo necesitábamos como balanceador de carga para utilizar OAuth de OpenAI. Lo estuve pensando y no parecía demasiado complicado, así que hice uno a mano con CodeX. Está escrito en Rust y su rendimiento es espectacular.
Este proyecto confirma básicamente una opinión que ya tenía: si un proyecto de proxy es compatible con muchos proveedores de IA distintos, el nivel de compatibilidad con las características específicas de cada proveedor acaba empeorando. La compatibilidad necesariamente debe orientarse hacia una interfaz general, lo que hace que solo podamos crear un software bastante mediocre. Es muy difícil ofrecer al mismo tiempo una buena compatibilidad y una implementación especializada. No solo hay que tener en cuenta el diseño de la interfaz abstracta, sino también las diferencias entre las características de cada proveedor. Al final, el equilibrio entre compatibilidad e implementación especializada suele impedirnos llevar ciertos aspectos al extremo. Otro ejemplo es que incluso hemos añadido compatibilidad con una función exclusiva de OpenAI: el «restablecimiento manual de cuota». Esto se debe a que OpenAI ofrece ocasionalmente a los usuarios la posibilidad de restablecer su cuota. Esta función no existe en otros proveedores. Por eso implementamos una función específica de OpenAI para darle soporte. Si estuviera desarrollando un software de proxy compatible con todos los proveedores, me cuesta imaginar que dedicara tiempo a crear una función tan especializada; al fin y al cabo, su diseño parecería muy «sucio». Pero si solo tienes previsto admitir OpenAI como proveedor, esta función resulta totalmente razonable. Sin una capa de abstracción, todo se vuelve mucho más sencillo.
Pensándolo bien, si solo utilizamos OpenAI como proveedor, ¿para qué necesitamos compatibilidad con otros? Mi conclusión es que, durante mucho tiempo, OpenAI seguirá siendo uno de los mejores proveedores. Aunque no sea un proveedor nacional estable, durante bastante tiempo continuará liderando el sector.
No desarrolles software que no necesites utilizar tú mismo. Una vez más.
Gracias a esto, ahora nuestro equipo tiene tokens de OpenAI de sobra. Incluso podemos alquilarlos a terceros.
Auth Mini y Linkit
Auth Mini sigue siendo un proyecto que no debería eludirse. Es un servicio de autenticación muy básico. Actualmente se ha convertido en la infraestructura de base de diversos productos de nuestro equipo. Nuestro sistema de usuarios está basado en Auth Mini. Auth Mini es compatible con Email OTP, autenticación mediante claves de acceso PassKey y autenticación mediante códigos de autorización remota (inicio de sesión mediante código QR).
Entre los productos públicos que dependen de Auth Mini se encuentran:
- OpenAI-LB
- 1Exchange, una aplicación de inversión en fondos.
- Linkit, una aplicación de mensajería instantánea.
- Cybion, un Agent Harness.
Básicamente, cuando hay algún software que no me gusta, lo rehago desde cero. Siempre que algo sea accesible desde Internet, como mínimo le pongo primero un servicio de autenticación basado en Auth Mini. Si hay varios usuarios, con mayor razón hay que integrarlo con Auth Mini. Y si tiene cierto componente social, se puede integrar directamente con Linkit.
Auth Mini es un servicio dedicado exclusivamente a la autenticación. Linkit, en cambio, utiliza Auth Mini como base y añade la gestión de perfiles de usuario. Después de integrar Linkit, los usuarios tienen un nombre de usuario y un avatar, por lo que el conjunto resulta bastante más utilizable. Linkit también incluye un servicio de mensajería instantánea. Al principio, en realidad quería que sustituyera a Feishu o WeChat para enviar mensajes, porque este tipo de aplicaciones de mensajería ya existentes no son demasiado fáciles de integrar con agentes. Otras como Discord o Telegram tienen un umbral de entrada algo más alto para los usuarios, y también presentan ciertas dificultades para la integración con agentes. Así que pensé: ¿por qué no crear directamente mi propia aplicación de mensajería instantánea? Al fin y al cabo, solo necesitábamos enviar notificaciones; no hacía falta implementar funciones complejas de mensajería. Y así nació Linkit.
Estrategias cuantitativas
La estrategia cuantitativa para futuros sobre índices bursátiles nacionales lleva bastante tiempo ejecutándose en una cuenta de simulación, pero todavía no ha pasado a producción. Como tengo poco capital, el valor nominal de un solo contrato de futuros sobre índices bursátiles supera el millón de yuanes. Me preocupa un poco que la interfaz de producción de CTP pueda dar problemas. Por eso he seguido ejecutando la estrategia en la cuenta de simulación.
Más tarde me puse a desarrollar una estrategia para BTC. Enseguida, el modo de objetivos de CodeX optimizó varias estrategias utilizables. Las publiqué directamente en los fondos de 1Exchange, para que mis compañeros pudieran invertir en ellos.
Las presentaciones de los fondos están ahí. Estas dos estrategias básicamente surgieron de una idea que propuse y que después GPT-5.6-SOL fue iterando directamente. Funcionan muy bien y los resultados son espectaculares.
Hoy en día incluso se pueden producir estrategias cuantitativas en masa. Da bastante miedo.
Aun así, tengo que encontrar la forma de llevar a producción la estrategia cuantitativa para futuros sobre índices bursátiles nacionales.
Sigo teniendo cierta barrera psicológica, aunque ya solo falta dar el último paso.
