Auditor de EOL de configuraciones de modelos y .env
Permite pegar variables .env, bloques de enrutamiento litellm_config.yaml, filas CSV o IDs de modelos sin formato para detectar localmente en el navegador modelos retirados o próximos a caducar, con coincidencia aislada por proveedor y consulta en un clic del costo de reemplazo en DevToken.
Aviso de seguridad: la auditoría se ejecuta al 100 % en la memoria del navegador sin subidas, pero nunca pegues claves API reales de producción en ninguna página web; enmascara los secretos primero o ejecuta el script de CI localmente.
2. Diagnóstico de ciclo de vida y reemplazos
| Clave de config | Ecosistema | ID de modelo | Estado (4 niveles) | Tipo de coincidencia | Fecha de cierre | Reemplazo y docs |
|---|
Coincidencia aislada por proveedor y garantía de privacidad
Cada línea pegada se analiza en memoria dentro de la pestaña del navegador; las claves de API, los comentarios y las variables de entorno ajenas a modelos se ignoran y nunca se transmiten por la red. El motor de coincidencia elimina los prefijos de inferencia regional de AWS Bedrock (us., eu., apac., global.) y los sufijos -vN:M para buscar alias sin provocar colisiones de fechas entre versiones fechadas. Los IDs de modelos nativos de OpenAI que no figuran en la tabla oficial de obsolescencia de OpenAI informan ACTIVE (no_eol_plan) en lugar de heredar las fechas de retirada de Azure OpenAI.
¿Qué formatos de configuración reconoce el auditor local?
Se pueden pegar asignaciones de shell .env, entradas de modelos de litellm_config.yaml (openai/..., bedrock/..., vertex_ai/..., gemini/..., azure/...), pares clave-valor en JSON, filas CSV de dos columnas provider,model_id o IDs de modelos separados por saltos de línea.
¿Cuál es la diferencia entre los tipos de coincidencia no_eol_plan y unlisted?
Proveedores como OpenAI y Google Gemini publican tablas de obsolescencia en lugar de listas cerradas y finitas de modelos, por lo que los IDs válidos que no aparecen en su página de obsolescencia se resuelven como no_eol_plan. Los ecosistemas respaldados por catálogo (Anthropic, Vertex AI, AWS Bedrock, Azure OpenAI) incluyen inventarios completos de modelos admitidos, de modo que las cadenas no reconocidas muestran unlisted para ayudar a detectar errores tipográficos o nombres de ajustes finos personalizados.