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abliteration.ai

Unbegrenzte LLM-Inferenz-API für Open-Weight-Modelle mit OpenAI/Anthropic-SDK-Kompatibilität und integriertem Policy-Gateway für Governance.

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Produktübersicht

Was ist abliteration.ai?

abliteration.ai preview

abliteration.ai ist eine Inferenz-API, die unbegrenzten, unzensierten Zugriff auf Open-Weight-Sprachmodelle bietet. Anstatt sich auf Prompt-basierte Jailbreaks zu verlassen, verwendet die Plattform Ablehnungsvektorablation — eine Gewichtsmodifikationstechnik, die die Ablehnungsrichtung aus Modellen auf Gewichtsebene entfernt. Entwickler können sich einfach anschließen, indem sie ihre SDK-Basis-URL in https://api.abliteration.ai/v1 ändern und denselben Code beibehalten, während sie weniger Ablehnungen erhalten. Der Service umfasst ein optionales Policy-Gateway für Teams, die Governance-Kontrollen wie Policy-as-Code-Regeln, Kontingente, Audit-Protokolle und benutzerdefinierte Durchsetzungsmodi benötigen. Standardmäßig praktiziert abliteration.ai Null-Datenspeicherung: Aufforderungen werden nie gespeichert, Ausgaben werden nie protokolliert und Metadaten werden nicht beibehalten.


Hauptfunktionen

  • Unbegrenzter Zugriff auf Open-Weight-Modelle

    Gehostetes abliteriertes Modell, das auf Aufforderungen antwortet, die andere LLMs ablehnen, einschließlich Sicherheitsforschung, Trainingsdatengenerierung und Bewertung von Grenzfällen ohne System-Prompt-Jailbreak.

  • Drop-in-SDK-Kompatibilität

    Vollständig kompatibel mit OpenAI Chat Completions API, OpenAI Responses API und Anthropic Messages API — ändern Sie nur die Basis-URL, keine Umschreibung des Codes erforderlich.

  • Integriertes Policy-Gateway

    Optionale Governance-Schicht mit Policy-as-Code-Regeln, die fünf Ergebnisse bieten (zulassen, ablehnen, umschreiben, redigieren, eskalieren) sowie Grundcodes, die an Splunk, Datadog, Elastic oder S3 gestreamt werden.

  • Null-Datenspeicherung

    Aufforderungen werden nie gespeichert, Ausgaben werden nie protokolliert, Metadaten werden nicht beibehalten und es wird kein Trainingssignal verwendet — Audit-Protokolle enthalten nichts, das Benutzer, Aufforderungen oder Antworten identifiziert.

  • Multimodale Funktionen

    Unterstützt Streaming, Tool-Aufrufe, Bildeingaben und Videoeingaben auf Chat Completions, mit Visionseingabe und Funktionsaufrufen auf allen Endpunkten verfügbar.

  • Pay-as-you-go-Preisgestaltung

    Drei Abonnement-Tiers (Builder für 20 $/Monat, Team für 50 $/Monat, Enterprise mit benutzerdefinierten Preisen) plus vorausbezahlte Kreditpakete ab 100 $ für 33 Millionen Token, die nie ablaufen.


Anwendungsfälle

  • Synthese-Datengenerierung : Generieren Sie beschriftete Datensätze in großem Maßstab, einschließlich Präferenzpaare, Bewertungszeilen, Klassifiziererbeispiele und Grenzfälle, die andere LLMs ablehnen zu schreiben, mit schemavalidierten Ausgaben, die für Trainings-Pipelines bereit sind.
  • Sicherheits- und Red-Team-Forschung : Sicherheitsteams können PoCs entwerfen, Aufklärungstechniken für autorisierte Einsätze durchführen und Red-Team-Bewertungen generieren, ohne dass Anbieterabweisungen legitime Verteidigungsarbeiten blockieren.
  • Vertrauens- und Sicherheitstests : Vertrauensteams können Beispiele für schädliches Verhalten, Belästigungsszenarien und Sicherheitsbewertungen generieren, um ihre eigenen Moderationssysteme zu testen und zu verbessern.
  • Produktions-KI mit benutzerdefinierter Governance : Teams in Hochrisikobranchen (Gesundheitswesen, Finanzen, Recht) können KI mit ihrer eigenen Policy-Schicht, Audit-Protokollen und Compliance-Kontrollen ausführen, anstatt versteckte Anbieterabweisungen zu erben.
  • Modelltraining und Bewertungsentwicklung : Forscher können Trainingsdaten generieren, Bewertungsfälle für Grenzszenarien erstellen und Klassifiziererbeispiele erstellen, ohne dass Ablehnungstheater legitime Forschungsaufforderungen blockiert.

Häufig gestellte Fragen

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