apipass提供成本很低的gpt、claude等模型，比如最近新的gpt-6-astra，我们为企业客户提供1折的价格( https://apipass.dev/model/gpt-6/gpt-6-astra )，在成本上具有明显的优势。
我们之所以能提供这么低成本的 API，其背后的技术架构是我们使用了账号池的方式。
但说到底 apipass 也是中转站，虽然我们有信任证明 ( https://apipass.dev/trust )，但也很难完全打消部分用户对中转站数据安全的怀疑，因为确实很多同行会以超低的价格来获取用户的数据，通过售卖用户数据的方式来实现盈利。
最近知名的安全研究员就展示了这样的问题。你的密钥等关键信息会因为使用中转站而遭到泄露。
上图来源：https://x.com/shoucccc/status/2098169782541631871
apipass不会存储用户数据，我们只存储使用的token量等数据，但信任问题本身就世纪难题，我们很难完全自证，所以唯一的方法，就是不相信任何中转站。
既然不要相信任何中转站，那么怎么才能安全的使用 apipass 呢？
答案就是，自己构建一个中间代理层，将敏感信息全部替换成为对应的占位符。
其实这类方案有很多对应的开源项目。这些项目构建的初始目的是为了防止 OpenAI 、 Anthropic 等公司或 敏感数据。但其实这类方案对于中转站来说也是完全适用的。
这些工具的核心原理都是在你本地构建一个中间代理，然后在你使用codex、claude code等cli工具时，都会去检测内容中的敏感词，并将其替换成对应的占位符。这样子，模型侧就拿不到这敏感数据，但却可以按照逻辑去 进行分析。当拿到结果之后，中间代理工具又会将这占位符替换为真实的敏感内容，从而实现对敏感内容的保护。
我这里列举一些能满足要求的开源工具：
- https://github.com/GuthL/KeyClaw
- https://github.com/outgate-ai/og-local
- https://github.com/ahmedxuhri/ai-noleak
- https://github.com/paroque28/claude-code-redact
使用这类工具，你就可以不用担心中转站，甚至 OpenAI Microsoft 官方去窃取你的敏感信息了。
这里的中转站当然不只是指apipass，任何其他中转站都内使用这套方案，当然，我们真挚的希望你选择apipass，apipass在成本、稳定性、安全上，是一个不错的选择。