LLM tradisional terasa tidak dapat diprediksi karena tidak ada di balik output yang stabil atau dapat diperiksa. Dalam sistem kotak hitam, Anda tidak dapat melihat data apa yang membentuk jawaban, adaptor mana yang digunakan, atau apakah modelnya diam-diam berubah sejak kemarin. OpenLedger menggantikan ketidakpastian itu dengan inferensi deterministik yang dapat diatribusikan. Setiap respons membawa cerita asalnya sendiri: sumber data, tumpukan adaptor, silsilah model, bukti eksekusi, dan verifikasi berstempel waktu.