Modele AI generują różne wyniki za każdym razem, gdy są wywoływane. To problem dla konsensusu onchain. Jeśli węzły nie mogą zgodzić się na wynik, sieć nie może być uważana za godną zaufania. Deterministyczne LLM to naprawiają. Ten sam input. Ten sam output. We wszystkich węzłach walidacyjnych. Brak centralnego API. Brak pojedynczego punktu awarii. Każdy wynik weryfikowalny onchain.