OpenGradient

OpenGradient は検証可能な AI 推論のための分散型レイヤー1です。2026-08-18 再確認：opengradient.ai は今も ZKML / TEE / Vanilla 検証、HACA、PIPE、x402、Model Hub を印刷します。生きたホームページは今 4,500+ モデル、2M+ 推論、500k+ 証明、263,500+ ウォレット です。旧文は今も 2,000+ モデル と書いていました。その古い Hub 数は捨てます。

同じ一手ストーリーは今も 850万ドル 調達と a16z Crypto、Coinbase Ventures、SV Angel、Foresight Ventures を名前で出します。推論の公開ドル表は作らない。OPG レートを引用する前にネットワーク料金ページを再確認。

オンチェーン証明のない、より単純なマルチモデル API なら OpenRouter、ログベースの可観測なら Langfuse、OpenAI 互換ゲートウェイなら ToAPIs と比較してください。

主な機能

• デフォルトで検証可能な推論：ZKML、TEE、または Vanilla。旧文は開いたホームページとまだ一致。
• HACA / PIPE / x402：実行と検証は分離。推論はオンチェーン状態遷移に入れられる。x402 は今もホスト LLM に支払いゲートを付ける。
• Model Hub：再確認した生きた数は 4,500+ モデル。旧 2,000+ ではない。
• Python SDK：一手は今も pip install opengradient を指す。
• 作った席表はなし：推論は OPG 計量。正確なレートはネットワーク料金ページに残す。

使用シナリオ

• OpenGradient のブックマークを直し、Hub 数を訂正したい人。
• 旧 2,000+ モデルと生きたホームページの 4,500+ を比べるチーム。
• ブラックボックス API ログではなく暗号証拠が必要なビルダー。

限界：2026 年の OPG ドル表は作っていない。レートを引用する前に一手料金ページを再確認。

料金

一手ページ、2026-08-18。

旧ブログがまだ 2,000+ モデルと書いていても、2026 年のホームページを訂正とします。

はじめに

1. opengradient.ai を開き、生きた Hub 数を再確認する。
2. pip install opengradient で SDK を入れる。
3. ZKML、TEE、Vanilla は一手ドキュメントから選ぶ。旧文から写さない。
4. ホストモデルのルータだけが必要なら OpenRouter を再確認する。

よくある質問

Hub はまだ 2,000+ モデルですか？

いいえ。開いたホームページは 4,500+ モデルです。

ドル表を作りましたか？

いいえ。OPG レートはネットワーク料金ページを再確認。

850万ドル調達はまだ一手ですか？

はい。開いたストーリーにあります。一手が印刷している間だけ残します。

代替案

• OpenRouter：オンチェーン検証のないマルチモデル API。
• Langfuse：ログベースの LLM 可観測。
• ToAPIs：ルーティング付き OpenAI 互換ゲートウェイ。

ヒント

1. 4,500+ モデルを引用し、旧 2,000+ は引用しない。
2. OPG ドル表は作らない。
3. 調達やウォレット数を 2026 年の資料に貼る前にホームページを再確認する。