モデル真正性の検証

AIone のモデル提供元について

AIone のすべてのモデルは公式クラウドサービス経由で接続されており、お客様が呼び出すモデルが正規品であることを保証します。

モデルの真正性を検証する方法

非標準のレスポンスヘッダーを真正性の判断基準にすることは推奨しません。より信頼性の高い確認方法は、レスポンスの model、usage とコンソールの記録が一致しているかを確認することです。

1. レスポンスの model フィールドを確認する

各 API レスポンスには、実際に使用されたモデルの識別子が含まれます。

{
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "choices": [...]
}

返された model は、リクエストで指定したモデルまたはプラットフォームのドキュメントで公表されている現在のモデル ID と一致するはずです。

2. usage フィールドの妥当性を確認する

通常のリクエストレスポンスには usage.prompt_tokens、usage.completion_tokens、usage.total_tokens などのフィールドが含まれます。これらはリクエストの規模とレスポンスの長さに見合ったものであるべきです。

3. コンソールの使用量記録と照合する

AIone 経由の呼び出し後、以下の情報の一致を確認することを推奨します：

• レスポンスの model
• レスポンスの usage
• コンソールの使用量明細に記載されたモデル、時刻、トークン消費量
• 対応するリクエストの請求または統計記録

4. リクエスト ID を保存して調査に備える

特定のリクエストについて疑問がある場合は、レスポンスの id フィールド、および元のリクエストとレスポンスの内容を保存してください。プラットフォームでの調査に役立ちます。

AIone の保証対策

1. 全量公式チャネル：リバースエンジニアリング、プロキシ転送、非公認 API は使用しません
2. リクエストの透明性：コンソールで各呼び出しのモデル、トークン消費量、レイテンシを確認可能
3. 監査の追跡可能性：プラットフォームは完全な呼び出しメタデータを保持しており、異常なリクエストの調査に対応可能
4. 公開ステータスページ：portal.aiin1.ai/status でプラットフォームのサービス状態をリアルタイムに表示

疑わしい問題の報告方法

モデルの動作に異常を発見した場合や、モデルの真正性に疑問がある場合は、以下の手順で報告してください：

1. リクエスト ID（レスポンスの id フィールド）を記録
2. 完全なリクエストとレスポンスの内容を保存
3. サポートチケットから送信してください。24 時間以内に調査しご回答いたします