OpenGradient

如果只要更简单、没有链上证明的多模型 API，对比 OpenRouter；如果要基于日志的可观测，对比 Langfuse；如果要 OpenAI 兼容网关，对比 ToAPIs。

核心功能

• HACA / PIPE / x402：执行与验证分开；推理可以进入链上状态转换；x402 仍给托管 LLM 加支付门槛。
• Model Hub：复核后的活计数是 4,500+ 模型，不是旧的 2,000+。
• Python SDK：一手仍指向 pip install opengradient。
• 不编造席位表：推理用 OPG 计量。确切费率留在网络定价页。

适用场景

• 还拿着 OpenGradient 书签、需要改 Hub 计数的人。
• 对比旧 2,000+ 模型与活首页 4,500+ 的团队。
• 需要密码学证据、而不是黑盒 API 日志的构建者。

局限：这次没有编造 2026 OPG 美元表。引用费率前先核一手定价页。

定价方案

一手页，2026-08-18。

如果旧博客还写 2,000+ 模型，以 2026 首页为更正。

快速开始

1. 打开 opengradient.ai，核对活 Hub 计数。
2. 用 pip install opengradient 安装 SDK。
3. 从一手文档选 ZKML、TEE 或 Vanilla，不要从旧文抄。
4. 如果只要托管模型路由，核对 OpenRouter。

常见问题

Hub 还是 2,000+ 模型吗？

我们编造美元表了吗？

没有。OPG 费率核网络定价页。

850 万美元融资还是一手吗？

替代方案

• OpenRouter：没有链上验证的多模型 API。
• Langfuse：基于日志的 LLM 可观测。
• ToAPIs：带路由的 OpenAI 兼容网关。

使用技巧

1. 引用 4,500+ 模型，不要引用旧的 2,000+。
2. 把融资或钱包计数贴进 2026 材料前先核首页。

总结

OpenGradient 仍是可验证 AI 的 L1，但 leftover Hub 文案已经过时。从 opengradient.ai 起步，引用活的 4,500+ 模型计数，再决定 OpenRouter 是否已经覆盖非链上路径。