举个最常见的例子，你拿 GPT 去做财务数据分析、工业设备监控、医疗文书归类，大部分输出的结果要么答非所问，要么全靠 prompt 拼命调，调到最后你都不知道它到底懂不懂你要的是什么。

当然很多人想说，难道AI模型不就是不断训练的一个过程。只要你给他喂足够多的数据，他一定会想你所想，给你所要。其实不然，对于个人而言最理想的方式当然是做一个你自己专属的 AI 模型，懂你的数据、适配你的业务。

但实际面临的问题接踵而至，做到这些的前提是你需要有海量的数据、训练模型的人、最重要的是要有跑模型的基础设施，基本上可以劝退 90% 的人。

1️⃣提示调用接口
可以直接通过 /v1/completions 接口调任何部署好的 SLM（Specialized Language Model）。

适配范围很广：AI bot、链上推理、甚至游戏脚本都能用。

2️⃣模型管理接口
通过 /v1/models，可以调出所有现成的模型，既有你自己训练的，也有别人共享出来的。
如果想看详细的信息？使用 /model/info 就能查价格、推理模式、访问权限组这些配置参数。甚至还支持 team_id 管理，兼容 OpenAI 工具，能按访问权限分组，非常适合团队协作和权限控制。

3️⃣费用与支出追踪
链上调用模型都不是免费的，但关键在于这笔钱去了哪？
OpenLedger 给到了完全透明的追踪机制：
每次调用产生的费用，会自动分发给两类人：一个是提供数据的人，一个是训练并上线这个模型的人。
你还可以用 /spend/logs 来查具体是谁用了哪个模型、什么时候、付了多少钱。
可以按用户 ID、请求 ID、API key、时间段筛选，实现全流程链上透明。

个人认为这才是“AI 经济”的正确打开方式,在大模型时代光卷推理效果没用。对于体系来讲：能分账、能溯源、能开工、能玩转数据生产力，才是AI经济的核心。至少目前OpenLedger 走的路就是从“调模型”走向“建模型 + 收益分配 + 数据产权”的链上的经济活动。无论是用户还是开发者都能有所受益。