舉個最常見的例子，你拿 GPT 去做財務數據分析、工業設備監控、醫療文書歸類，大部分輸出的結果要麼答非所問，要麼全靠 prompt 拼命調，調到最後你都不知道它到底懂不懂你要的是什麼。

當然很多人想說，難道AI模型不就是不斷訓練的一個過程。只要你給他喂足夠多的數據，他一定會想你所想，給你所要。其實不然，對於個人而言最理想的方式當然是做一個你自己專屬的 AI 模型，懂你的數據、適配你的業務。

但實際面臨的問題接踵而至，做到這些的前提是你需要有海量的數據、訓練模型的人、最重要的是要有跑模型的基礎設施，基本上可以勸退 90% 的人。

1️⃣提示調用接口
可以直接通過 /v1/completions 接口調任何部署好的 SLM（Specialized Language Model）。

適配範圍很廣：AI bot、鏈上推理、甚至遊戲腳本都能用。

2️⃣模型管理接口
通過 /v1/models，可以調出所有現成的模型，既有你自己訓練的，也有別人共享出來的。
如果想看詳細的信息？使用 /model/info 就能查價格、推理模式、訪問權限組這些配置參數。甚至還支持 team_id 管理，兼容 OpenAI 工具，能按訪問權限分組，非常適合團隊協作和權限控制。

3️⃣費用與支出追蹤
鏈上調用模型都不是免費的，但關鍵在於這筆錢去了哪？
OpenLedger 給到了完全透明的追蹤機制：
每次調用產生的費用，會自動分發給兩類人：一個是提供數據的人，一個是訓練並上線這個模型的人。
你還可以用 /spend/logs 來查具體是誰用了哪個模型、什麼時候、付了多少錢。
可以按用戶 ID、請求 ID、API key、時間段篩選，實現全流程鏈上透明。

個人認爲這才是“AI 經濟”的正確打開方式,在大模型時代光卷推理效果沒用。對於體系來講：能分帳、能溯源、能開工、能玩轉數據生產力，才是AI經濟的核心。至少目前OpenLedger 走的路就是從“調模型”走向“建模型 + 收益分配 + 數據產權”的鏈上的經濟活動。無論是用戶還是開發者都能有所受益。