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即将上线
08 · audit · self

模型真伪, 你自己能审。

我们默认 Zero-retention,自己不留你的 prompt 与返回。模型真伪的验证由你在客户端完成——能证明模型是假的,全额退款。

ledger · token counts only

账本只有数字,不存正文

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01

客户端侧留一份调用日志,任何对比脚本皆可复测

02

多轮对比、能力抽查、tool use 协议反应,整体性地判断

03

服务端仅记录 token 计费统计,无 prompt/response

04

能证明模型是假的(非 Anthropic 原厂 Claude),全额退款

self-audit

把验证权
握在你自己手里。

我们不存 prompt,也不存响应。客户端日志在你手里——多轮对比、能力测试、tool use 协议抽查,整体判断是不是真 Claude。

能证明模型是假的?全额退款。掺水换模型对我们是自杀——商业模式建立在真实之上。

retention · body
0 zero
kept · billing
token count
+ timestamp · duration
export
CSV · JSON
used for · training
never
$ verify · diff two endpoints client · side
# 一种思路:多轮同题对比 + 能力抽查
$ PROMPT='重构这段 Go handler 去掉三处 panic'

# 发到官方
$ curl -s https://api.anthropic.com/v1/messages \
    -H "x-api-key: $ANTHROPIC_OFFICIAL" \
    -d "{ ...$PROMPT }" > official.json

# 发到 Opus.TAXI
$ curl -s https://api.opus.taxi/v1/messages \
    -H "x-api-key: $OPUSTAXI" \
    -d "{ ...$PROMPT }" > opustaxi.json

# LLM 有随机性,单次对不上是正常的
$ diff <(jq .content official.json) <(jq .content opustaxi.json)

# 判断方式是整体性的:
# · 多 prompt 多轮对比,能力是否稳定对齐
# · tool use / system prompt 协议反应是否异常
# · fingerprint 与 token 计数长期是否一致

$ # 能证明模型是假的?billing@opus.taxi · 全额退
trust · boundary

刀把子在你手里

不把 prompt 留在服务器,本来就是最好的承诺;抽验工具交给客户端,本来就是最好的透明。

凭什么信你们的费用数字?

账本里每一行对应一个 request_id,粘到 dashboard 就能看到模型、token 切分、耗时、费用来源。request body 与 response body 默认不落盘——你自己记录下来自行核对即可。

会不会偷偷改 prompt 或换模型?

验证权在你的客户端。LLM 有随机性,单次 diff 对不上很正常——但通过多轮对比、能力测试、tool use 协议抽查,整体性地判断"是不是真 Claude"并不难。只要你能证明模型是假的(比如实际跑的是开源模型),全额退款。

多把 Key 怎么分开记账?

每把 API Key 独立计费,按 Key 筛选账本即可。你可以给生产 / 开发 / CI 建不同的 Key,在控制台按 Key 拉 CSV 导出——字段是 token 统计与费用,不含 prompt 内容。

那你们到底存了什么?

request_id、时间戳、模型名、input / output token 数、耗时、费用、上游节点。仅此而已。Prompt 正文与响应正文不进我们的存储。

prove it · full refund
证明模型是假的,全额退款。

默认付款后不退。唯一例外——能证明我们给的不是 Anthropic 原厂 Claude(比如实际跑的是开源模型),全额退款。

查看退款政策 →
final call

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