Você recebe o modelo que pediu?

Sim, e nós verificamos. No UberLLM, um vendedor só pode anunciar por meio de um provedor da nossa lista, como OpenRouter, Groq ou Amazon Bedrock, com a própria chave nele, então quem roda o modelo é o provedor, não o vendedor. Depois, cada oferta é testada e revisada pela nossa equipe antes de chegar a qualquer comprador, e continua sendo testada em requisições reais. Um vendedor pego servindo outro modelo é banido, e os compradores atendidos por ele são reembolsados com os ganhos ainda não pagos. Ninguém consegue provar ainda qual cópia exata de um modelo escreveu uma resposta, então esta página também diz o que nossas verificações não conseguem detectar.

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Ofertas de vendedores testadas: 0
Aprovadas e atendendo compradores: 134
Reprovadas e paradas: 3
Vendedores banidos: 79.555
Requisições de teste nos últimos 7 dias

Atualizado em 5 de novembro de 2026.

Onde a oferta de um vendedor roda

Um vendedor só pode anunciar por meio de um provedor da nossa lista: provedores de IA reais como OpenRouter, Groq, Together AI, Fireworks AI, DeepSeek, Mistral AI, Z.ai, Alibaba DashScope, Meta e Amazon Bedrock. O servidor próprio de um vendedor não pode ser anunciado.
Sua requisição roda nos servidores desse provedor, com a própria chave do vendedor nele. Quem roda o modelo é o provedor, não o vendedor.
Cada provedor da lista é marcado como verificado ou não. Suas requisições só chegam a ofertas em provedores verificados, a menos que sua chave esteja configurada para usar também os não verificados.
Um vendedor pode pedir para adicionarmos um provedor. Só o adicionamos depois de testá-lo.

Provedores pelos quais os vendedores podem anunciar:

AkashML · Verificado
Alibaba DashScope — China · Verificado
Amazon Bedrock · Verificado
Bankr · Verificado
Capminal Gateway · Verificado
Concentrate.ai · Verificado
DeepSeek · Verificado
Engy.ai · Verificado
Fireworks AI · Verificado
Groq · Verificado
Meta Model API · Verificado
Mistral AI · Verificado
Mordiem · Verificado
OpenRouter · Verificado
Together AI · Verificado
TypeSafe · Verificado
Uncensored AI · Verificado
Venice AI · Verificado
Z.ai · Verificado
Z.ai Coding · Verificado
0G Compute Router · Não verificado
Aiflow / Arcflow · Não verificado
Baseten · Não verificado
BlazeAPI · Não verificado
BytePlus ModelArk · Não verificado
CheaperInference · Não verificado
Dolphin · Não verificado
Dot · Não verificado
InferHub · Não verificado
Jatevo · Não verificado
Jatevo API Gateway · Não verificado
Kairence (NEURON) · Não verificado
Moonshot AI / Kimi · Não verificado
Morpheus · Não verificado
NaraRouter · Não verificado
NeuralWatt · Não verificado
Ollama Cloud · Não verificado
OneAPI · Não verificado
Orbio · Não verificado
Pareto Inference · Não verificado
SoftForge · Não verificado

Antes de um vendedor receber qualquer comprador

O nome que o provedor dá ao modelo é comparado com o modelo anunciado: ele precisa estar na própria lista de modelos desse provedor e ser o mesmo modelo. Um vendedor não pode anunciar Claude e apontá-lo para um modelo mais barato.
Uma requisição de teste quando a oferta é anunciada. Uma oferta que não responde nunca é anunciada.
Um teste de entrada com cerca de 55 requisições que parecem uso normal. Comparamos como a oferta conta tokens, quem ela diz ser e como responde a perguntas com uma única resposta certa com uma referência confiável do mesmo modelo.
Um teste com cópias de requisições reais: o vendedor responde a uma cópia, o comprador recebe a resposta de uma oferta já verificada, e comparamos as duas. Os compradores não são afetados.
Período de experiência de pelo menos 7 dias com uma pequena parte das requisições (no máximo 1 em cada 10), com algumas das respostas comparadas de novo.
Uma pessoa da nossa equipe revisa cada oferta. Nenhum comprador chega a uma oferta antes dessa revisão.
Uma chave, um provedor ou um modelo novo conta como uma nova oferta e passa por tudo isso de novo.

Em requisições reais

O modelo informado em cada resposta é comparado com o modelo anunciado.
As requisições de teste continuam enquanto a oferta estiver anunciada. Elas são escritas de um jeito novo a cada vez e seguem o mesmo caminho das suas requisições, então parecem uso normal.
Cada resposta que um vendedor envia a um comprador também recebe uma nota por sinais de outro modelo ou de contagens infladas. Uma nota alta manda a oferta para a nossa equipe.
Uma oferta cujo provedor diz que a chave não é mais válida é retirada automaticamente.
Uma oferta sinalizada duas vezes é parada na hora, e os pagamentos do vendedor ficam retidos.
Você nunca paga por contagens infladas: os tokens do prompt que um vendedor pode cobrar têm um limite próximo da nossa própria contagem da sua requisição.

O que as verificações mostram, e o que não conseguem mostrar

O que elas mostram

A oferta roda em um provedor que conhecemos, não na máquina do próprio vendedor, com uma chave que funciona.
O modelo do provedor é o modelo anunciado, e a resposta o informa.
Ele conta tokens como o modelo real, então um modelo de outra família aparece.
Nada de tamanho relevante é adicionado à sua requisição, como instruções ocultas.
Ele cita seu verdadeiro criador e responde a perguntas com uma única resposta certa tão bem quanto o modelo real.
As respostas dele parecem as do modelo real, lado a lado com uma referência confiável.
Você não paga por contagens infladas.

O que elas não conseguem mostrar

Qual cópia exata de um modelo escreveu uma resposta. Nenhuma verificação por software consegue provar isso; só um atestado de hardware consegue, e o UberLLM não tem isso.
Que o próprio provedor entrega o que diz. Confiamos no provedor e nos nossos próprios testes do que volta.
Que um modelo aberto roda em precisão total. Alguns provedores servem cópias menores de 8 ou 4 bits, e elas podem passar. Os vendedores precisam informar a precisão que servem, e uma informação falsa leva ao banimento.
Que toda resposta é servida do mesmo jeito que nossos testes. Por isso os testes parecem uso normal e as respostas reais também recebem nota.
A qualidade de uma resposta específica. As verificações são amostras, não uma promessa sobre uma única resposta.

Esta página trata dos vendedores que anunciam no UberLLM. As requisições que vão para o marketplace parceiro ao qual o UberLLM se conecta seguem as regras desse marketplace: de onde vêm as requisições para Claude, GPT e Gemini.

Quando um vendedor trapaceia

A oferta é parada, e o vendedor não pode reativá-la.
Os pagamentos do vendedor ficam retidos. Um vendedor pego servindo outro modelo é banido: a conta é suspensa e todas as ofertas param.
Os ganhos ainda não pagos são usados para reembolsar os compradores atendidos por ele.
A mesma chave de provedor, o mesmo endereço de pagamento e o mesmo e-mail não podem ser usados para anunciar de novo.

No primeiro dia de verificações, 31 de outubro de 2026, 10 ofertas foram paradas. Uma vendida como Claude dizia ser “GPT-5 by OpenAI”. Outras adicionavam cerca de 4.400 tokens de instruções ocultas a cada requisição.

Seus controles

Do mais amplo ao mais rígido:

Controle	Como ativar	O que faz
Usar também vendedores em provedores não verificados	Uma configuração da chave, desligada a menos que você ative	Pode sair mais barato. Esses provedores não estão na nossa lista de verificados. As ofertas deles passam mesmo assim por todos os testes e pela revisão da nossa equipe.
Só provedores verificados	Ativado em todas as contas. Nada a configurar.	As requisições só chegam a ofertas de vendedores em provedores verificados que passaram nos testes e na revisão da nossa equipe.
Escolha quem atende você	`provider.only` ou `provider.deny` na requisição	Só as rotas ou provedores que você indicar, ou nunca eles. Por exemplo, `"only": ["seller"]` envia uma requisição só para os vendedores verificados do próprio UberLLM.

Para limitar também o preço, adicione provider.max_price (chat) ou max_cost (imagem, vídeo, música). Isso limita o que você paga, não quem responde.

Todas as opções de roteamento: Modelos e roteamento.

Acha que uma resposta veio do modelo errado?

Envie um e-mail para [email protected] com o X-Request-Id da resposta (o mesmo id da linha dela em Atividade) e o que fez você desconfiar. Testamos essa oferta de novo. Um vendedor pego servindo outro modelo é banido, e os compradores atendidos por ele são reembolsados com os ganhos ainda não pagos.

Por que uma chave que funciona não basta

Verificar se um provedor é real, se a chave funciona e se o nome do modelo bate pega uma chave morta ou um nome errado. Não pega um revendedor que adiciona as próprias instruções ocultas, nem um modelo mais barato por trás do nome certo. Por isso o UberLLM também testa o que responde: como conta tokens, quem diz ser, como responde a perguntas com uma única resposta certa e como a escrita dele se compara à do modelo real.

Como as verificações funcionam (para desenvolvedores)

Aritmética de tokens: duas requisições que diferem por um texto fixo. A diferença de tokens do prompt cobrados depende só do tokenizador do modelo, então um modelo de outra família aparece, e um prompt oculto se cancela na diferença e é pego sozinho na requisição mais curta.
Identidade: uma pergunta “quem criou você?” reformulada. Uma resposta que cita outro criador ou produto, como a persona de uma ferramenta de programação, é um alerta.
Capacidade: perguntas geradas na hora, com respostas que nós mesmos calculamos (multiplicação longa, contagem de letras, contas com datas, ordenação, mudança de base). A taxa de acerto é comparada com uma referência confiável do mesmo modelo usando um teste exato de Fisher unilateral.
Distribuição de saída: complementos curtos do mesmo prompt, comparados com a referência confiável usando um teste MMD de duas amostras (Gao, Liang e Guestrin, ICLR 2025).
Os testes são enviados pela própria API pública do UberLLM, no mesmo caminho das requisições dos compradores, com um texto novo a cada vez.
Uma resposta de referência só é usada se essa chamada de referência também passou nas verificações de tokens e de prompt oculto.
Limite contra inflação: os tokens do prompt que um vendedor pode cobrar têm um limite próximo da nossa própria contagem da requisição, com uma margem para imagens, ferramentas e o prompt embutido do modelo. Os tokens acima do limite não são cobrados de você nem pagos ao vendedor.
Modelos abertos: os vendedores informam a precisão que servem (total, 8 bits ou abaixo de 8 bits), e as páginas de modelo mostram isso.

Perguntas frequentes

O UberLLM verifica se eu recebo o modelo que pedi?

Sim. Os vendedores só podem anunciar por meio de provedores da nossa lista, e o modelo do provedor precisa ser o modelo anunciado. Cada oferta é testada e revisada pela nossa equipe antes de chegar a qualquer comprador, e continua sendo testada em requisições reais. Um vendedor pego servindo outro modelo é banido, e os compradores atendidos por ele são reembolsados com os ganhos ainda não pagos.

Um vendedor pode rodar o modelo no próprio servidor?

Não. Um vendedor só pode anunciar por meio de um provedor da nossa lista, como OpenRouter, Groq, Together AI ou Amazon Bedrock, com a própria chave nele. A requisição roda nos servidores desse provedor, então quem roda o modelo é o provedor. Um vendedor pode pedir para adicionarmos um provedor, e só o adicionamos depois de testá-lo.

O UberLLM consegue provar qual modelo escreveu uma resposta?

Não com certeza: só um atestado de hardware consegue provar isso, e o UberLLM não tem isso. Os testes pegam outro modelo, instruções ocultas e contagens de tokens infladas. Uma cópia de menor precisão de um modelo aberto, ou um provedor que por conta própria serve outra coisa de um jeito que os testes não pegam, ainda pode passar, e é por isso que as respostas reais também recebem nota.

Posso usar só provedores verificados?

Esse é o padrão. As requisições só chegam a ofertas de vendedores em provedores verificados, a menos que você ative “Usar também vendedores em provedores não verificados” em uma chave.

Um preço muito baixo é sinal de modelo falso?

Não por si só. Toda oferta passa pelos mesmos testes, seja qual for o preço. Os vendedores definem o próprio desconto, e um preço mais baixo não muda as regras nem as verificações.

Dúvidas: [email protected] · Como o UberLLM funciona