Tradycyjne LLM-y wydają się nieprzewidywalne, ponieważ nic, co stoi za wynikiem, nie jest stabilne ani możliwe do zbadania. W systemie czarnej skrzynki nie możesz zobaczyć, jakie dane ukształtowały odpowiedź, który adapter został użyty ani czy model cicho się zmienił od wczoraj. OpenLedger zastępuje tę niepewność deterministycznym, przypisywalnym wnioskowaniem. Każda odpowiedź ma swoją własną historię pochodzenia: źródło danych, stos adapterów, linię modeli, dowód wykonania i zweryfikowany znacznik czasu.