u/Professional-Maize31

Hi everyone,

I’ve been working on a fully open-source Python SIP/VoIP client library called opensip, built for the community and designed to be installable with pip.

The project is now getting close to its first public release. The core foundation is already being built around SIP URI parsing, headers, request/response message handling, and the internal structure needed for a real SIP stack. I’m currently focusing on the first usable milestone: UDP transport, transaction handling, digest authentication, and clean REGISTER support.

The goal is to provide a practical pure-Python SIP client library for developers who want to work with SIP without dealing with heavy native dependencies, complicated pjsua/PJSIP builds, or outdated packages. I want the public API to stay simple and developer-friendly, while the internals remain solid enough for real VoIP use cases.

The first public version will focus on registration and the basic SIP client foundation. After that, I plan to continue toward INVITE, BYE, SDP, RTP, and basic audio support, so it can gradually become useful for real call flows, PBX integrations, SIP trunk testing, Asterisk/FreePBX experiments, and call automation.

Before publishing the first version, I’d really like to hear from people who work with SIP and VoIP in real environments.

What would you expect from a Python SIP client library?
Which parts should be handled carefully from the beginning?
Are there any Asterisk, FreePBX, SIP trunk, NAT, authentication, or RTP edge cases that should be tested early?

I’m planning to share the GitHub and PyPI links very soon once the first release is cleaned up.

Any feedback, criticism, ideas, or early contributors would be very welcome.

Small note: this project is not affiliated with OpenSIPS. opensip is intended to be a pure-Python SIP client library.

Herkese merhaba, topluluğa yeni katıldım. Eğer yanlış bir şey yazarsam şimdiden kusura bakmayın.

Bir finans şirketinde çalışıyorum ve uzun süredir şirket içi yazılımlar, CRM sistemleri, backend servisleri, otomasyonlar ve çeşitli entegrasyonlarla uğraşıyorum. Aynı zamanda bazı geliştirdiğimiz sistemler müşterilere de sunuluyor. Son zamanlarda AI tarafını günlük geliştirme süreçlerime daha fazla dahil etmeye başladım.

Şunu özellikle belirtmek isterim; tamamen “vibe coding” şeklinde ilerlemiyorum. Yazılım, elektronik ve altyapı taraflarında uzun süredir çalıştığım için mevcut projeleri ve kod yapısını anlayarak ilerliyorum. AI benim için daha çok yardımcı bir araç gibi oldu. Özellikle refactor, repetitive işler, mevcut kodu düzenleme, büyük projelerde navigation ve multitasking tarafında ciddi hız kazandırdı.

Bir süredir Claude kullanıyordum ve açıkçası mevcut projelerde oldukça faydasını gördüm. Ancak artık local model tarafına geçmeyi ciddi şekilde düşünüyorum.

Şu anda elimde dual Xeon E5-2650 v2 işlemcili, 256GB RAM’li ve 2TB SSD’li bir sunucu bulunuyor. GPU yok ama en azından RAM tarafı rahat görünüyor.

Amacım model host etmek veya AI servisi satmak değil. Daha çok mevcut projelerde bana yardımcı olacak, büyük kod tabanlarını anlayabilen güçlü bir local coding/reasoning sistemi kurmak istiyorum.

Şu an daha çok Qwen coder modelleri, DeepSeek coder modelleri ve Ollama/llama.cpp tarafına bakıyorum.

Bu tarz sistemleri gerçekten günlük production işlerinde kullanan kişilerden tavsiye almak isterim. Özellikle CPU ağırlıklı sunucularda hangi modeller size gerçekten verimli geldi? Günlük kullanımda küçük ama hızlı modeller mi daha mantıklı oluyor yoksa büyük reasoning modelleri yavaş olsa bile fark yaratıyor mu?

Bir de özellikle mevcut projeleri geliştirme ve düzenleme konusunda local modeller sizce Claude seviyesine ne kadar yaklaştı gerçekten merak ediyorum. Şimdiden cevap veren herkese teşekkür ederim.

Title: Looking for Advice About Local Coding Models on a CPU Server

Just joined this community and wanted to ask people with actual experience running local models for real development work. Also sorry if my English is not perfect, I’m from Turkey.

I work in a finance company and most of my time goes into building and maintaining internal systems and software we also provide to clients. Mostly CRM systems, backend services, automations, integrations, telephony infrastructure and internal tools.

I should probably clarify that I’m not coming from a vibe coding background. I’ve been involved with software, electronics and infrastructure related work for close to 10 years, so I already understand the systems and codebases I work on. AI mostly became a productivity tool for me for refactoring, repetitive implementation work, codebase navigation, UI improvements and speeding up ongoing projects.

Until recently I was mostly using Claude for development assistance and multitasking, but lately I started getting more interested in running models locally.

Right now I have access to a dual Xeon E5-2650 v2 server with 256GB RAM and 2TB SSD storage. No GPU currently.

I’m not planning to host models for users or build an AI SaaS around this. I mainly want a strong local coding and reasoning assistant for existing projects and large codebases.

At the moment I’m mostly looking into Qwen coder models, DeepSeek coder models and Ollama/llama.cpp setups.

For people already doing production development locally, what has realistically worked best for you on CPU-heavy systems like this? Do you find smaller faster coding models more practical or are larger reasoning-focused models worth the slowdown? Also curious how local coding models currently compare to Claude for existing-project development rather than greenfield generation.