API 計量的一個核心挑戰在於同時實現隱私性、安全性與效率。這對於涉及大型語言模型的 AI 推理尤其關鍵，因為用戶會提交高度敏感的個人資料，但此問題也普遍存在於任何高頻率的數位服務中。目前，API 提供者被迫在兩個次優方案中做出選擇：
我們需要的是一個系統，讓用戶能夠一次性存入資金，並以匿名、安全且高效的方式進行數千次 API 呼叫。提供者必須獲得付款保證並受到防範垃圾請求的保護，而用戶則必須確保其請求無法被連結到其身份或彼此之間。我們以 LLM 推理作為主要用例，但該方法具有通用性，同樣適用於 RPC 呼叫或任何其他固定成本的 API、圖像生成、雲端計算服務、VPN、資料 API 等。
eth_call / eth_getLogs）發出 10,000 次請求，以驅動錢包、索引器或機器人。RPC 提供者受到防範垃圾請求的保護並獲得付款保證，但無法將這些請求關聯成一個持久的用戶側寫。我們利用速率限制零知識證明將匿名性與財務權益綁定：遵守協議限制的誠實用戶保持不可連結性，而雙重支付（或以其他方式超出其允許容量）的用戶會密碼學地揭露其密鑰，從而啟用罰沒機制。我們設計的協議能夠處理可變成本的 API 使用情況，同時也直接支援更簡單的每次呼叫固定成本作為特例。
我們使用一個靈活的記帳協議，其中每個請求預先設定每次呼叫的最高成本，並在呼叫結束時確定實際成本後，由伺服器發放退款。用戶私下累積已簽署的退款憑證，以便在每次呼叫的實際成本僅在執行後才知曉的情況下，取回未使用的額度並解鎖未來的容量。雙重質押機制讓伺服器能夠執行合規政策，同時保持公開的問責性。
該協議利用伺服器退款，並與客戶端的退款累積及償付能力證明配對。該模型透過要求用戶證明其累積支出——以其當前的憑證索引表示——嚴格保持在其初始存款與其驗證過的退款歷史記錄範圍之內，來強制執行償付能力。
防範垃圾請求的保護是透過經濟手段執行的：用戶的吞吐量自然受到其可用存款緩衝區的限制，而任何重複使用特定憑證索引（雙重支付）的企圖都會被速率限制零知識證明所阻止。
k：用戶的私密金鑰。D：初始存款。C_max：每次請求的最高成本（預先扣除）。i：憑證索引（嚴格遞增的計數器：0, 1, 2, ...）。{r_1, r_2, ..., r_n}：從伺服器收到的已簽署退款憑證的私密集合。註冊
用戶生成私密金鑰 k，推導出身份承諾 ID = Hash(k)，並將 D 存入智能合約。合約將 ID 插入鏈上的默克爾樹。
退款收集（非同步）
請求處理完成後，伺服器提供一個已簽署的退款憑證 r = {v, sig}，其中 v 是退款金額，sig 是伺服器對 v（可能還包括唯一的請求 ID）的簽名。用戶將這些憑證本地儲存。
請求生成（可平行化）
用戶選取下一個可用的憑證索引 i。他們可以同時生成多個請求（例如，憑證 i, i+1, i+2）。
用戶生成一個 ZK-STARK 證明 π_req，證明：
ID ∈ 默克爾樹根。電路將退款憑證列表{r_1, ..., r_n}作為私密輸入。
- 對於每個憑證，電路：
- 驗證伺服器的簽名。
- 提取金額
v_j。- 電路計算總和：
R = ∑_{j=1}^{n} v_j。
i 處的總潛在支出，由存款加上所有已驗證退款的總和所涵蓋：
(i + 1) * C_max ≤ D + R