Uma chave por app, e uma página para cada chave.
Dê a cada colega, notebook, job de CI e agente a sua própria chave. A página de uma chave mostra quanto ela gastou e quanto tempo as solicitações dela esperaram na fila, mediana e p95, em qualquer janela que você arrastar ou digitar. Rotacione uma chave com um período de carência e defina a prioridade dela de P0 a P9: uma solicitação P9 em espera sempre passa à frente de uma P8.
Pause a chave, e novas solicitações são recusadas enquanto as que já estão em execução terminam:
$ curl -i http://gpu-box:8080/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer vw_…" -d '{…}'
HTTP/1.1 403 Forbidden
content-type: application/json
{"detail":"token paused"}
De uma instância local em 23 de setembro de 2026. Host e chave substituídos, outros cabeçalhos cortados.
demo-agent, a chave que gerou a carga da fig. 1: 37 solicitações e 43 mil tokens gerados na hora mostrada na tela. Depois o painel God mode dela se abre (uma visão ao vivo, opcional, dos prompts e respostas de uma chave, desligada por padrão) e as respostas chegam em streaming à medida que são escritas. Os prompts são nossos.
opencode-laptop, as duas colunas densas cor-de-rosa são research-notebook. Registrado em 23 de setembro de 2026; os nomes das chaves foram substituídos. Role a imagem para o lado para ver a semana inteira.Para sair, basta mudar o base_url.
O LM Warden implementa /v1/chat/completions e /v1/models, e /v1/models informa o max_model_len de cada modelo. Também implementa a Anthropic Messages API em /v1/messages, então basta definir o ANTHROPIC_BASE_URL do Claude Code como a URL raiz de um warden (o próprio Claude Code acrescenta o caminho /v1/messages), e a OpenAI Responses API em /v1/responses, para que o Codex CLI possa usar um modelo que você carregou. Os pesos ficam em um cache comum do HuggingFace, que make export-hf-cache entrega como tarball, e o argv exato com que cada mecanismo foi iniciado pode ser obtido com um único GET; assim, uma configuração funcional pode ser recriada sem nós. O diff abaixo mostra o que muda para começar a usar o LM Warden; para sair, basta desfazer essas mesmas alterações.
import os from openai import OpenAI client = OpenAI( - base_url="https://api.openai.com/v1", - api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"], + base_url="http://gpu-box:8080/v1", + api_key=os.environ["LM_WARDEN_KEY"], # a vw_ key from API tokens ) reply = client.chat.completions.create( - model="gpt-4o-mini", + model="gpt-oss-20b", # the served name of a model you loaded messages=[{"role": "user", "content": "What is a KV cache?"}], )