Die Ethereum Foundation und das Open Anonymity Project haben zkAPI auf dem Ethereum-Mainnet gestartet: Nutzer können etwa USDC in einem Vault hinterlegen und API-Aufrufe mit Zero-Knowledge-Proofs bezahlen, ohne dass der Anbieter die Zahlung mit ihrer Identität verknüpft. Die Trennung betrifft jedoch die Abrechnung – Prompts und Netzwerkdaten bleiben für den KI-Anbieter sichtbar.
Das Wichtigste im Überblick:
- zkAPI ist auf Ethereum Mainnet verfügbar und wurde gemeinsam von der Ethereum Foundation und dem Open Anonymity Project entwickelt.
- Nutzer hinterlegen ETH, USDC oder andere Guthaben und autorisieren Ausgaben per Zero-Knowledge-Proof.
- Die Lösung verbirgt nicht automatisch IP-Adresse, Prompt-Inhalte oder andere Hinweise, anhand derer Sitzungen verknüpft werden könnten.
zkAPI trennt Zahlung und Identität bei KI-APIs
Das System adressiert ein Datenschutzproblem bei nutzungsabhängig abgerechneten Diensten: API-Schlüssel sind häufig mit einem Konto und einer Zahlungsmethode verknüpft. Dadurch kann ein Anbieter Anfragen einem Nutzerkonto zuordnen. Gerade bei KI-Anwendungen können die Prompts sensible Themen wie Gesundheit oder Finanzen betreffen.
Mit zkAPI zahlt der Nutzer zunächst Credits in einen Vault-Vertrag auf Ethereum ein. Die Ethereum-Foundation-Beschreibung nennt ETH und USDC als mögliche Einzahlungswerte; das Deposit selbst erfolgt als gewöhnliche On-Chain-Transaktion. Anschließend wird das Guthaben als private Note behandelt: Der Nutzer kann sie ausgeben, doch die spätere Nutzung soll sich nicht auf die ursprüngliche Einzahlung zurückführen lassen.
Für eine Zahlung erstellt die Software auf dem eigenen Gerät einen Zero-Knowledge-Proof. Vereinfacht belegt er, dass eine gültige, noch nicht ausgegebene Note die angeforderte Nutzung deckt, ohne die Note, das Deposit oder die Identität offenzulegen. Der Proof enthält weder den Prompt noch persönliche Angaben.
Der zkAPI-Server prüft den Nachweis und stellt einen kurzlebigen API-Schlüssel mit einem festgelegten Dollar-Limit aus. Ein Schlüssel kann eine einzelne Anfrage oder eine ganze Sitzung abdecken; nach seinem Ablauf wird die tatsächliche Nutzung abgerechnet, nicht automatisch der gesamte reservierte Höchstbetrag. Im Runtime-Key-Modus gehen die Prompts direkt vom Gerät an den KI-Anbieter.
Was Server, Anbieter und Ethereum sehen
Die Privatsphäre ist zwischen den beteiligten Seiten aufgeteilt. Der zkAPI-Server kann erkennen, dass eine gültige Zahlung vorliegt und wie hoch die Ausgaben einer Sitzung insgesamt sind, erfährt aber laut Projektbeschreibung weder die Identität noch den Prompt oder das verwendete Deposit. Der KI-Anbieter verarbeitet dagegen Prompts und Antworten, soll aber nicht erfahren, wer die API-Nutzung bezahlt.
Auch Ethereum bleibt Teil des Ablaufs: Die öffentliche Blockchain zeigt Einzahlungen, Abschlüsse und Auszahlungen, nicht aber, welche konkreten Dienste ein Guthaben bezahlt hat. Merkle-Tree-Commitments – kryptografische Einträge in einer Datenstruktur – erlauben den Nachweis eines gültigen Guthabens, ohne die verwendete Note offenzulegen. Ein Nullifier, eine einmalige Kennung für eine Ausgabe, macht einen Versuch der Doppelausgabe erkennbar, ohne dabei weitere Zahlungsdetails preiszugeben.
Das ist keine vollständige Anonymität. Der Anbieter kann weiterhin die IP-Adresse und andere Netzwerkmetadaten sehen und Sitzungen anhand ihres Zeitpunkts miteinander in Verbindung bringen. Auch wiederholte persönliche Angaben, ein ähnlicher Schreibstil, frühere Gesprächsinhalte oder geteilte Projektdokumente können Prompts erkennbar machen. Wer sich mit Zero-Knowledge-Proofs als datensparsamem Identitätsnachweis beschäftigt, sollte deshalb zwischen dem Beweis einer gültigen Zahlung und der Anonymisierung des gesamten Datenverkehrs unterscheiden.
Für die Übertragung stehen zwei Betriebsarten bereit. Im Runtime-Key-Modus kommuniziert das Gerät direkt mit dem KI-Anbieter, sodass der Zahlungsintermediär den Datenverkehr nicht sieht. Der einfachere Proxy-Modus leitet die Anfragen über den zkAPI-Server – dort kann der Relay dann den Traffic sehen. Für stärkeren Schutz der Netzwerkseite nennt die Projektbeschreibung Tor und einen frischen Circuit pro Sitzung; VPNs können ebenfalls eine zusätzliche Netzwerkschicht bieten. Die Trennung von Zahlung und Nutzung erinnert zugleich an private Zahlungen mit Zero-Knowledge-Technologie, löst aber nicht dieselben Fragen auf allen Datenschutzebenen.
Anwendungen reichen über KI hinaus – die Umsetzung zählt
KI-Inferenz ist laut Projekt der erste Anwendungsfall, weil Prompts sensibel sein können und die Abrechnung bisher oft an ein Nutzerkonto gekoppelt ist. Die gleiche Architektur ist laut Ethereum Foundation auch für Blockchain-RPC-Abfragen, Bild- und Videogenerierung, VPNs und Bandbreite sowie automatisierte Zahlungen zwischen Maschinen vorgesehen. Damit zielt zkAPI grundsätzlich auf Dienste, bei denen Nutzung in einzelnen Anfragen, Aufgaben oder Zeitabschnitten gemessen wird.
Für Nutzer ist ein lokaler Client verfügbar, der mit OpenAI- und Ollama-kompatiblen Schnittstellen arbeitet. Bestehende Anwendungen können ihn ansprechen, indem sie ihre API-Verbindung auf den lokalen Dienst umstellen. Anbieter sollen laut Projektbeschreibung einen Proof statt eines herkömmlichen API-Schlüssels akzeptieren und signierte Nutzungsbelege abrechnen; Preise, Ratenlimits und Infrastruktur müssen dadurch nicht grundsätzlich ersetzt werden.
Das zugrunde liegende Konzept für ZK-API-Nutzungsguthaben wird in der Projektbeschreibung Davide Crapis und Vitalik Buterin zugeschrieben. Für die praktische Einordnung ist nun entscheidend, ob Entwickler den Runtime-Key- oder den Proxy-Modus in reale, nutzungsabhängige Dienste integrieren und wie sie mit den verbleibenden Netzwerk- und Inhaltslecks umgehen. Die Mainnet-Verfügbarkeit macht diese Tests möglich, belegt aber noch nicht, wie breit das Modell außerhalb der KI-Anwendungen genutzt wird.
Für Anleger ist zkAPI vor allem ein konkretes Beispiel dafür, wie Ethereum als Abrechnungsschicht für digitale Dienste eingesetzt werden kann. Ob daraus ein bedeutender Zahlungsanwendungsfall entsteht, hängt weniger von der Privatsphäre auf dem Papier als von der Integration in bestehende Produkte und der tatsächlichen Nutzung ab. Die Lösung verbessert die Trennung von Zahlung und Anfrage – sie ersetzt aber weder Schutz vor Netzwerkkorrelation noch den sorgfältigen Umgang mit sensiblen Prompts.
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