依頼したモデルが届いていますか?
はい、そして当社は確認しています。UberLLMのセラーは、OpenRouter、Groq、Amazon Bedrockなど当社のリストにあるプロバイダーを通じて、そこでのセラー自身のキーを使ってのみ出品できます。つまりモデルを動かすのはセラーではなくプロバイダーです。すべての出品は購入者に届く前にテストされ、当社チームの審査を受け、その後も実際のリクエストでテストが続きます。別のモデルを提供していたことが判明したセラーは利用禁止となり、そのセラーが処理した購入者には、セラーの未払い収益から返金されます。モデルのどのコピーが回答を書いたかを証明する方法はまだないため、このページでは当社のチェックで見つけられないことも説明しています。
- 292
- テストしたセラーの出品
- 0
- 合格して購入者に提供中
- 134
- 不合格で停止
- 3
- 利用禁止にしたセラー
- 79,555
- 過去7日間のテストリクエスト
2026年11月5日更新。
セラーの出品が動く場所
- セラーが出品できるのは、当社のリストにあるプロバイダーを通じてだけです。OpenRouter、Groq、Together AI、Fireworks AI、DeepSeek、Mistral AI、Z.ai、Alibaba DashScope、Meta、Amazon Bedrockなどの実在するAIプロバイダーです。セラー自身のサーバーは出品できません。
- あなたのリクエストは、そのプロバイダー自身のサーバーで、そこでのセラー自身のキーを使って処理されます。モデルを動かすのはセラーではなくプロバイダーです。
- リストの各プロバイダーには、検証済みかどうかが表示されています。キーで未検証のプロバイダーも使う設定にしていない限り、あなたのリクエストは検証済みプロバイダーの出品にだけ届きます。
- セラーはプロバイダーの追加を依頼できます。当社はテストしてから追加します。
セラーが出品に使えるプロバイダー:
- AkashML · 検証済み
- Alibaba DashScope — China · 検証済み
- Amazon Bedrock · 検証済み
- Bankr · 検証済み
- Capminal Gateway · 検証済み
- Concentrate.ai · 検証済み
- DeepSeek · 検証済み
- Engy.ai · 検証済み
- Fireworks AI · 検証済み
- Groq · 検証済み
- Meta Model API · 検証済み
- Mistral AI · 検証済み
- Mordiem · 検証済み
- OpenRouter · 検証済み
- Together AI · 検証済み
- TypeSafe · 検証済み
- Uncensored AI · 検証済み
- Venice AI · 検証済み
- Z.ai · 検証済み
- Z.ai Coding · 検証済み
- 0G Compute Router · 未検証
- Aiflow / Arcflow · 未検証
- Baseten · 未検証
- BlazeAPI · 未検証
- BytePlus ModelArk · 未検証
- CheaperInference · 未検証
- Dolphin · 未検証
- Dot · 未検証
- InferHub · 未検証
- Jatevo · 未検証
- Jatevo API Gateway · 未検証
- Kairence (NEURON) · 未検証
- Moonshot AI / Kimi · 未検証
- Morpheus · 未検証
- NaraRouter · 未検証
- NeuralWatt · 未検証
- Ollama Cloud · 未検証
- OneAPI · 未検証
- Orbio · 未検証
- Pareto Inference · 未検証
- SoftForge · 未検証
セラーに購入者が付く前に
- プロバイダー側のモデル名を出品したモデルと照合します。そのプロバイダー自身のモデル一覧にあり、同じモデルでなければなりません。Claudeとして出品して、もっと安いモデルにつなぐことはできません。
- 出品時にテストリクエストを1回送ります。応答しない出品は掲載されません。
- 通常の利用に見える約55件のリクエストによる入口テスト。トークンの数え方、自分を誰と名乗るか、答えが1つに決まる質問への答え方を、同じモデルの信頼できる基準と比べます。
- 実際のリクエストのコピーでの試行:セラーはコピーに答え、購入者はチェック済みの出品から回答を受け取り、当社が2つを比べます。購入者に影響はありません。
- 少なくとも7日間の試用期間。リクエストのごく一部(最大10件に1件)を受け、回答の一部は再び比較されます。
- 当社チームの担当者がすべての出品を審査します。審査前の出品に購入者が届くことはありません。
- 新しいキー、プロバイダー、モデルは新しい出品として扱われ、これらをすべてやり直します。
実際のリクエストで
- すべての応答に記載されたモデル名を、出品したモデルと比べます。
- 出品が掲載されている間、テストリクエストは送られ続けます。毎回新しい文面で、あなたのリクエストと同じ経路を通るため、通常の利用と見分けがつきません。
- セラーが購入者に送るすべての応答も、別のモデルの兆候や水増しされた数がないか採点されます。スコアが高いと、その出品は当社チームに回されます。
- プロバイダーがキーはもう有効でないと返した出品は、自動的に外されます。
- 2回フラグが立った出品はすぐに停止され、そのセラーの出金は保留されます。
- 水増しされた数が請求されることはありません。セラーが請求できるプロンプトトークンは、当社があなたのリクエストを数えた値に近い値で上限を設けています。
チェックでわかること、わからないこと
わかること
- 出品はセラー自身のマシンではなく、当社が把握しているプロバイダー上で、有効なキーを使って動いていること。
- プロバイダーのモデルが出品したモデルであり、応答にもそのモデル名が記載されていること。
- 本物のモデルと同じようにトークンを数えること。別系統のモデルならわかります。
- 隠れた指示など、目立つものがリクエストに追加されていないこと。
- 本当の開発元を名乗り、答えが1つに決まる質問に本物のモデルと同じくらい正しく答えること。
- 信頼できる基準と並べたとき、回答が本物のモデルの回答のように読めること。
- 水増しされた数が請求されないこと。
わからないこと
- モデルのどのコピーが回答を書いたか。ソフトウェアのチェックでは証明できず、証明できるのはハードウェア認証(hardware attestation)だけですが、UberLLMはそれを持っていません。
- プロバイダー自身が言っているとおりのものを提供していること。当社はプロバイダーと、返ってくる内容に対する当社自身のテストに頼っています。
- オープンモデルがフル精度で動いていること。8ビットや4ビットの小さいコピーを提供するプロバイダーもあり、それらは合格することがあります。セラーは提供する精度を明記する必要があり、虚偽の記載は利用禁止になります。
- すべての応答がテストと同じ方法で提供されていること。だからこそテストは通常の利用に見えるようにし、実際の応答も採点しています。
- 個々の応答の品質。チェックはサンプリングであり、1つの回答を保証するものではありません。
このページはUberLLMに出品するセラーについてのものです。UberLLMが接続しているパートナーマーケットに送られるリクエストは、そのマーケット独自のルールに従います:Claude、GPT、Geminiのリクエストの提供元。
セラーが不正をしたとき
- 出品は停止され、セラーは再びオンにできません。
- セラーの出金は保留されます。別のモデルを提供していたことが判明したセラーは利用禁止となり、アカウントは停止され、すべての出品が止まります。
- まだ支払っていない収益は、そのセラーが処理した購入者への返金に充てられます。
- 同じプロバイダーキー、受取先、メールアドレスで再び出品することはできません。
チェック初日の2026年10月31日、10件の出品を停止しました。Claudeとして販売されていた1件は、自分を「OpenAIのGPT-5」と名乗りました。ほかの出品は、すべてのリクエストに約4,400トークンの隠れた指示を追加していました。
あなたが選べる設定
最も広いものから最も厳しいものまで:
| 設定 | オンにする方法 | 内容 |
|---|---|---|
| 当社が検証していないプロバイダーのセラーも使う | キーごとの設定。オンにしない限りオフです | 安くなる場合があります。これらのプロバイダーは当社の検証済みリストに入っていません。その出品も、すべてのテストと当社チームの審査を受けます。 |
| 検証済みプロバイダーのみ | すべてのアカウントでオン。設定は不要です。 | リクエストは、テストと当社チームの審査に合格した、検証済みプロバイダー上のセラーの出品にだけ届きます。 |
| 提供元を選ぶ | リクエストにprovider.onlyまたはprovider.denyを指定 | 指定したルートやプロバイダーだけを使う、または決して使わないようにします。たとえば"only": ["seller"]は、UberLLMがチェックしたセラーにだけリクエストを送ります。 |
価格にも上限を設けるには、provider.max_price(チャット)またはmax_cost(画像・動画・音楽)を追加します。制限されるのは支払額で、誰が応答するかではありません。
ルーティングのすべてのオプション:モデルとルーティング。
違うモデルから応答が来たと思ったら
[email protected]に、その応答のX-Request-Id(アクティビティの行と同じID)と、疑った理由をメールでお送りください。当社がその出品を再テストします。別のモデルを提供していたことが判明したセラーは利用禁止となり、そのセラーが処理した購入者には、セラーの未払い収益から返金されます。
キーが有効なだけでは不十分な理由
プロバイダーが実在し、キーが有効で、モデル名が一致するかを確認すれば、無効なキーや間違った名前は見つかります。しかし、再販業者が独自の隠れた指示を追加することや、正しい名前の裏にもっと安いモデルがあることは見つかりません。そのためUberLLMは、実際に応答しているものもテストします。トークンの数え方、自分を誰と名乗るか、答えが1つに決まる質問への答え方、そして文章が本物のモデルとどう違うかです。
チェックの仕組み(開発者向け)
- トークンの計算:決まったテキスト分だけ異なる2つのリクエスト。請求されるプロンプトトークンの差はモデルのトークナイザーだけで決まるため、別系統のモデルならわかります。隠れたプロンプトは差の計算では打ち消され、短い方のリクエストで単独で見つかります。
- 名乗り:言い換えた「誰があなたを作りましたか」という質問。コーディングツールのペルソナなど、別の開発元や製品を名乗る回答にはフラグが立ちます。
- 能力:答えを当社が自分で計算した、毎回新しく作る質問(大きな数の掛け算、文字数え、日付の計算、並べ替え、進数変換)。合格率を、同じモデルの信頼できる基準と片側フィッシャーの正確検定で比べます。
- 出力の分布:同じプロンプトへの短い続きを、信頼できる基準とMMD 2標本検定(Gao、Liang、Guestrin、ICLR 2025)で比べます。
- テストはUberLLM自身の公開APIを通じて、購入者のリクエストと同じ経路で、毎回新しい文面で送られます。
- 基準の回答は、その基準の呼び出し自体がトークンと隠れたプロンプトのチェックに合格した場合にだけ使います。
- 水増しの上限:セラーが請求できるプロンプトトークンは、画像・ツール・モデル組み込みのプロンプトの分を見込んだ上で、当社がリクエストを数えた値の近くに上限を設けています。上限を超えたトークンは、あなたに請求されず、セラーにも支払われません。
- オープンモデル:セラーは提供する精度(フル、8ビット、8ビット未満)を明記し、モデルページに表示されます。
よくある質問
UberLLMは、依頼したモデルが本当に使われているか確認していますか?
はい。セラーは当社のリストにあるプロバイダーを通じてのみ出品でき、プロバイダーのモデルは出品したモデルと同じでなければなりません。すべての出品は購入者に届く前にテストされ、当社チームの審査を受け、その後も実際のリクエストでテストが続きます。別のモデルを提供していたことが判明したセラーは利用禁止となり、そのセラーが処理した購入者には、セラーの未払い収益から返金されます。
セラーは自分のサーバーでモデルを動かせますか?
いいえ。セラーが出品できるのは、OpenRouter、Groq、Together AI、Amazon Bedrockなど当社のリストにあるプロバイダーを通じて、そこでのセラー自身のキーを使う場合だけです。リクエストはそのプロバイダーのサーバーで処理されるため、モデルを動かすのはプロバイダーです。セラーはプロバイダーの追加を依頼でき、当社はテストしてから追加します。
UberLLMは、どのモデルが回答を書いたかを証明できますか?
確実にはできません。証明できるのはハードウェア認証だけで、UberLLMはそれを持っていません。テストでは、別のモデル、隠れた指示、水増しされたトークン数を見つけられます。オープンモデルの低精度コピーや、テストで見つからない方法でプロバイダー自身が別のものを提供している場合は通ってしまう可能性があるため、実際の応答も採点しています。
検証済みのプロバイダーだけを使えますか?
それが標準です。キーで「当社が検証していないプロバイダーのセラーも使う」をオンにしない限り、リクエストは検証済みプロバイダー上のセラーの出品にだけ届きます。
極端に安い価格は偽物のモデルのサインですか?
それだけではサインになりません。価格にかかわらず、すべての出品が同じテストを受けます。割引率はセラーが決めますが、価格が安くてもルールやチェックは変わりません。
ご質問: [email protected] · UberLLMの仕組み