代币转售始于农场式试用（Stripe表示滥用增加6.2倍），你如何评估免费层的风险敞口？

我是一个创始人，这是我与另一位工程师共同打造的项目。代币转售再次成为新闻焦点（廉价的Claude代币、农场式试用、转发账户），Stripe自己的数据显示，免费试用滥用在三个月内增加了6.2倍，多账户滥用占AI注册的7.4%。我们也运行过免费层：看起来完全正常的注册，然后额度在72小时内耗尽，零转化。这种模式只在结果数据中显现，正是基于此我们打造了产品。这是一个小型API，包含三个动词：验证：对入站操作（注册、试用激活、API密钥请求）的确定性允许/挑战/拒绝决策，在50毫秒内返回反馈：你发送回最终结果（额度消耗、转化、拒付）并关联到原始事件ID，这些结果用于调整未来决策挑战：为不确定尾部设置的升级路径（对农场式操作逐渐加重，对真实用户则很简单）为什么你现在就能尝试数学计算而无需与我们联系：农场基线（Python或Node，零依赖，零网络调用）：在你自己的注册和使用数据上运行，它会估计你的免费层代理中有多少在消耗。包含示例数据，30秒内输出。数据不离开你的机器，只输出四舍五入的聚合数据。结果回测：我们最希望得到答案的问题是，如果你的拦截决策是基于结果而非漏斗盲规则调整的，那么每误拦一个付费客户，你能阻止多少美元的滥用？这个数字是我们自我评估的标准。今晚就在你自己的注册和使用数据上运行：无需安装任何东西，数据不离开你的机器。从结果调整决策的API目前处于私有测试版；这个分析是公开部分，现在可在你的机器上运行。如果你已经运行过其中一个系统，这种方法有哪些不足？